Modélisation generative: Alors, maintenant et demain?
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
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.
Couvre une introduction mathématique à l'apprentissage profond, y compris les défis, la puissance des classificateurs linéaires, l'échelle du modèle et les aspects théoriques.
Discute des techniques avancées d'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur des méthodes profondes et robustes, y compris des cadres d'acteur-critique et des stratégies d'apprentissage contradictoire.
Explore des exemples contradictoires, des défenses et une robustesse certifiée dans l'apprentissage profond, y compris le lissage gaussien et les attaques perceptuelles.
Introduit des réseaux neuronaux convolutifs, couvrant les couches entièrement connectées, les convolutions, la mise en commun, les traductions PyTorch et des applications telles que l'estimation de pose à la main et l'estimation de tubalité.
Explore l'application de modèles générateurs profonds dans la découverte de médicaments, en mettant l'accent sur la conception de petites molécules et l'optimisation des structures moléculaires.
Discute de l'analyse des textures dans les images, en se concentrant sur les propriétés statistiques et structurelles, les techniques de segmentation et les applications d'apprentissage automatique pour la classification des textures.
Explore l'évolution des techniques de reconstruction de l'image médicale, des méthodes classiques aux approches fondées sur les données à l'aide de réseaux neuronaux profonds.
Explore les modèles de diffusion dans la modélisation générative, couvrant lestimation de probabilité, la génération de données et lévaluation des modèles.
Explore l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la perception, l'action et les prévisions sociales dans le contexte des technologies de capteurs et des considérations éthiques.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
