Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1

Coursera Courses ↗ · Coursera

Open Course on Coursera

Free to audit · Opens on Coursera

Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1

Coursera · Beginner ·📐 ML Fundamentals ·2d ago
Ce cours d'introduction aux probabilités a la même contenu que le cours de tronc commun de première année de l'École polytechnique donné par Sylvie Méléard. Le cours introduit graduellement la notion de variable aléatoire et culmine avec la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale. Les notions mathématiques nécessaires sont introduites au fil du cours et de nombreux exercices corrigés sont proposés. Ce cours propose aussi une introduction aux méthodes de simulations des variables aléatoires comme la méthode de Monte Carlo. Des expériences numériques interactives sont également mises à votre disposition pour vous permettre de visualiser diverses notions.
Watch on Coursera ↗ (saves to browser)
Sign in to unlock AI tutor explanation · ⚡30

Related AI Lessons

Local Model Inference Hardware in 2026: What to Buy, What to Avoid, and Which Models Actually Run Well
Learn how to choose the right local model inference hardware for your AI workflow, avoiding common mistakes and considering key factors like privacy, cost, and performance.
Dev.to AI
Comparing Statistical and ML Forecasting on Real Sales Data
Compare statistical and machine learning forecasting methods on real sales data to understand their strengths and weaknesses
Medium · Machine Learning
Comparing Statistical and ML Forecasting on Real Sales Data
Compare statistical and ML forecasting on real sales data to determine which approach is more effective and why it matters for accurate predictions
Medium · Data Science
#5.ML vs Traditional Programming
Learn the key differences between Machine Learning and traditional programming to decide which approach to use for your project
Dev.to · Mr_WlofX
Up next
Zustand Crash Course
Web Dev Simplified
Watch →