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Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
Explore Ant Colony Optimization (ACO) pour le routage et l'optimisation, en discutant d'heuristique constructive, de recherche locale, de mécanismes phéromones et d'applications du monde réel.
Explore le concept de sous-séquence commune la plus longue et son algorithme de programmation dynamique, en mettant l'accent sur une sous-structure optimale et une résolution efficace des problèmes.
Explore la descente de gradient riemannienne, couvrant les expansions de Taylor, les conditions d'optimalité, les modèles d'algorithmes, la recherche de lignes et les points critiques.
