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Explore les graphes de Ramanujan, génère des fonctions, des marches sans retour en arrière et des graphes expandeurs en relation avec les problèmes NP-hard.
Examine le cadre juridique de l'éthique de l'IA, y compris l'interprétation des lois, les sources des normes juridiques et l'interdiction des pratiques nocives de l'IA.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Explore les méthodes de dégradé de politique sur plusieurs étapes temporelles, en mettant l'accent sur la mise à jour des paramètres de politique pour maximiser les récompenses.
Explore la relation entre la continuité et la différenciation des fonctions, en mettant en évidence des exemples où les fonctions présentent des propriétés différentes à des points spécifiques.
