Introduit le cours pratique AI et FX, en se concentrant sur des lectures hebdomadaires et des discussions sur les aspects éthiques et juridiques de l'IA.
Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.
Couvre la préparation à un examen à domicile, en se concentrant sur l'analyse d'études de cas et l'identification de concepts pertinents pour l'évaluation.
