Se concentre sur l'inférence de la cinétique de réaction dans la combustion, couvrant l'inférence des règles, l'analyse de sensibilité et l'inférence bayésienne.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Couvre les bases de régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs en utilisant le principe des moindres carrés et comprend une table ANOVA et un exemple pratique dans R.
Explore les algorithmes distribués pour les systèmes de contrôle en réseau, couvrant le consensus, la régression des moindres carrés et les réseaux de communication variables dans le temps.