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Explore la désambiguïsation des entités, reliant le texte aux bases de connaissances et la prédiction de liens dans les graphiques de connaissances avec des exemples de Wikipedia.
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 le raisonnement incertain, les réseaux bayésiens et la résolution stochastique, soulignant l'importance de la logique probabiliste et de l'enlèvement.
Explore la sémantique musicale, discute des inférences déclenchées par différents éléments musicaux et propose un cadre pour comprendre le sens de la musique.
Introduit des structures de données comme des tuples, des listes, des ensembles et des dictons dans Python, couvrant leur définition, manipulation et itération.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les expériences aléatoires et l'inférence statistique, avec des exemples pratiques et des idées.
