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Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
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.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Introduit la théorie des probabilités élémentaires, les opérations de la théorie des ensembles et les calculs de probabilité avec des exemples pratiques.
Explore la simulation informatique des systèmes physiques, couvrant des sujets tels que les équations différentielles, la dynamique moléculaire et l'intégration de Monte Carlo.
