Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore la modélisation de la résistance au contact dans les dispositifs semi-conducteurs, en mettant l'accent sur le calcul de la tension de la porte et l'analyse des défauts.
Fournit une vue d'ensemble du fonctionnement de MOSFET, en se concentrant sur les caractéristiques NMOS et PMOS, y compris les équations actuelles et les effets de modulation de canal.
Introduit les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python, couvrant les avantages, la disposition de la mémoire, les opérations et les fonctions d'algèbre linéaire.
Couvre les fondamentaux des circuits intégrés CMOS analogiques, en mettant l'accent sur les principes de conception au niveau des transistors et l'impact historique de la technologie CMOS.
Explique la mémoire électronique dans l'architecture informatique à l'aide de circuits basés sur des transistors pour le stockage et la récupération des données.
Introduit un système de mesure 3D « professionnel » pour l'analyse des pierres et l'extraction des caractéristiques à l'aide de la photogrammétrie stéréo et des technologies de lumière structurée.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
