S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
Explore les fluides astrophysiques, les plasmas, les MHD, les turbulences et les oscillations de plasma, y compris la rotation de Faraday pour mesurer les champs magnétiques cosmiques.
