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Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Introduit des méthodes différentes Monte Carlo pour les systèmes discrets et continus, y compris les états Jastrow et les algorithmes de Monte Carlo Markov-chain.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
