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.
Couvre les variables aléatoires discrètes, la fonction de masse de probabilité, les propriétés et la distribution binomiale avec des exemples illustratifs.
Couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris les corollaires, la probabilité conditionnelle, le théorème des probabilités totales et les variables aléatoires.
