Couvre la récupération d'informations probabilistes, la pertinence de la modélisation en tant que probabilité, l'expansion des requêtes et la génération automatique de thésaurus.
Couvre la recherche probabiliste de l'information, les modèles de probabilité d'interrogation, la modélisation du langage et les algorithmes de rétroaction de pertinence.
Couvre les modèles probabilistes d'extraction, les mesures d'évaluation, la probabilité de la requête, la rétroaction sur la pertinence de l'utilisateur et l'expansion de la requête.
Couvre la récupération d'informations probabilistes, y compris le modèle de vraisemblance des requêtes, la modélisation du langage et les techniques de lissage pour les termes non récurrents.
Introduit les bases de la recherche de l'information, couvrant la recherche par texte et booléen, la recherche de l'espace vectoriel et le calcul de la similitude.
Explore l'analyse physique, chimique et morphologique des poudres, en mettant l'accent sur la précision de l'échantillonnage et le contrôle de la qualité.
Présente les bases de la récupération d'informations, couvrant la représentation de documents, l'expansion des requêtes et TF-IDF pour le classement des documents.
Couvre le 'V-Model' de l'ingénierie des systèmes, en mettant l'accent sur les bonnes exigences, l'architecture du système, la génération de concepts et la sélection de concepts.
Explore les modèles de préformation comme BERT, T5 et GPT, en discutant de leurs objectifs de formation et de leurs applications dans le traitement des langues naturelles.
Déplacez-vous dans la façon dont la structure et le fonctionnement biologiques sont décodés par l'apprentissage non supervisé des séquences protéiques.
Explore l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine au moyen d'analyses comparatives intégrées et de l'importance de Brain-Score pour des comparaisons équitables de modèles.
Couvre les bases de la récupération d'informations à l'aide de modèles d'espace vectoriel et d'exercices pratiques sur la rétroaction de pertinence et la numérisation de la liste de publication.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Explore le degré de nœud et la force dans les neurosciences réseau, en discutant des réseaux aléatoires et réels et les défis d'adapter les lois de puissance aux données réelles.
