Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
S'inscrit dans la complexité et les interdépendances de la transition vers des villes intelligentes, soulignant l'importance d'une approche holistique.
Explore la complexité de l'algorithme, la notation big-O, l'induction, la récursion et l'analyse des temps de fonctionnement, couvrant les problèmes NP et les classes de complexité.
Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.
