Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.
Par le Prof. Bin Yu explore la science des données véridiques, mettant l'accent sur l'analyse responsable, fiable et reproductible des données et la prise de décisions.
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 la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Explore la modélisation basée sur les données de l'hémodynamique dans les flux vasculaires, en mettant l'accent sur les défis informatiques, la modélisation de l'ordre réduit, les problèmes de FSI et les applications de réseaux neuronaux.
Couvre la cartographie de la susceptibilité aux feux de forêt à l'aide de la robotique ML-Al et de divers sujets connexes, y compris les protocoles expérimentaux, l'ingénierie des fonctions DFT, SimpedCLIP et la détection de Covid-19.
Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.
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Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
S'oriente vers l'apprentissage automatique d'inspiration physique pour la découverte de matériaux, mettant l'accent sur la modélisation à l'échelle atomique, la thermodynamique, les énergies libres anharmoniques et la symétrie dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Explore les produits intelligents et connectés et leur impact transformateur sur les entreprises, couvrant l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les modèles prédictifs, les méthodes de prévision et plus encore.
Explore l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la perception, l'action et les prévisions sociales dans le contexte des technologies de capteurs et des considérations éthiques.
Explore l'impact de l'apprentissage profond sur les humanités numériques, en se concentrant sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès récents de l'IA.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
