• Représentation de l'information numérique.
  • Analyse de l'information (quantification vectorielle, analyse en composantes principales)
  • Structures et modèles de classification (théorie de Bayes, mélange de Gaussiennes)
  • Introduction aux réseaux de neurones artificiels et apprentissage profond
  • Systèmes dynamiques (comparaison dynamiques, modèles de Markov)