Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.
Explore l'IA très bénéfique, en alignant les objectifs de l'IA avec les préférences et les comportements humains, en illustrant les complexités à travers des exemples comme la classification d'image et la récupération du café.
Explore l'importance de la gouvernance mondiale dans l'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur les pratiques éthiques, les questions de partialité et la confiance dans les technologies de l'intelligence artificielle.
Étudie les défis liés à l'élaboration de systèmes normatifs de recommandations d'information et les considérations éthiques en matière d'IA, de journalisme et de diversité.
Explore la gestion des utilisateurs dans les humanités numériques, en se concentrant sur la modélisation, la motivation et l'engagement, avec des idées de Twitter, Quora et Wikipedia.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Capture la cérémonie de remise des diplômes de l’EPFL de 2016, célébrant les réalisations des diplômés et réfléchissant à l’impact des avancées scientifiques sur la société.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
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.