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Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Plonge dans les principes de symétrie et de conservation en biologie cellulaire, en soulignant l'importance de l'énergie, de l'entropie et de la modélisation computationnelle.
Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.
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.
