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Lecture 01 (2024)

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Aperçu de l'apprentissage supervisé

Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Intelligence cérébrale : Apprentissage continu des modèles de représentation

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Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité

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Introduction à l'apprentissage automatique

Introduit des concepts d'apprentissage automatique, des bases aux réseaux neuronaux avancés.

Introduction à l'apprentissage automatique: modèles linéaires

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Apprentissage automatique: Physique et Données

Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

Bases de l'apprentissage automatique

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.

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Deep Splines: Cadre d'unification des réseaux neuraux profonds

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Introduction à l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé

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Introduction à l'apprentissage automatique

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