Explore la perspective évolutive de la surprise, de la curiosité et de la récompense, en mettant l'accent sur le rôle des signaux de récompense primaires et secondaires.
Explore l'utilisation d'extensions visuelles, telles que la réalité virtuelle et la réalité augmentée, pour améliorer l'efficacité et la communication sur le lieu de travail.
Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Explore le contrôle du comportement chez les animaux et les robots, couvrant les perspectives historiques, l'activation des neurones, le modèle de Drosophila, les techniques avancées et l'organisation de mini-projets.
Déplacez-vous dans les courbes de repérage et d'apprentissage des connaissances bayésiennes, explorant la prédiction des connaissances des élèves au fil du temps et l'importance d'une mesure précise du rendement.
Se consacre à la gestion des connaissances pour la réduction des risques de catastrophe, en mettant l'accent sur l'éducation, l'évaluation et l'adaptation technologique.
Explore l'utilisation d'extensions visuelles comme le RA et le RV en milieu de travail, en mettant l'accent sur leurs avantages, leurs défis et leur importance pour améliorer l'efficacité en milieu de travail.
Explore la découverte causale à l'aide de modèles variables latents, en mettant l'accent sur les défis et les solutions pour déduire les relations causales à partir de données non gaussiennes.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore l'application des SIG dans la planification participative au moyen d'études de cas à Thies et aux Seychelles, soulignant l'importance de la simplicité et de l'engagement des utilisateurs.
Explore l'approche structurée de l'analyse exploratoire des données spatiales, en soulignant l'importance des cadres analytiques et du mantra de recherche visuelle.
Discuter de l'impact de la mobilité liée au travail sur les zones urbaines et relever les défis liés aux compétences, aux projets et à l'équilibre entre le travail et la vie personnelle.
Explore comment les organismes réagissent aux signaux environnementaux, montrant comment des algorithmes simples peuvent conduire à des comportements complexes.
