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 neuronaux convolutifs pour la classification des images, en se concentrant sur les défis de poids, les stratégies de prévention de surajustement et les modèles pré-entraînés.
Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
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 les modèles d'espace d'état et leur expressivité par rapport aux transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention et l'efficacité informatique.
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 l'histoire, les modèles, la formation, la convergence et les limites des réseaux neuronaux, y compris l'algorithme de rétropropagation et l'approximation universelle.
Introduit le cours de programmation de l'apprentissage automatique, couvrant les prérequis de programmation de MATLAB et les bases de l'apprentissage automatique, ainsi que le système de classement et le matériel de cours.
Explore les résonateurs MEMS, leurs types, leurs applications et leurs mesures de performance dans les systèmes de communication et les dispositifs de chronométrage.