Couvre le mouvement, la dynamique et l'énergie unidimensionnels et bidimensionnels en mettant l'accent sur la modélisation mathématique et l'approche rigoureuse.
Présente un test permettant d'évaluer les aptitudes à la pensée computationnelle, de discuter de sa conception, de l'analyse des outils précédents, de la question de l'échantillon et des résultats de l'étude.
Présente les sous-systèmes, le calcul des forces, les matériaux et le dimensionnement dans les structures, en mettant l'accent sur l'apprentissage interactif.
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.
Couvre les fondamentaux de l'analyse dimensionnelle et les applications dans les problèmes scientifiques et d'ingénierie, y compris l'estimation de la taille des atomes à l'aide de l'équation de Schrdinger.
Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.
Explore la résolution de problèmes de limites unidimensionnelles avec différents modèles de cordon et met en évidence la distinction avec d'autres types de problèmes.
