Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux
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Couvre un cours intensif sur l'apprentissage profond, y compris le Mark I Perceptron, les réseaux neuronaux, les algorithmes d'optimisation et les aspects de formation pratique.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Couvre la dérivation de la formule de descente de gradient stochastique pour un perceptron simple et explore l'interprétation géométrique de la classification.
Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.
Explore les réseaux neuronaux récurrents pour les données comportementales, couvrant le repérage de connaissances profondes, les réseaux LSTM, GRU, le réglage hyperparamétrique et les tâches de prévision de séries chronologiques.
Déplacez-vous dans des modèles générateurs basés sur les scores, explorant les distributions naturelles d'apprentissage et l'impact de l'architecture de réseau neuronal sur la robustesse.
Couvre les bases de Pytorch avec les ensembles de données MNIST et Digits, en mettant l'accent sur la formation des réseaux neuronaux pour la reconnaissance manuscrite des chiffres.
Fournit une vue d'ensemble de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur le gradient de politique et les méthodes critiques des acteurs pour les réseaux de neurones artificiels profonds.
Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
