Déplacez-vous dans le suivi de la santé des employés, les appareils portables, les répercussions sur la vie privée et le contrôle dans les lieux de travail reliés.
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 l'évolution et l'impact de l'Internet des objets, en discutant du potentiel de la technologie pour révolutionner divers secteurs et en soulignant l'importance de la collaboration entre les développeurs et les professionnels de la santé.
Explore les questions de sécurité et de confidentialité dans les appareils électroniques personnels, couvrant les attaques, les défenses et les conséquences.
Explore les défis de la sécurité et de la confidentialité à l'ère de l'IoT, en mettant l'accent sur les risques de la collecte de données et la nécessité de solutions innovantes.
Couvre la technologie des capteurs de faible puissance pour l'IoT et les wearables, en se concentrant sur les capteurs d'activité basés sur les MEMS et les biosignaux.
Introduit des concepts d'apprentissage automatique appliqués tels que la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement.
Explore les risques liés à la protection de la vie privée dans la publication des données, les tentatives ratées de désidentification et l'utilisation de données synthétiques pour la protection de la vie privée.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
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.
Explore les capteurs de gaz et de particules pour la surveillance de la qualité de l'air, en mettant l'accent sur les technologies de faible puissance et les matériaux émergents.
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.
Étudier la mesure et l'opérationnalisation des résultats dans la gestion de la fièvre chez les enfants de moins de cinq ans au moyen d'exemples et d'approches de collecte de 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 les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
