Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
Explore la déformation, le fluage, les propriétés des matériaux, les essais mécaniques, la céramique, les polymères, les métaux et les liaisons atomiques.
Explore les mécanismes de défaillance dans MEMS, couvrant la conception, la fabrication et les défaillances en cours d'utilisation, en mettant l'accent sur les considérations de fiabilité et les stratégies d'atténuation de la résistance mécanique aux chocs et aux vibrations.
Explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour approximer efficacement les fonctions à haute dimension.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
