Explore les défis et les distinctions entre l'autonomie humaine et artificielle, en abordant les implications éthiques et les conditions requises pour une véritable autonomie.
Explore la coordination et l'apprentissage dans des systèmes multiagents distribués, couvrant les lois sociales, l'échange de tâches, la satisfaction des contraintes et les algorithmes de coordination.
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.
Explore le rôle de l'unité Alice de l'EPFL dans l'apprentissage automatique et l'IA en Europe, en mettant l'accent sur les progrès de la recherche et la collaboration au sein de la communauté de l'IA.
Plongez dans l'approche d'apprentissage automatique distribué économe en énergie à l'ère de l'IoT, en soulignant l'importance de résumer les données pour améliorer l'efficacité énergétique de la communication.
Explore le projet de Valérie sur l'automatisation des statistiques de surface à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur et d'images aériennes.
Explore l'impact de l'apprentissage automatique dans la compréhension des maladies humaines, en mettant l'accent sur l'importance historique, la découverte de produits naturels et les défis dans les médicaments de conception.
Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
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'apprentissage et le contrôle des systèmes complexes, en abordant les défis et les possibilités en matière de technologie et de recherche interdisciplinaire.
Plonge dans l'impact de l'apprentissage profond sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès dans les transformateurs et les réseaux antagonistes génératifs.
Explore les algorithmes d'apprentissage automatique distribués, les méthodes adaptatives pour les modèles d'attention, l'apprentissage collaboratif et les problèmes ouverts sur le terrain.
