Explore les progrès de l'IA générative et de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur leurs applications, leur sécurité et leurs futures orientations de recherche.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Explore les études d'impact environnemental, en mettant l'accent sur la conformité juridique, les mesures préventives et les critères de sélection du site.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Couvre les méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage du renforcement, en se concentrant sur les techniques d'optimisation et les applications pratiques comme le problème du poteau.
Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.