Introduit les bases du traitement d'image, des opérateurs de point et d'espace, du traitement d'histogramme et des opérations de domaine de transformation.
Explore la compression des données grâce à la parcimonie des signaux, remettant en question la nécessité d'enregistrer de grandes quantités de données.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Explore la psychoacoustique, le traitement des signaux et l'interprétation par le cerveau des fréquences sonores, couvrant des sujets comme le phénomène fondamental manquant et le fonctionnement intérieur de la cochlée.
Couvre la transformée de Fourier, ses propriétés, ses applications dans le traitement du signal et les équations différentielles, en mettant l'accent sur le concept de dérivées devenant des multiplications dans le domaine des fréquences.