Couvre les fondements théoriques de la théorie des choix, les décideurs, les alternatives, les attributs, les règles de décision, l'utilité et les hypothèses comportementales.
Explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et le problème du libre arbitre.
Couvre les principes fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la profondeur et l'application pratique dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
Discute des techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs principes pour une communication efficace d'informations complexes.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
