Couvre la vectorisation, les fonctions et le contrôle de flux dans Matlab, en soulignant l'importance d'éviter les variables globales et en fournissant des exemples de graphiques simples et de techniques de débogage.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.
