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Explore la localisation de nombreux corps au microscope, en mettant l'accent sur la marche quantique, les interactions, le désordre et la localisation d'Anderson.
Explore la cohérence de la mémoire, la cohérence, la faible cohérence et la cohérence séquentielle, en soulignant l'importance de la cohérence au niveau du langage et de la programmation sans course aux données.
Couvre la transition de la programmation mono-thread à la programmation multithread, en se concentrant sur les modèles de mémoire et les problèmes de cohérence.
Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.