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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Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Explore le design thinking comme une approche créative de résolution de problèmes mettant l'accent sur la synthèse et les méthodes analytiques pour des solutions innovantes.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre la conception des systèmes en tant que produits, mettant l'accent sur la pertinence et la fonctionnalité, la pratique pratique pratique et le développement des compétences essentielles.
Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
Explore l'intersection de l'ingénierie et de l'improvisation, en mettant l'accent sur la créativité et la résolution de problèmes dans des projets innovants.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
