Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre les concepts de base de la thermodynamique et de ses applications dans différents domaines, en mettant l'accent sur la conception, l'évaluation des performances et l'optimisation.
Explore le cycle de Stirling, son efficacité, sa mise en œuvre pratique, son contexte historique et ses applications modernes dans la technologie de réfrigération.
Explore l'énergie de surface en thermodynamique, en discutant de l'énergie libre de Gibbs, de la tension de surface, des théories de nucléation, des modèles de précipitations et du mouvement brownien.
