Introduit les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, la recommandation basée sur le contenu, les paramètres de similitude et la factorisation matricielle.
Couvre les modèles d'espace d'état et leur expressivité par rapport aux transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention et l'efficacité informatique.
Explore l'évolution du cloud computing pour prendre en charge les applications IoT et les défis auxquels sont confrontés les algorithmes de deep learning dans le traitement des données à partir de capteurs intelligents.
Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.
Explore l'impact de la configuration spatiale sur l'enseignement des interactions dans les salles de classe, l'analyse de la disposition des sièges et des mouvements des enseignants.
