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Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
Explore le traitement neurobiologique des signaux, couvrant la modélisation des pics, la classification des signaux et la caractérisation des données à l'aide de l'analyse des composantes principales.
Couvre les processus de Markov, les densités de transition et la distribution sous réserve d'information, en discutant de la classification des états et des distributions fixes.
Introduit des outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, se concentrant sur les processus stochastiques et préparant les étudiants à des cours avancés.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
