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Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Explore les modèles de jouets, les sigma-algèbres, les variables aléatoires à valeur T, les mesures et l'indépendance dans la théorie des probabilités.
Couvre le concept d'événements et de tribus en théorie des probabilités, soulignant l'importance de définir les tribus valides et leur rôle dans la modélisation des expériences aléatoires.
Couvre le Paradigme de Poisson, y compris la Méthode du Premier/Deuxième Moment et Martingales, en discutant des graphes de dépendance et des limites de Chernoff.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
