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Explore le contrôle du comportement chez les animaux et les robots, couvrant les perspectives historiques, l'activation des neurones, le modèle de Drosophila, les techniques avancées et l'organisation de mini-projets.
Discute des solutions pour l'alignement des activités et des technologies de l'information et de l'importance de mettre les activités à jour en fonction des modèles de TI.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.