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Couvre les bases de la programmation scientifique pour les ingénieurs, en soulignant l'importance de GIT pour le travail collaboratif et en fournissant un aperçu des défis du développement de logiciels scientifiques.
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Explore l'impact de la localité sur la conception du système, en discutant des stratégies pour optimiser l'efficacité et la performance grâce à la mise en page des données, la conception des serrures et la minimisation des mouvements de données.
Couvre les fondements de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, de la révolution des données et des exemples de recherche dans l'IA et l'apprentissage automatique.
Souligne l'importance de la gestion des compromis pour la robustesse des produits dans la conception mécanique, en utilisant l'analyse multi-objectifs de monotonicité pour l'analyse quantitative et les efforts de refonte systématique.