Couvre les objets fibreux, le levage des cornes, et l'adjonction entre quasi-catégories et complexes kan, ainsi que la généralisation des catégories et complexes kan.
Explorer des scénarios et des stratégies d'enseignement flexibles pour améliorer la qualité de l'enseignement et l'apprentissage des élèves dans un environnement hybride.
Explorer la durée d'exécution des requêtes pour les moteurs de base de données compilés par JIT en utilisant l'apprentissage actif et les résultats expérimentaux.
Couvre l'intégration de l'apprentissage automatique avec la microscopie à sonde à balayage pour une automatisation et une efficacité améliorées dans les flux de travail scientifiques.
Insiste sur les compétences clés pour une remise en question efficace de l'enseignement et sur les stratégies visant à engager les élèves dans l'apprentissage actif.
Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
S'engage dans l'utilisation de 'Piazza' pour améliorer les résultats d'apprentissage par une rétroaction asynchrone dans des scénarios d'enseignement hybrides.
Examine des stratégies d'encadrement fondées sur des données probantes pour les projets d'étudiants au moyen de questions et de commentaires visant à améliorer les résultats d'apprentissage.
Explore la conception de scénarios d'intégration pour l'apprentissage inversé et mélangé avec du matériel numérique, mettant l'accent sur l'apprentissage actif et les environnements structurés.
