Explore les théorèmes de limite extrême, l'estimation du niveau de retour, les conséquences de regroupement et les stratégies de modélisation pour la théorie des valeurs extrêmes.
Explore l'index extrême, les regroupements dans les événements extrêmes, les niveaux de retour et les modèles statistiques pour l'analyse des extrêmes dans les séries chronologiques.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
