Jupyter Notebook: Computing Interactive and Computational Narratives
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.
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.
Explore l'histoire numérique urbaine, en mettant l'accent sur l'évolution de Lausanne et l'impact des systèmes d'eau, de la topographie et des infrastructures de mobilité.
Couvre les bases de la programmation Python, en se concentrant sur les structures de contrôle de flux, le mode interactif, le mode script et les variables.
Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
