Explore les principes de conversion analogique-numérique, la quantification et les implémentations de convertisseurs, en mettant l'accent sur la vitesse, la précision et l'efficacité énergétique.
Couvre les concepts d'échantillonnage et de reconstruction dans le traitement du signal, en soulignant l'importance de la fréquence d'échantillonnage et des techniques de reconstruction.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
