Introduit des arbres de décision pour la classification, couvrant l'entropie, la qualité fractionnée, l'indice Gini, les avantages, les inconvénients, et le classificateur forestier aléatoire.
Explore l'entropie, l'ordre et le désordre dans les systèmes, en mettant l'accent sur le rôle du métabolisme dans le maintien de l'ordre dans les organismes vivants.
Explore des concepts de physique statistique comme les micro-états d'équipement, l'entropie et les ensembles canoniques, avec des applications en mécanique quantique et en physique des semi-conducteurs.
Explique la rétropropagation dans les réseaux neuronaux, la mise à jour des poids en fonction des erreurs et l'évaluation des réseaux par le biais de pertes d'entraînement et de tests.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.