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Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
Explore l'optimisation non convexe dans l'apprentissage profond, couvrant les points critiques, la convergence SGD, les points de selle et les méthodes de gradient adaptatif.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Couvre la descente du gradient stochastique, la régression linéaire, la régularisation, l'apprentissage supervisé et la nature itérative de la descente du gradient.
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans l'optimisation, en mettant l'accent sur la descente en gradient et les méthodes de descente en gradient stochastique.
Couvre la préparation pour dériver l'algorithme Backprop dans des réseaux en couches en utilisant des perceptrons multicouches et la descente de gradient.
Couvre l'optimisation non convexe, les problèmes d'apprentissage profond, la descente stochastique des gradients, les méthodes d'adaptation et les architectures réseau neuronales.
Couvre la dérivation de la formule de descente de gradient stochastique pour un perceptron simple et explore l'interprétation géométrique de la classification.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Explore les techniques de réduction de la variance dans l'apprentissage profond, couvrant la descente en gradient, la descente en gradient stochastique, la méthode SVRG, et la comparaison des performances des algorithmes.
Couvre l’apprentissage par renforcement d’horizons finis, les politiques non stationnaires et la variante optimiste de l’Optimisation Proximale des Politiques (OPPO).
Couvre un cours intensif sur l'apprentissage profond, y compris le Mark I Perceptron, les réseaux neuronaux, les algorithmes d'optimisation et les aspects de formation pratique.
