Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
Introduit la suprématie quantique, couvrant la réalisation de Google 2019 avec 60 qubits et explorant l'information quantique et la correction d'erreurs.
Explore les équations et les solutions numériques dans la modélisation climatique, mettant en évidence les incertitudes dans les projections climatiques.
Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.
Couvre les bases de l'analyse numérique, y compris le calcul adaptatif des caractéristiques, l'analyse résiduelle et l'importance des problèmes bien posés.