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'intersection de l'apprentissage automatique et de la vie privée, en discutant de la confidentialité, des attaques, de la vie privée différentielle et des compromis dans l'apprentissage fédéré.
Discute des défis dans les systèmes d'IA, des limitations d'apprentissage supervisé, et de la nécessité de méthodes fondées sur les données pour renforcer l'apprentissage.
Explore les défis d'apprentissage avec les déplacements de distribution et la géométrie de perturbation, en mettant l'accent sur des classificateurs robustes et la modélisation de variation naturelle.
Explore les effets isotopiques cinétiques et les relations linéaires d'énergie libre, en introduisant des méthodes d'apprentissage automatique pour les applications chimiques.
Explore le rôle de l'unité Alice de l'EPFL dans l'apprentissage automatique et l'IA en Europe, en mettant l'accent sur les progrès de la recherche et la collaboration au sein de la communauté de l'IA.
Couvre la modélisation de la menace dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la défense contre les exemples contradictoires et les portes arrière.
Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.
