Probability, statistics, optimization, and the rigorous foundations of modern AI.
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Tous niveaux
Plage de Difficulté
Étape 0 Fondations 0.1 Calcul et Outils pour les Statistiques et le ML
Maîtrisez les concepts essentiels du calcul et découvrez comment ils sont appliqués dans les statistiques et l'apprentissage automatique. Ce cours couvre les dérivées, les intégrales et des outils pratiques pour l'analyse des données, avec des exercices pratiques et des exemples du monde réel.
Étape 0 Fondations 0.2 Épistémologie & Théorie de la Connaissance
Explorez les fondations de la connaissance et du raisonnement scientifique. Apprenez l'épistémologie, la philosophie des sciences, et comment nous construisons, justifions et remettons en question la connaissance dans le contexte des données et de la recherche.
Étape 1 Introduction au Programme
Obtenez un aperçu de la structure du programme, des objectifs d'apprentissage et des ressources clés. Cette introduction vous guidera à travers le curriculum et vous aidera à tirer le meilleur parti de votre parcours d'apprentissage.
Étape 1 Théorie des Systèmes 1.1 Systèmes Dynamiques
Apprenez les principes des systèmes dynamiques, y compris la stabilité, le chaos et les boucles de rétroaction. Ce cours fournit des bases mathématiques et des applications réelles en ingénierie, biologie et économie.
Étape 1 Théorie des Systèmes 1.2 Systèmes Adaptatifs Complexes
Un cours générique sur les Systèmes Adaptatifs Complexes. Contenu à venir.
Étape 2 Dynamiques Stochastiques Probabilité 2.1 Théorie de la Mesure
Un cours générique sur la Théorie de la Mesure. Contenu à venir.
Étape 2 Dynamiques Stochastiques Probabilité 2.2 Théorie des Probabilités
Un cours générique sur la Théorie des Probabilités. Contenu à venir bientôt.
Étape 2 Dynamiques Stochastiques Probabilité 2.3 Distributions de Probabilité Usuelles
Un cours générique sur les Distributions de Probabilité Usuelles. Contenu à venir bientôt.
Étape 2 Dynamiques Stochastiques Probabilité 2.4 Statistiques Asymptotiques
Un cours générique sur les Statistiques Asymptotiques. Contenu à venir bientôt.
Étape 2 Dynamiques Stochastiques Probabilité 2.6 Géométrie de l'Information
Un cours générique sur la Géométrie de l'Information. Contenu à venir.
Étape 7 Exemples de Modèles Non Linéaires 7.2 Théorie de la Pércolation
Un cours générique sur la Théorie de la Pércolation. Contenu à venir.
Étape 7 Exemples de Modèles Non Linéaires 7.3 Statistiques Spatiales
Un cours générique sur les Statistiques Spatiales. Contenu à venir.