Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Explore les principes d'analyse du cycle de vie et les applications dans les systèmes photovoltaïques intégrés dans les bâtiments, en mettant l'accent sur l'évaluation de la durabilité et l'impact environnemental.
Discute des techniques d'imagerie, en se concentrant sur les distorsions géométriques et radiométriques dans la photographie aérienne et leurs implications pour l'interprétation des données.
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.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Explore le panorama de l'enseignement de l'apprentissage automatique à l'EPFL, y compris la coordination des cours, les initiatives de collecte de données et l'intégration éthique.
Se penche sur l'impact de l'apprentissage automatique sur la vie privée, en discutant des attaques, des vulnérabilités et des considérations éthiques dans l'utilisation des données.
Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
Couvre les fondements des systèmes de base de données, y compris la modélisation des données, le traitement de l'information et les défis de la gestion d'importants volumes de données.
Discute des techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs principes pour une communication efficace d'informations complexes.
Explore la construction de protocoles efficaces pour les modèles linéaires dans des systèmes collaboratifs sécurisés, en mettant l'accent sur les garanties de sécurité et l'efficacité computationnelle.
Couvre les projets d'histoire numérique, les relations sociales dans la recherche, les défis de prétraitement des données et les outils d'analyse de réseau.
Introduit LabVIEW pour le traitement et la visualisation des données, couvrant des sujets tels que la synchronisation des formes d'onde et les tables de recherche couleur.
Explore la diffusion totale et l'analyse PDF dans la science des matériaux, couvrant la synthèse in situ, les techniques d'analyse de données et les applications dans les systèmes hôte-invité.
Décrit le cours ME-301 sur les techniques de mesure, en se concentrant sur les principes théoriques et les applications pratiques dans les expériences d'ingénierie.
