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Séances de cours associées (37)

Représentations Compositionnelles et Généralisation Systématique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine la systématisation, la compositionnalité, les défis du réseau neuronal et l'apprentissage non supervisé en PNL.

Transformers: Unifier les communautés d'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le rôle des transformateurs dans l'unification de divers domaines d'apprentissage automatique.

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.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

Estimation des intervalles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la construction des intervalles de confiance pour une distribution normale avec une moyenne et une variance inconnues.

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

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

Estimation des erreurs dans LHS Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation des erreurs dans l'échantillonnage hypercube latin, en soulignant l'importance d'une estimation précise de la variance.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.

Simulation stochastique : ensembles de points à faible discrépance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les ensembles de points à faible discrétance dans la simulation stochastique et leurs algorithmes de construction.

Réseaux Convolutifs : Motivation & Idées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la motivation et les idées derrière les réseaux convolutifs, en mettant l'accent sur le partage du poids et la mise en commun des couches.

BERT: Préformation et Applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur la préformation BERT pour les transformateurs, discutant de ses applications dans les tâches de PNL.

Bases de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Transformers en intelligence visuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les transformateurs en intelligence visuelle, en se concentrant sur la détection d'objets, la synthèse d'images et la fusion de fonctionnalités.

Apprendre dans les réseaux neuronaux artificiels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de l'évolution des réseaux de neurones artificiels, des défis de l'apprentissage supervisé et du rôle des comportements innés dans la formation du comportement.

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