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Couvre l'importance de la maintenance préventive pour la détection de la détresse de la chaussée et introduit des concepts d'apprentissage automatique pour les ingénieurs.
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Explore l'optimisation de la formation contradictoire, la mise en œuvre pratique, l'interprétation, l'équité, la distance de Wasserstein et les GAN de Wasserstein.
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
