Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.
Explore les sujets d'apprentissage avancés du renforcement, y compris les politiques, les fonctions de valeur, la récursion de Bellman et le contrôle de la TD sur les politiques.
Explore le lien entre le métabolisme et l'évolution de la protéostase, en mettant l'accent sur la biogenèse des protéines, le tamponnement mutationnel et l'impact des métabolites.
Explore la mécanique quantique, en se concentrant sur l'évolution du temps, l'équation de Schrodinger, les observables, les hamiltoniens, la dynamique des spins et les phénomènes de résonance.
Couvre la théorie de l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) et discute des conditions de convergence, du choix de la matrice de transition et de l'évolution de la distribution cible.
Introduit des concepts clés de la physique quantique tels que les commutateurs, les observables et l'équation de Schrdinger, soulignant l'importance de la diagonalisation et des valeurs propres de l'énergie.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Explore l'évolution à travers des enzymes, des modèles d'ADN et des comparaisons de protéines, en discutant des connaissances moléculaires et des mécanismes évolutifs.
