Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Couvre les fonctions d'intégration sur les surfaces des graphes dans le calcul vectoriel, en mettant l'accent sur l'interprétation du théorème de divergence et des cas spéciaux de domaine entre deux graphes.
Explore les applications linéaires dans la représentation R2 et matricielle, y compris la base, les opérations et l'interprétation géométrique des transformations.
Couvre les repères, les systèmes de coordonnées, les cadres et la terminologie en coordonnées, en mettant l'accent sur les angles géométriques et les vecteurs orthogonaux.
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
Se penche sur l'apprentissage automatique amélioré par les graphiques, en mettant l'accent sur la détection des fraudes, la détection des logiciels malveillants et les systèmes de recommandation.
