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 mécanismes de rétroaction dans l'intelligence visuelle, l'estimation des poses humaines, l'adaptation motrice dans les robots à pattes et les contrôleurs PID.
Explore les extrêmes de la capacité d'interprétation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les arbres de décision clairsemés et les réseaux neuraux interprétables.
Explore l'évolution des techniques de reconstruction de l'image médicale, des méthodes classiques aux approches fondées sur les données à l'aide de réseaux neuronaux profonds.
Explore le concept de biais inductif dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le rôle des connaissances antérieures dans la conception de réseaux neuronaux efficaces.
Explore les charges de travail d'apprentissage automatique, les couches DNN, les tableaux systolique et l'efficacité des accélérateurs spécialisés tels que les TPU.
