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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.
Couvre les défis énergétiques mondiaux, la croissance des énergies renouvelables, la sécurité énergétique, les carburants non conventionnels et l'efficacité énergétique, soulignant l'importance des sources d'énergie renouvelables et des applications de stockage d'énergie.
Fournit une vue d'ensemble des systèmes d'énergie renouvelable, en se concentrant sur les principes thermodynamiques et leurs applications dans les technologies de conversion d'énergie.
Discuter de la perte de biodiversité, des coûts de la pollution atmosphérique, des objectifs de durabilité et des stratégies d'atténuation des crises climatiques.
Explore l'économie du traitement et du recyclage des déchets, couvrant les défis du marché, la production de revenus, les coûts logistiques et les processus de récupération des métaux.
Se penche sur la faisabilité de la décarbonisation du secteur de l'électricité d'ici 2050 à l'aide d'énergies renouvelables, en mettant l'accent sur la compétitivité économique et la durabilité.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
