Explore l'analyse stochastique de la descente et du champ moyen dans les réseaux neuraux à deux couches, en mettant l'accent sur leurs processus itératifs et leurs fondements mathématiques.
Plonge dans l'analyse des données topologiques, explorant la forme des données et leur structure sous-jacente à l'aide d'outils et de concepts mathématiques.
Explore les méthodes numériques pour résoudre l'équation de Schrdinger en fonction du temps à l'aide de la représentation en grille et des algorithmes à opérateur divisé.
Couvre le processus d'identification et d'évaluation des occasions d'affaires, d'élaboration de stratégies de marketing, de navigation dans l'univers du financement, de financement d'amorçage, de financement d'expansion, de financement participatif et de gestion de la trésorerie.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
Explore l'apprentissage automatique en science quantique et en informatique, en mettant l'accent sur les systèmes quantiques à corps multiples et les eigensolvers quantiques variables.
Se penche sur l'analyse des données topologiques, en mettant l'accent sur les fondements mathématiques des réseaux neuronaux et en explorant l'hypothèse multiple et l'homologie persistante.
Introduit des concepts de calcul, en se concentrant sur les séries et intégrales de Taylor, y compris leurs applications et leur signification en analyse mathématique.
Explore la corrélation maximale dans la théorie de l'information, les propriétés mutuelles de l'information, les mesures de Renyi et les fondements mathématiques de la théorie de l'information.
