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Deep Learning : Représentation des données et réseaux neuronaux

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Séances de cours associées (35)

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Réseaux de neurones : caractéristiques d’apprentissage et prédiction linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

Réseaux neuronaux : logique et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.

Réseaux neuronaux profonds Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de rétro-propagation pour les réseaux neuronaux profonds et l'importance de la localité dans CNN.

Réseaux d'approvisionnement en énergie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Image Processing II: Réseaux de neurones et CNN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Réseaux neuronaux multicouches Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux multicouches et le processus d'entraînement des réseaux entièrement connectés avec des couches cachées.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.

Transformers en robotique : applications et innovations Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'utilisation de transformateurs en robotique, en se concentrant sur la perception incarnée et les applications innovantes dans la locomotion humanoïde et l'apprentissage du renforcement.

Deep Learning: Explorer la vision et les transformateurs de langage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.

Apprentissage automatique pour la médecine: connaissances et interprétabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'application de l'apprentissage automatique en médecine, en mettant l'accent sur l'interprétabilité, la variabilité entre les patients et la recherche d'équations transparentes dans les modèles médicaux.

Neuroscience et ML Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.

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