Se penche sur la faisabilité de la décarbonisation du secteur de l'électricité d'ici 2050 à l'aide d'énergies renouvelables, en mettant l'accent sur la compétitivité économique et la durabilité.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.