Explore la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Couvre les bases du traitement d'image, la transformation de Fourier, la convolution, la corrélation croisée et la reconstruction 3D à l'aide du théorème de projection Radon.
Explore les mécanismes de diffusion dans les solides, y compris les mécanismes simples, de vacance et interstitiels, les structures cubiques et non cubiques, et le calcul des coefficients de diffusion.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Explore le taux de rendement, l'évaluation, la caractérisation du risque et la performance historique du portefeuille, en mettant l'accent sur les avantages de la diversification et l'analyse de la moyenne-variance.
