Explore le chaos dans les théories quantiques des champs, en se concentrant sur la symétrie conforme, les coefficients OPE et l'universalité de la matrice aléatoire.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
S'oriente vers l'approximation du réseau neuronal, l'apprentissage supervisé, les défis de l'apprentissage à haute dimension et la révolution expérimentale de l'apprentissage profond.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.
Couvre les méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage du renforcement, en se concentrant sur les techniques d'optimisation et les applications pratiques comme le problème du poteau.
Explore les progrès récents dans les matériaux magnétiques et la spintronics, y compris la manipulation de l'aimantation avec des impulsions lumineuses et des éléments essentiels pour la mémoire magnétique d'accès aléatoire haute densité.