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Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Offre des informations sur la physique statistique de l'apprentissage, explorant la relation entre la structure du réseau neuronal et les systèmes désordonnés.
Explique la rétropropagation dans les réseaux neuronaux, la mise à jour des poids en fonction des erreurs et l'évaluation des réseaux par le biais de pertes d'entraînement et de tests.
Explore les cartes, les opérateurs de type, l'équivalence, les types de première classe, System Fw, Coq, et les défis de la vérification de type dans les langages de programmation.
