Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.
Couvre la logistique générale, la justification des cours, les conditions préalables, l'organisation, les crédits, la charge de travail, le classement et le contenu des cours, y compris les renseignements sur les essaims, les stratégies de recherche de nourriture et les phénomènes collectifs.
Explore l'application de modèles générateurs profonds dans la découverte de médicaments, en mettant l'accent sur la conception de petites molécules et l'optimisation des structures moléculaires.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore Ant Colony Optimization (ACO) pour le routage et l'optimisation, en discutant d'heuristique constructive, de recherche locale, de mécanismes phéromones et d'applications du monde réel.
Explore les systèmes de contrôle moteur, couvrant les algorithmes, l'intégration de capteurs et les applications pratiques en robotique et en automatisation.
Explore la transformation des voitures pare-chocs en voitures sans collision grâce à des algorithmes d'évitement des collisions et aux défis rencontrés lors de la mise en œuvre de fonctions de barrière ellipsoïde.
Explore l'optimisation de la conception inverse dans l'informatique géométrique, couvrant des sujets tels que les structures déployables, la conception sensible aux matériaux et les matériaux programmés.
Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Explore l'apprentissage multi-tâches pour l'optimisation accélérée des réactions chimiques, les défis de mise en évidence, les workflows automatisés et les algorithmes d'optimisation.
Explore les approches fondées sur les données pour améliorer la conception des robots, en mettant l'accent sur la conformité, les matériaux souples et les interactions complexes.
Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
