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Apprentissage continu du renforcement : apprentissage automatique avancé

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Modélisation de l'espace d'entrée

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Deep Splines: Cadre d'unification des réseaux neuraux profonds

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Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond

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Deep Learning

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.

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Perception robotique basée sur la vision

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Introduction à l'apprentissage automatique

Fournit un aperçu de l'apprentissage automatique, y compris le contexte historique, les tâches clés, et les applications du monde réel.

Apprentissage par renforcement : horizon en une étape (problèmes de bande)

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Deep Learning pour les véhicules autonomes

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Réseaux neuronaux multicouches: Deep Learning

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Démarrage et alignement

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Deep Learning: Pas de théorie du déjeuner gratuit et biais inductifs

Couvre le No Free Lunch Theorem et le rôle des biais inductifs dans l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

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