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Signaux et systèmes I : transformation et distribution de Fourier

Explore la transformation de Fourier, la relation parseval, la faible convergence et les transformations généralisées des signaux et des systèmes.

Compression : prédiction

Couvre les concepts de compression et de prédiction en utilisant des codes et des distributions sans préfixe.

Sous-ensembles compacts de Rn

Explore les sous-ensembles compacts de Rn, les théorèmes de convergence et les propriétés définies.

Opérations linéaires : Convergence et séquences

Explore les opérations linéaires, la convergence, les séquences et les ensembles compacts en analyse mathématique.

Théorie de probabilité : Variables et distributions aléatoires

Introduit la théorie des probabilités, les variables aléatoires et les distributions, en mettant l'accent sur leurs applications dans la diffusion atomique.

Deep Learning Modus Operandi

Explore les avantages des réseaux plus profonds dans l'apprentissage profond et l'importance de la surparamétrie et de la généralisation.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Compression

Couvre le concept de compression et de construction de codes sans préfixe basés sur des informations données.

Série Dirichlet

Explore les propriétés de convergence de la série Dirichlet et les conditions de convergence absolue, avec des exemples et des applications.

Equidistribution conjointe des points CM

Couvre l'équidistribution articulaire des points CM et le théorème de décomposition ergonomique dans des groupes abeliens compacts.