Explique la vérification et la validation dans les simulations CFD, en se concentrant sur l'extrapolation de Richardson et la vérification de l'exactitude.
Explore l'estimation des erreurs dans l'intégration numérique et ses applications dans la prévision, en mettant l'accent sur la méthode de Romberg et l'extrapolation de Richardson.
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
Couvre les perceptrons multicouches (MLP) et leur application de la classification à la régression, y compris le théorème d'approximation universelle et les défis liés aux gradients.
Explore la modélisation dévénements rares, les défis dans lestimation des probabilités avec des données limitées, et lapplication de la théorie des valeurs extrêmes dans divers domaines.
