Se concentre sur l'application pratique de la corrélation d'images numériques pour les ingénieurs civils, couvrant la mesure des champs de déplacement et le calcul des champs de contrainte.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Explore la perspective historique et les postulats de la mécanique quantique, en se concentrant sur l'oscillateur harmonique et les méthodes d'approximation.
Explore les solutions numériques et l'analyse de stabilité des équations d'advection-diffusion, en mettant l'accent sur les propriétés des solutions analytiques et leur comportement au fil du temps.
Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.