Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
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 les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
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.
Explore l'évolution des modèles d'intelligence visuelle, en mettant l'accent sur les Transformateurs et leurs applications dans la vision informatique et le traitement du langage naturel.
S'insère dans le concept de l'espace péripersonnel en tant qu'interface primaire pour les interactions auto-environnementales et sa sensibilité à la perception sociale.
