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Explore l'augmentation des données en tant que méthode de régularisation clé dans l'apprentissage en profondeur, couvrant des techniques telles que les traductions, les rotations et le transfert de style artistique.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore les transitions de phase dans le traitement du signal, démontrant leur impact sur la reconstruction du signal et l'application d'algorithmes de seuil dans le débruitage d'image.
Explore la gestion du bruit corrélé dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur l'adaptation et l'évaluation des performances du filtre Kalman.
Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.
