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 l'IA socialement consciente pour la mobilité des derniers milles, se concentrant sur la compréhension des étiquettes sociales, l'anticipation des comportements et la prévision des mouvements de foule.
Explore la définition de l'intelligence dans l'IA et les humains, le rôle de la communication et des émotions, et les considérations éthiques dans la réglementation de l'IA.
Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
Explore les différences entre les experts et les novices dans la gestion de projet et le développement de l'expertise par le biais d'expériences pratiques.
Explore l'enseignement des compétences transversales au moyen d'objets tangibles et souligne l'importance de la littératie en retour et de la gestion des émotions liées à la rétroaction.
Plonge dans la façon dont les émotions affectent les décisions, l'impact du stress sur l'apprentissage et les dilemmes éthiques dans la prise de décision.
Réfléchir aux défis de la définition de l’intelligence et de la conscience de soi dans le contexte de l’IA, en explorant les implications éthiques et les limites des entités artificielles dans la société.
Déplacez-vous dans l'impact des émotions sur l'apprentissage, les croyances d'auto-efficacité et la prise de décisions, explorant la catégorisation et les composantes des émotions.
Examine la façon dont l'IA/ML façonne le futur lieu de travail, en mettant l'accent sur les systèmes et les processus d'entreprise, et discute de l'état actuel de l'adoption de l'IA/ML dans les entreprises.
Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
Plonge dans l'impact des nouvelles technologies sur les processus de recrutement et de sélection dans les entreprises, en insistant sur la nécessité de prévoir le rendement futur du travail.
