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Apprentissage de la représentation d'images supervisée par soi-même

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Séances de cours associées (52)

Deep Learning : principes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.

Réseaux neuronaux multicouches Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux multicouches et le processus d'entraînement des réseaux entièrement connectés avec des couches cachées.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Réseaux neuronaux : Perceptron et rétropropagation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuraux, y compris le modèle perceptron et la rétropropagation.

Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Boltzmann Machine Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Deep Learning : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Perspectives géométriques sur les modèles d'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les perspectives géométriques des modèles d'apprentissage profond, explorant leur vulnérabilité aux perturbations et l'importance de la robustesse et de l'interprétabilité.

Régression linéaire : basiques et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et minimise la fonction de coût.

Comprendre le Cortex visuel avec des modèles d'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur pour comprendre le cortex visuel et les portraits sensoriels.

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