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Plongez dans les systèmes de règles, les simulations et les mondes parallèles, en explorant Prolog, les algorithmes de retour en arrière, la complexité logique, la simulation Game of Life et le concept de Simulats.
Introduit la résolution de théories modulo de satisfaction (SMT), couvrant la logique propositionnelle, les fonctions non interprétées et l'instanciation de quantificateur.
Explique le processus de résolution des contraintes de type en utilisant l'algorithme d'unification et la généralisation de l'inférence de type flexible.
Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
