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Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
Explore l'impact de l'apprentissage profond sur les humanités numériques, en se concentrant sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès récents de l'IA.
Explore l'apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles, en se concentrant sur Monte Carlo Tree Search et ses applications dans les stratégies de jeu et les processus décisionnels.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
