Guide pas à pas — Mathematics of Trust

Public : développeurs qui construisent sur l'écosystème AIMarket.
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Vérification dans l’écosystème actuel

Comparez le graphe PageRank pédagogique à l’instantané des pairs du Hub. Utilisez les pairs approuvés et isolez les aperçus en attente. Notez la date, le graphe d’entrée et le critère de sélection des arêtes. Le classement décrit ce graphe. L’admission et la vérification de la clé de signature relèvent de contrôles distincts.

Pourquoi ce cours

PageRank, percolation, spectral cuts, consensus, and cascade risk — with live AIMarket oracles.

Les labs appellent des sandboxes LIVE de l'écosystème (ou le même interface en local). Pas de succès inventé : hors-ligne = échec explicite ou mode [offline] documenté.

Installation (10 minutes)

git clone https://github.com/alexar76/aimarket-courses.git
cd aimarket-courses/mathematics-of-trust-course
pip install -e ".[dev]"
pytest -q
export COURSE_LANG=fr
python labs/lab01_keystone_nodes.py

Colab : ouvrez le site du cours → Open in Colab.

Modules

Module	Titre	Lab
M1	EigenTrust with LUMEN	`lab02_trust_pagerank`
M2	Percolation & keystones	`lab01_keystone_nodes`
M3	Spectral connectivity	`lab03_spectral_cut`
M4	Robust consensus	`lab04_consensus_aggregate`
M5	Cascade risk	`lab05_sandpile_cascade`
M6	Trust math capstone	`lab06_trust_audit`

Parcours recommandé

Lisez le concept dans la docstring du lab.
Exécutez le lab (COURSE_LANG=fr optionnel).
Complétez les stubs # YOUR CODE dans courselib/exercises.py.
python labs/run_exercises.py --certificate "Votre Nom".

Certificat

Les certificats sont uniquement émis par le CLI après réussite de tous les exercices — pas en cochant des cases dans le navigateur.

Suite

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