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Explore le paradigme de l'apprentissage profond, y compris les défis, les réseaux neuronaux, la robustesse, l'équité, l'interprétabilité et l'efficacité énergétique.
Explore les charges de travail d'apprentissage automatique, les couches DNN, les tableaux systolique et l'efficacité des accélérateurs spécialisés tels que les TPU.
Couvre l'analyse de données intrajournalières, les études systématiques, le débogage, le calcul multicœur, la programmation GPU et le calcul de corrélation avec les GPU.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Explore la spectroscopie RMN pour la détermination de la structure des protéines et présente Cryo-EM comme une technique complémentaire aux progrès récents.
