Explore l'apprentissage et le contrôle des systèmes complexes, en abordant les défis et les possibilités en matière de technologie et de recherche interdisciplinaire.
Explore le théorème de consensus pour les réseaux de communication et les implications de diverses propriétés de consensus dans les systèmes de contrôle en réseau.
Couvre les bases des dispositifs de contrôle et de terrain dans l'automatisation industrielle, y compris les automates, la programmation, les différents types de contrôleurs et les stratégies de contrôle avancées.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.