Explore la nature de la créativité, démystifie les mythes communs et souligne l'importance de l'expertise, de l'exploration et de la collaboration pour favoriser la pensée créative.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre les principes de la pensée de conception pour les solutions centrées sur le client et met l'accent sur la résolution de problèmes sur les ventes de technologies.
Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Couvre la méthodologie de réflexion de conception, mettant l'accent sur l'empathie, la définition des problèmes, l'idée, le prototypage et les tests pour des solutions centrées sur l'utilisateur.
Explore comment les analogies stimulent l'innovation et les défis de trouver des analogies dans les grands ensembles de données pour découvrir automatiquement les analogies.
Explore l'empathie, l'idéation et la mise en œuvre dans la créativité et le design thinking, en mettant l'accent sur les besoins des utilisateurs et la génération d'idées innovantes.
