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.
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.
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.
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Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Explore la représentation des connaissances, l'extraction de l'information et la vision du Web sémantique, en mettant l'accent sur la normalisation, la cartographie et les ontologies dans la structuration des données.
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.
Explore la gestion circulaire du cycle de vie, la fabrication sans défaut, l'analyse des mégadonnées et la maintenance prédictive dans les processus industriels.
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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.
Couvre l'ontologie comme un dépôt de connaissances avec des significations convenues, évolution, mise à jour continue et conception d'ontologie intelligente.
Explore le lien entre les théories physiques et les données empiriques, contrastant la mécanique quantique standard avec l'ontologie explicite des particules dans l'espace de Newtonian Mechanics.
