Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Introduit les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) comme une solution pour la disparition et l'explosion des gradients dans les réseaux neuronaux récurrents.
Se penche sur les perspectives géométriques des modèles d'apprentissage profond, explorant leur vulnérabilité aux perturbations et l'importance de la robustesse et de l'interprétabilité.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Explore les défis d'apprentissage en renforcement continu de l'état, l'estimation de la fonction de valeur, les gradients des politiques et l'apprentissage des politiques par l'exploration pondérée.