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Explore la conception et la simulation de filtres à échelle LC d'ordre élevé à l'aide de circuits RC actifs et de techniques de normalisation d'impédance.
Explique le processus d'apprentissage dans les réseaux neuronaux multicouches, y compris la rétropropagation, les fonctions d'activation, la mise à jour des poids et la rétropropagation des erreurs.
Introduit des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation et de rétropropagation pour la formation, en répondant aux défis et aux méthodes puissantes.
Couvre la transformée de Laplace, les transformées de Fourier, les fonctions de transfert, les systèmes LTI et les propriétés de la région de convergence.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
