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Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

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Réseaux neuronaux : régression et classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux pour les tâches de régression et de classification, couvrant la formation, la régularisation et des exemples pratiques.

Deep Learning : Détection de périphérie et réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des techniques de détection de bord et de l'évolution de l'apprentissage profond dans les réseaux neuronaux.

Réseaux neuronaux pour la PNL Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.

Réseaux de neurones : caractéristiques d’apprentissage et prédiction linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Deep Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.

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

Couvre l'algorithme de rétro-propagation pour les réseaux neuronaux profonds et l'importance de la localité dans CNN.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

Réseaux neuronaux : logique et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

Introduction à la science des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Perceptron multicouche: Algorithme d'histoire et d'entraînement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le développement historique et la formation de perceptrons multicouches, en mettant l'accent sur l'algorithme de rétropropagation et la conception de fonctionnalités.

Réseaux neuronaux convolutionnels : fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.

Fondements de l'apprentissage profond: Aperçu de l'architecture transformatrice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.

Critères de monotonie dans les fonctions différenciables Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les critères de monotonie, la règle de L'Hopital et la continuité de Lipschitz dans les fonctions différentiables et les réseaux neuronaux profonds.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.

Architectures neurales pour l'IA et la cognition Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les architectures neurales pour l'IA incarnée, les systèmes cognitifs, et l'intégration de l'informatique et de la robotique.

Deep Learning : données, modèles et défis Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.

Accélérateurs Machine Learning : Types et efficacité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les charges de travail d'apprentissage automatique, les couches DNN, les tableaux systolique et l'efficacité des accélérateurs spécialisés tels que les TPU.

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