Couvre les faits stylisés du rendement des actifs, des statistiques sommaires, des tests de la normalité, des placettes Q-Q et des hypothèses de marché efficaces.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
S'oriente vers l'approximation du réseau neuronal, l'apprentissage supervisé, les défis de l'apprentissage à haute dimension et la révolution expérimentale de l'apprentissage profond.
Résume les approximations de gradient généralisées, les méta-GGA, les fonctions hybrides, la dynamique moléculaire des premiers principes, les simulations QM / MM et les caractéristiques importantes des calculs de chimie quantique.
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
