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Réseaux neuronaux : logique et applications

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Réseaux neuronaux : Algorithme du modèle Perceptron et de la rétropropagation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le modèle perceptron et l'algorithme de rétropropagation dans les réseaux neuronaux.

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

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

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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 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

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Réseaux de neurones : modèles hiérarchiques et taxis odorants Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Récapitulation de l'historique de la vision de l'ordinateur Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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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.

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.

Simulation réseau : Activité spontanée et validation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.

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.

Neurosciences et Machine Learning : comprendre l’intelligence visuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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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.

Neuroscience computationnelle : biophysique et modélisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de la neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la biophysique et la modélisation.

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.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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