Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
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.
Couvre la vue d'ensemble des systèmes d'information, la modélisation des données, la gestion des données et la distinction entre les données et l'information.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Couvre l'introduction et les défis des entrepôts de données, y compris l'intégration des données, la gestion des métadonnées et l'optimisation des performances des requêtes.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Explore l'apprentissage automatique à travers des modèles solvables, couvrant la complexité des échantillons, les réseaux neuronaux et les lacunes de calcul.
Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
Explore les mots, les jetons et les modèles de langage en PNL, couvrant les défis liés à leur définition, à l'utilisation du lexique, aux n-grammes et à l'estimation des probabilités.
Couvre l'intégration des données, l'appariement d'experts, la reconnaissance des entités, les performances, l'évolutivité, la gestion des données de flux, la décomposition des tenseurs et la détection de la dérive conceptuelle.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.