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Explore les algorithmes de consensus qui varient dans le temps dans les systèmes de contrôle en réseau et le rôle de la matrice laplacienne dans l'obtention d'un consensus moyen.
Explore le modèle de Hopfield stochastique, les neurones bruyants, les probabilités de tir, la récupération de mémoire et les équations de chevauchement dans les réseaux d'attraction.
Compare les réseaux profonds avec les réseaux peu profonds dans les réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage profond, en explorant les raisons de leurs différences de performance.
Introduit les bases de réseau, la représentation des données et les méthodes de transmission pour les technologies Web et la préparation de cryptographie.
