Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Explore la construction d'un modèle de probabilité, l'échantillonnage aléatoire, le calcul de la variance et l'optimisation de l'allocation dans les expériences.
Explore la correspondance en ligne dans des environnements en évolution, en abordant les défis et les solutions pour adapter les algorithmes à l'évolution des données.
Couvre les stratégies et les défis liés à la conception de l'apprentissage en ligne, y compris le découpage du contenu, l'intégration des ressources pédagogiques et les approches axées sur l'apprenant.
Couvre les concepts clés de l'éducation numérique, y compris les définitions de l'apprentissage en ligne et les avantages des types d'apprentissage en ligne.
