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