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.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
Plongez dans les défis et les avantages de l'apprentissage profond, en soulignant la transition vers les réseaux neuronaux convolutifs et l'impact de la largeur du réseau sur le paysage des pertes.
Explore une approche de réseau neuronal à la tomographie d'état quantique utilisant RBM, présentant des prédictions précises et des applications potentielles au-delà de RBM.
Explore la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.
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.