Explore le raisonnement incertain, les réseaux bayésiens et la résolution stochastique, soulignant l'importance de la logique probabiliste et de l'enlèvement.
Explore les problèmes de diagnostic, en mettant l'accent sur l'enlèvement et la cohérence dans la recherche de composants défectueux en fonction des symptômes et des mesures observés.
Explore la planification automatisée, les contraintes et les applications dans divers domaines, en mettant l'accent sur les défis et l'efficacité de la résolution des problèmes de planification.
Couvre l'apprentissage supervisé, la classification, la régression, les limites de décision, le surajustement, Perceptron, SVM et la régression logistique.
Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
