Modèles d'apprentissage pour les tâches de manipulation mobiles à moteur de croyance
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.
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.
Se concentre sur les éléments clés d'un document de conception pédagogique, couvrant la portée, la prestation, les objectifs, le matériel, les intervenants et les grandes lignes.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Explore les erreurs optimales dans les modèles de grande dimension, en comparant les algorithmes et en faisant la lumière sur l'interaction entre l'architecture du modèle et la performance.
Explore les architectures fiables, la détection des erreurs, les structures tolérantes aux pannes et la fiabilité des logiciels à travers des exemples tels que la défaillance du missile Patriot et le double contrôleur ABB.
Présente les bases de la programmation LabVIEW, couvrant l'interface utilisateur, les types de données, la gestion des fichiers et la gestion des erreurs.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
