Couvre les éléments fondamentaux du transfert de chaleur, en mettant l'accent sur le rayonnement, la conduction et la convection, y compris les couches limites et le nombre de moules.
Couvre le transport de masse par diffusion moléculaire, expliquant la première loi de Fick et les valeurs de coefficient de diffusion pour divers matériaux.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre la théorie de la convection forcée, en se concentrant sur les équations de la couche limite thermique et le transfert de chaleur entre un solide et un fluide en mouvement à différentes températures.
Explore les effets de transport dans la catalyse hétérogène, en mettant l'accent sur l'impact du transfert de masse sur la cinétique et les mécanismes de réaction.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
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 fondamentaux du transfert de chaleur, y compris les propriétés de rayonnement, la conservation de l'énergie et la conductivité thermique, couvrant la conduction, la convection et les milieux participants.
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.