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Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Couvre l'expansion des fonctionnalités polynômes, les fonctions du noyau, la régression et le SVM, soulignant l'importance de choisir les fonctions pour l'expansion des fonctionnalités.
Couvre le concept d'échantillonnage, le théorème d'échantillonnage, la reconstruction du signal et la conversion des signaux analogiques en signaux numériques.
Explore le rôle de l'informatique dans la société et les bases de l'informatique, des algorithmes, des systèmes de communication et de la sécurité informatique.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
