Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.
Explore le développement collaboratif de Debian, une distribution Linux open source, en soulignant l'importance de contribuer aux bases de code existantes et de mettre en place un environnement de développement avec suivi des bogues.
Couvre les bases des systèmes embarqués, le développement FPGA, les systèmes d'exploitation en temps réel et les différents types de systèmes d'exploitation.
Couvre les bases logicielles, les données et la transformation numérique, y compris les étapes de développement de logiciels et les solutions open source.
Couvre l'analyse opérationnelle, en se concentrant sur le système adaptatif STEP pour un accès efficace aux nouvelles données dans le traitement analytique.
Discute de l'histoire et de l'impact des logiciels open source, des données ouvertes et de la science ouverte, en mettant l'accent sur les avantages du partage d'informations à l'ère numérique.
Explore l'optimisation adaptative efficace dans la mémoire pour l'apprentissage à grande échelle et les défis de la mémoire dans la formation de grands modèles.
Présente MATLAB et GNU Octave, couvrant les concepts de base, l'espace de travail, les types de données, les matrices, l'installation et l'utilisation pratique.
