Explore les applications de la théorie ergonomique à la combinatoire et la théorie des nombres, y compris le théorème de Szemerédi et le théorème d'Erdős-Kac.
Introduit les bases statistiques, y compris l'analyse des données et la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la tendance centrale, la dispersion et les formes de distribution.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Guide les élèves à travers une séance d'examen simulé et fournit des idées sur la résolution des probabilités et des exercices de mathématiques discrètes.
Couvre des trucs et astuces pour travailler avec Julia, en se concentrant sur la configuration de l'environnement, la gestion des erreurs et la normalisation des dataframes.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Explore les principes de cohérence et d'interférométrie, y compris l'optique statistique, les fonctions d'autocorrélation et les applications de tomographie de cohérence optique.
Explore l'apprentissage actif dans la théorie de groupe, en mettant l'accent sur les produits, les coproduits, les adjonctions et les transformations naturelles.
