Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour approximer efficacement les fonctions à haute dimension.
Explore la surparamétrie, la généralisation, le surajustement, le sous-ajustement et la régularisation implicite dans les modèles d'apprentissage profond.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Examine la généralisation des classificateurs ImageNet, les applications critiques pour la sécurité, le surajustement et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
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.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
