Explore les progrès de l'IA générative et de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur leurs applications, leur sécurité et leurs futures orientations de recherche.
Couvre les fondements de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, de la révolution des données et des exemples de recherche dans l'IA et l'apprentissage automatique.
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
Étudie les défis liés à l'élaboration de systèmes normatifs de recommandations d'information et les considérations éthiques en matière d'IA, de journalisme et de diversité.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
