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Se penche sur l'apprentissage automatique amélioré par les graphiques, en mettant l'accent sur la détection des fraudes, la détection des logiciels malveillants et les systèmes de recommandation.
Explore la base canonique en algèbre linéaire, en se concentrant sur la représentation matricielle, la diagonalisation et les polynômes caractéristiques.
Explore des algorithmes de graphes comme BFS et DFS, en discutant des chemins les plus courts, des arbres couvrants et du rôle des structures de données.
Explore les applications linéaires dans la représentation R2 et matricielle, y compris la base, les opérations et l'interprétation géométrique des transformations.
