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Introduit des nombres et des booléens en Python, couvrant les types numériques, les opérations arithmétiques, les opérations logiques et les comparaisons.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Explore la forme normale disjonctive et la forme normale conjonctive dans la logique propositionnelle, leurs applications et leur complexité, avec des exemples pratiques.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore l'apprentissage automatique quantique, les représentations des molécules, la régression du noyau et l'interaction entre la physique et l'apprentissage automatique.
