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Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Explore les lexiques, les n-grammes et les modèles de langage, soulignant leur importance dans la reconnaissance des mots et l'efficacité des n-grammes pour diverses tâches.
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.
Couvre le 'V-Model' de l'ingénierie des systèmes, en mettant l'accent sur les bonnes exigences, l'architecture du système, la génération de concepts et la sélection de concepts.
