Couvre les bases des algorithmes, leur signification historique, la représentation des pseudo-codes et les tâches pratiques dans la pensée computationnelle.
Présente les principes fondamentaux de la théorie de l'information, de l'informatique et de la communication, couvrant la génomique, l'imagerie médicale et la technologie d'assistance.
Présente MATLAB et GNU Octave, couvrant les concepts de base, l'espace de travail, les types de données, les matrices, l'installation et l'utilisation pratique.
Introduit Manopt, une boîte à outils pour l'optimisation sur les manifolds, couvrant le gradient et les contrôles hessiens, les appels de solveur et la mise en cache manuelle.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans l'optimisation, en mettant l'accent sur la descente en gradient et les méthodes de descente en gradient stochastique.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Couvre la vectorisation, les fonctions et le contrôle de flux dans Matlab, en soulignant l'importance d'éviter les variables globales et en fournissant des exemples de graphiques simples et de techniques de débogage.
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
