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Couvre la théorie et les applications de l'apprentissage machine contradictoire, en mettant l'accent sur l'optimisation minmax et la robustesse à des exemples contradictoires.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.
Couvre la conception de l'infrastructure ferroviaire, y compris les composants de la voie, les matériaux et les méthodes d'analyse pour le dimensionnement, en soulignant l'importance de tenir compte de divers facteurs pour la conception de la voie.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
