Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.
Explore les produits intelligents et connectés et leur impact transformateur sur les entreprises, couvrant l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les modèles prédictifs, les méthodes de prévision et plus encore.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Explore l'évolution de la représentation de l'image, les défis dans l'apprentissage supervisé, les avantages de l'apprentissage auto-supervisé, et les progrès récents dans SSL.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Couvre la descente du gradient stochastique, la régression linéaire, la régularisation, l'apprentissage supervisé et la nature itérative de la descente du gradient.
Explore l'IA socialement consciente pour la mobilité des derniers milles, se concentrant sur la compréhension des étiquettes sociales, l'anticipation des comportements et la prévision des mouvements de foule.
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.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
