Couvre les fondamentaux du calcul quantique, les architectures ADC, les avantages de suréchantillonnage, la formation du bruit, les phénomènes de glissade et le bruit des circuits intégrés numériques.
Explore les principes de conception numérique, les architectures ADC, les ADC basés sur FPGA, les figures de mérite et les limites inférieures de la conception numérique.
Explore les synchrotrons, les lasers à rayons X, l'imagerie sans lentille, la fréquence de Nyquist, l'aliasing, le suréchantillonnage et les contraintes de diffusion des données.
Explique le taux de Nyquist et le théorème d'échantillonnage pour reconstruire les signaux à bande limitée au moyen d'exemples et de techniques d'échantillonnage.
Se penche sur les techniques avancées de prétraitement des données, qui couvrent l'encodage catégorique, le traitement des données manquantes et les ensembles de données déséquilibrés, en mettant l'accent sur les mesures des performances et la comparaison des classificateurs.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
