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Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Couvre la présentation du module des utilisateurs clés de l'équipement et son accent sur la planification, le chargement des données et les essais d'intégration.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Explore les défis de sécurité informatique, les systèmes de stockage d'objets, la transition de gestion du site, le déploiement de la sécurité du réseau et la gestion de portefeuilles de projets à l'EPFL.