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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 les bases de la recherche de l'information, couvrant la recherche par texte et booléen, la recherche de l'espace vectoriel et le calcul de la similitude.
Explore la compression des données, y compris les méthodes sans perte et la nécessité de la compression sans perte pour les nombres réels et les signaux.
Explore les principes fondamentaux de l'approximation de Chebyshev dans les filtres, couvrant les polynômes, les emplacements des pôles, la détermination des commandes et les procédures de conception.
Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
Couvre les modèles d'espace d'état et leur expressivité par rapport aux transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention et l'efficacité informatique.
