Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
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.
Plonge dans l'impact des biais dans les modèles d'apprentissage automatique et l'importance d'évaluer les dommages potentiels dans le développement de tels systèmes.
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.
Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
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.
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.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
