Couvre la vectorisation, les fonctions et le contrôle de flux dans Matlab, en soulignant l'importance d'éviter les variables globales et en fournissant des exemples de graphiques simples et de techniques de débogage.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.
Présente des espaces vectoriels, des sous-espaces, des cartes linéaires et des cartes d'évaluation, avec des exemples et des exercices pour une meilleure compréhension.
Couvre les fonctions de programmation dans MATLAB, y compris la gestion des scalaires, des vecteurs, des matrices et des conventions de nommage des variables.
Couvre les bases de la programmation en Matlab, en mettant l'accent sur l'utilisation interactive, les opérations mathématiques, les vecteurs, les matrices, les cordes et les matrices 3D.
Introduit des fonctions en Python, couvrant les fonctions prédéfinies et définies par l'utilisateur, les paramètres formels et efficaces, et l'importance des docstrings.
