Secure Collaborative Systems: Building Efficient Protocols for Linear Models
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Explore l'algorithme CSIDH, un schéma cryptographique post-quantique basé sur des isogénies, discutant de son histoire, de son fonctionnement interne et de sa sécurité.
Introduit des techniques de calcul multipartis sécurisés, couvrant des cadres théoriques, des modèles de sécurité et des applications pratiques dans la cryptographie de préservation de la vie privée.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Explore la transition vers la sécurité des communications grâce à l'étude de cas biométrique du passeport, couvrant la RFID, les exemples d'identité, la MRTD, l'EAC et les protocoles cryptographiques.
Explore l'impact de l'informatique quantique sur la cryptographie, en mettant l'accent sur les vulnérabilités, les systèmes de preuve et les orientations futures de la recherche.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Couvre les fondamentaux de la sécurité cryptographique, y compris les algorithmes de recherche de collision, la cryptographie à clé publique et les risques de sous-estimation des attaques de collision.
Couvre les diagnostics de régression pour les modèles linéaires, en soulignant limportance de vérifier les hypothèses et didentifier les valeurs aberrantes et les observations influentes.
Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.
Explore Secure Multi-Party Computation, techniques cryptographiques, modèles de menace, actions secrètes additives, et applications du monde réel des protocoles de préservation de la vie privée.
Explore la construction à connaissance nulle, les modèles de configuration et la puissance de l'interaction dans les protocoles cryptographiques, y compris le protocole Sigma et les preuves à connaissance nulle NP.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
