Il s'agit de numériser les documents historiques, de normaliser la structure des documents et d'appliquer les réseaux neuraux à la reconnaissance du texte et à la segmentation de l'image.
Explore la segmentation de l'image, les techniques de seuil, la segmentation de la texture et l'étiquetage des composants connectés dans le traitement de l'image.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Explore la propagation des croyances, les clusters gelés et les seuils de colorabilité dans les modèles graphiques, ce qui explique l'importance de la propagation des enquêtes dans la résolution des problèmes de satisfaction liés aux contraintes.
