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Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Couvre la logistique générale, la justification des cours, les conditions préalables, l'organisation, les crédits, la charge de travail, le classement et le contenu des cours, y compris les renseignements sur les essaims, les stratégies de recherche de nourriture et les phénomènes collectifs.
Explore l'application de modèles générateurs profonds dans la découverte de médicaments, en mettant l'accent sur la conception de petites molécules et l'optimisation des structures moléculaires.
Explore les groupes et les nombres, en mettant l'accent sur le problème des sous-groupes cachés et ses complexités dans les algorithmes classiques et quantiques.
