Explore l'auto-organisation dans les systèmes naturels et les stratégies de recherche de nourriture des fourmis, y compris les algorithmes Traveling Salesman Problem et Ant Colony Optimization.
Couvre les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Explorer la résolution Connect Four en utilisant la théorie du jeu et l'optimisation des algorithmes, en comparant minimax, taille alpha-bêta, et recherche d'arbre Monte-Carlo.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
