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.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore le lien entre les graphiques et les probabilités, en mettant l'accent sur les probabilités modulaires et super modulaires et les propriétés de corrélation.
