Couvre les facteurs de vision spéculaire, l'échange radiatif, le transfert d'énergie et les méthodes d'intégration numérique dans le rayonnement thermique.
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.
Explore l'équation de Boltzmann sans collision, les fonctions de distribution, les théorèmes de Jean, les résonances, les orbites chaotiques et les équilibres dans les systèmes stellaires.
Discute des distributions de probabilité et du théorème de la limite centrale, en soulignant leur importance dans la science des données et l'analyse statistique.
Examine la généralisation des classificateurs ImageNet, les applications critiques pour la sécurité, le surajustement et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
Introduit des variables aléatoires continues et leurs distributions de probabilité, en mettant l'accent sur leurs applications en statistique et en science des données.
Explore la modélisation dévénements rares, les défis dans lestimation des probabilités avec des données limitées, et lapplication de la théorie des valeurs extrêmes dans divers domaines.
Explore les défis d'apprentissage avec les déplacements de distribution et la géométrie de perturbation, en mettant l'accent sur des classificateurs robustes et la modélisation de variation naturelle.
Explore la dynamique des systèmes stellaires, couvrant les modèles, les équations et les distributions de vitesse en coordonnées sphériques et cylindriques.
