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Déplacez-vous dans les bases de la mécanique quantique, le principe d'incertitude de Heisenberg et les applications de métrologie quantique telles que l'imagerie quantique et l'informatique.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Couvre les bases de la biophysique des polymères, y compris la modélisation de la conformation de l'ADN et le principe de Boltzmann, en mettant l'accent sur la décroissance exponentielle des corrélations entre les segments.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
