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Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore les intégrales de surface, en mettant l'accent sur l'interprétation physique et les calculs mathématiques dans les champs et domaines vectoriels.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Explore la gestion des formes indéterminées dans les limites grâce à la simplification et à l'extraction des termes dominants pour une évaluation efficace.
