Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Couvre les principes de la pensée de conception pour les solutions centrées sur le client et met l'accent sur la résolution de problèmes sur les ventes de technologies.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Se penche sur la représentation symbolique des espaces d'état à l'aide de diagrammes de décision pour les réseaux Petri de haut niveau, présentant des techniques d'encodage efficaces et des résultats de référence.
Explore l'histoire numérique et l'analyse de la presse, en mettant l'accent sur l'impact des outils numériques sur la diffusion des connaissances et la recherche historique.
Plongez dans le deep learning pour la classification des images et des objets dans les systèmes IoT, y compris les techniques de clustering et les problèmes de confidentialité.
