Explore la théorie des graphes, les matrices stochastiques, les algorithmes de consensus et les propriétés spectrales dans les systèmes de contrôle en réseau.
Explore les applications linéaires dans la représentation R2 et matricielle, y compris la base, les opérations et l'interprétation géométrique des transformations.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.