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Couvre les fondamentaux et les algorithmes du classement basé sur les liens, y compris l'indexation de texte d'ancrage, PageRank, HITS, et les implémentations pratiques.
Explore les méthodes de classification des documents, y compris k-Nearest-Neighbors, Naïve Bayes Classifier, les modèles de transformateurs, et l'attention multi-têtes.
Couvre les équations différentielles partielles, les Hessiens, et le Théorème de la fonction implicite, avec un accent sur la résolution des questions d'examen.
Explore le classement basé sur les liens grâce à des algorithmes PageRank et HITS, couvrant des exemples pratiques et des défis dans les méthodes de recherche et de classement sur le Web.
Explore l'influence de la manipulation dans les moteurs de recherche et l'importance de l'examen scientifique par les pairs et des mesures de citation.
