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.
Explore les systèmes d'imagerie à l'information physique, y compris l'imagerie sans lentille, l'apprentissage profond pour les défis d'imagerie, et le développement de modèles de bruit pour les vidéos à faible luminosité.
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.
Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
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.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Explore les techniques de segmentation, y compris les modèles CNN et U-Net, pour la reconnaissance et l'analyse d'images, en mettant l'accent sur les méthodes automatisées qui permettent de gagner du temps.
Présente CLIMACT, un centre de promotion de la recherche interdisciplinaire pour relever les défis du changement climatique et faire progresser l'impact sociétal.
