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Systèmes de connaissances non conceptuels: transfert de style et traduction d'images

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Séances de cours associées (35)

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

Deep Learning: Explorer la vision et les transformateurs de langage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.

Réseau neuronal Rapprochement et apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

S'oriente vers l'approximation du réseau neuronal, l'apprentissage supervisé, les défis de l'apprentissage à haute dimension et la révolution expérimentale de l'apprentissage profond.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.

Agents d'apprentissage: Tradeoff Exploration-Exploitation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le compromis exploration-exploitation dans l'apprentissage des effets inconnus des actions en utilisant des bandits multi-armés et Q-learning.

Deep Learning: Présentation des graphiques et des transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les graphiques, les transformateurs et leurs applications dans le traitement des données multimodales.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Modèles de génération profonde: Codeurs automatiques et GANs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les codeurs automatiques et les réseaux d'adversaires génériques pour la modélisation generative profonde.

Renforcement de l'apprentissage : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage de renforcement, y compris l'apprentissage d'essai et d'erreur, l'apprentissage Q, le RL profond, et les applications dans le jeu et la planification.

Modèles d'espace d'état : l'expressivité des transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles d'espace d'état et l'expressivité des transformateurs dans les tâches de copie de séquence.

Réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de neurones artificiels et explore diverses techniques de réduction de la dimensionnalité telles que PCA, LDA, Kernel PCA et t-SNE.

Extraction d'information et inférence des connaissances Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'extraction de l'information, l'inférence des connaissances, l'induction taxonomique et la désambigation des entités.

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