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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Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Couvre la conception et l'optimisation de bioprocédés à l'aide de MATLAB pour modéliser la cinétique des enzymes, la conception chimique et les bioréacteurs.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
Couvre la pensée algorithmique, la programmation Python, les méthodes numériques et les concepts informatiques essentiels pour l'informatique scientifique.
Couvre les options de brainstorming pour les changements de fonctionnement intelligents, la récupération de chaleur, et les performances du panneau PV.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
