Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.
Explore les fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris la classification de l'image, les principes de travail du réseau neuronal et les défis de l'apprentissage automatique.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Explorer la mise en oeuvre de la recherche, relever les défis dans la mise en oeuvre d'interventions en santé et élaborer des stratégies efficaces pour les maladies infectieuses de la pauvreté.
Explore le choix des architectures de réseaux graphes neuraux, en évaluant la complexité du modèle et les performances à partir de statistiques de données.
