Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explorer la résolution Connect Four en utilisant des algorithmes de théorie de jeu et compare la taille Alpha-Beta avec la recherche d'arbre Monte-Carlo.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore le processus de production de biodiesel à partir d'huiles, y compris les normes, les propriétés, l'analyse des coûts et l'utilisation de la glycérine.
Explore les techniques de lithographie avancées, les étapes de simulation pour la conception du circuit, et l'impact des variations d'horloge sur les performances du circuit.
