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Techniques de génération rythmique

Couvre les techniques de génération de rythme, y compris les modèles Markov et la génération de rythme hiérarchique, en mettant l'accent sur l'étude de Nancarrow 14.

Listes de Python : Manipulation et Compréhension

Couvre la manipulation et la compréhension de la liste Python, mettant l'accent sur la représentation de la mémoire et la mutabilité.

Gestion des exceptions en Python

Couvre la gestion des exceptions en Python, y compris try, raise, except, else, et enfin blocks, avec des exemples.

Classification de l'arbre de décision

Couvre la classification de l'arbre de décision à l'aide de KNIME Analytics Platform pour le prétraitement des données et la création de modèles.

Dérivation énergétique externe

Couvre la dérivation de l'énergie externe dans l'informatique géométrique et les implémentations Python pratiques.

Modélisation du dilemme du prisonnier: Naive vs Optimal

Examine la modélisation du problème des 100 prisonniers et compare les approches naïves et optimales.

Algorithmes de Robot Walking

Introduit un projet où les élèves apprennent aux robots à marcher en utilisant des algorithmes d'apprentissage par renforcement.

Structures et mécanismes : ouvrir une boîte

Explore l'analyse des structures et des mécanismes à travers un problème d'échantillon d'ouverture d'une boîte avec un couvercle à cordes.

Algorithme Metropolis-Hastings : mise en œuvre et étude de cas

Explore l'algorithme Metropolis-Hastings et son application dans un modèle de choix de mode de transport.

Data Science avec Python: Modules et Numpy

Introduit des modules Python et NumPy pour des opérations de réseau efficaces et l'algèbre linéaire dans la science des données.