Explore les réseaux neuronaux à deux couches et la rétropropagation pour l'apprentissage des espaces de fonctionnalités et l'approximation des fonctions continues.
Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.
Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Explore les représentations factorisées pour la planification, en se concentrant sur la réduction de la complexité et l'amélioration de l'efficacité grâce à une modélisation distincte des fonctionnalités.
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.