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Couvre les bases de Pytorch avec les ensembles de données MNIST et Digits, en mettant l'accent sur la formation des réseaux neuronaux pour la reconnaissance manuscrite des chiffres.
Couvre les variables aléatoires gaussiennes, les transformations d'affines et les systèmes linéaires entraînés par le bruit gaussien dans le contrôle multivariable.
Explique le théorème de la coquille de Newton pour la gravitation et l'électrostatique, y compris les concepts potentiels et l'application des coordonnées sphériques.
