Couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris les corollaires, la probabilité conditionnelle, le théorème des probabilités totales et les variables aléatoires.
Discute des distributions de probabilité et du théorème de la limite centrale, en soulignant leur importance dans la science des données et l'analyse statistique.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
