Couvre les fondamentaux du traitement des signaux, de la conversion analogique-numérique et des applications des CAD et des CAD en ingénierie environnementale.
Introduit des valeurs propres, des vecteurs propres et des matrices similaires, en mettant l'accent sur la diagonalisation et les interprétations géométriques.
Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.
Explore l’apprentissage profond avec des images Instagram, comprend la perception des aliments, l’obésité et la santé mentale, et discute de l’impact des images des médias sociaux et des plateformes éphémères comme Snapchat.
Explique le suivi des retards de code en utilisant une DLL, des discriminateurs cohérents et non cohérents, une opération NCO et des erreurs multipath.
Par Amir Zamir explore la contingence sensorimotrice, l’intelligence sans représentation, l’apprentissage des programmes et les stratégies d’apprentissage automatique.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
