Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Couvre les fondamentaux des matériaux semi-conducteurs, y compris la structure cristalline, les niveaux d'énergie, les électrons, les trous, la densité de charge et le dopage.
Couvre les séries Laurent, les singularités et les fonctions méromorphiques, abordant les applications de convergence, d'holomorphicité et de théorème des résidus.