Discute de la sélection naturelle, de l'origine de l'espèce, de la compatibilité de la reproduction, des barrières à l'écoulement des gènes, de la classification des espèces, des modes de spéciation et de la polyploïdie.
Explore l'évolution à travers des enzymes, des modèles d'ADN et des comparaisons de protéines, en discutant des connaissances moléculaires et des mécanismes évolutifs.
Explore l'auto-organisation dans les systèmes naturels et les stratégies de recherche de nourriture des fourmis, y compris les algorithmes Traveling Salesman Problem et Ant Colony Optimization.
Explore un cadre unifié pour la compréhension et l'évaluation de modèles de séquences génériques d'ADN/ARN ou de protéines, couvrant des sujets tels que la coévolution, la conservation et différents modèles tels que GREMLIN et BERT.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Explore la division du travail dans les systèmes naturels, la coordination multi-robots, et les défis de l'incertitude dans les algorithmes basés sur le marché.
Explorer la sélection et la justification des modèles animaux précliniques dans le développement des médicaments, en mettant l'accent sur le chemin de 10 à 15 ans vers un médicament à petites molécules commercialisé.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Discute de l'investissement parental, de l'implication paternelle, de l'altruisme, des conflits familiaux et de la parenté génétique dans les familles.
