Explore l'empathie, l'idéation et la mise en œuvre dans la créativité et le design thinking, en mettant l'accent sur les besoins des utilisateurs et la génération d'idées innovantes.
Explore le design thinking comme une approche créative de résolution de problèmes mettant l'accent sur la synthèse et les méthodes analytiques pour des solutions innovantes.
Explore la nature de la créativité, démystifie les mythes communs et souligne l'importance de l'expertise, de l'exploration et de la collaboration pour favoriser la pensée créative.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre les principes de la pensée de conception pour les solutions centrées sur le client et met l'accent sur la résolution de problèmes sur les ventes de technologies.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Explore l'innovation, la propriété intellectuelle et les stratégies de résolution de problèmes, en mettant l'accent sur la créativité et la pensée indépendante.
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
