Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
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.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.
Explore le développement historique et la formation de perceptrons multicouches, en mettant l'accent sur l'algorithme de rétropropagation et la conception de fonctionnalités.
En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.
Explore l'optimisation décentralisée dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la robustesse, la confidentialité et l'équité dans l'apprentissage collaboratif.
