S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Explore le problème du mariage, modélisant le processus comme un processus stochastique contrôlé avec des algorithmes de programmation dynamiques pour trouver la politique optimale pour accepter les célibataires.
Couvre les problèmes d'arrêt optimaux dans les probabilités appliquées et les processus stochastiques, en se concentrant sur la théorie et les applications pratiques.
