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Explore limpact de la complexité du modèle sur la qualité de la prédiction à travers le compromis biais-variance, en mettant laccent sur la nécessité déquilibrer le biais et la variance pour une performance optimale.
Explore la quantification de l'incertitude à l'aide des méthodes de Quasi Monte Carlo et des mesures des écarts pour l'approximation intégrale et l'estimation du volume.
Couvre les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.
Explore des algorithmes de diffusion fiables, en se concentrant sur l'ordre causal et la fiabilité uniforme, avec des exercices sur les propriétés des détecteurs de défaillance et l'optimisation de la mémoire.
