Couvre la modélisation des surfaces de réponse dans Matlab, y compris la construction du modèle, la définition du domaine, le calcul des valeurs et l'analyse des résidus.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Explore les critères de monotonie, la règle de L'Hopital et la continuité de Lipschitz dans les fonctions différentiables et les réseaux neuronaux profonds.
Explore les mécanismes de transport de la neige, les forces sur les grains de neige, l'indice de dérive, le concept AWS, la modélisation des dépôts de neige et les caractéristiques d'écoulement topographique.
Introduit une architecture axée sur l'entreprise et le service, mettant l'accent sur la compréhension de quoi et pourquoi construire, plutôt que sur la façon de le faire.
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.