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Couvre l'importance de la maintenance préventive pour la détection de la détresse de la chaussée et introduit des concepts d'apprentissage automatique pour les ingénieurs.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Introduit des perceptrons multicouches (MLP) et couvre la régression logistique, la reformulation, la descente de gradient, AdaBoost et les applications pratiques.
