Cette séance de cours couvre les concepts de Singular Value Decomposition (SVD) et Pseudoinverse, expliquant les définitions mathématiques et les propriétés. Il se penche sur les applications de SVD dans la compression de données, la réduction du bruit et la résolution de systèmes linéaires. L'instructeur démontre le calcul des matrices SVD et Pseudoinverses, en soulignant leur importance dans divers domaines tels que le traitement d'images et l'apprentissage automatique.