Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
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.
Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.
Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
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.
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.
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.