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Explore l'apprentissage automatique quantique, les représentations des molécules, la régression du noyau et l'interaction entre la physique et l'apprentissage automatique.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Explore le raisonnement incertain, les réseaux bayésiens et la résolution stochastique, soulignant l'importance de la logique probabiliste et de l'enlèvement.
Explore les équations différentielles ordinaires, les méthodes de preuve et les exemples historiques d'Euclid, en mettant l'accent sur le raisonnement logique et les dérivations étape par étape.
