Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
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.
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.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.