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Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
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.
Couvre le codage source, la cryptographie et le codage canal dans les systèmes de communication, explorant l'entropie, les codes, les canaux d'erreur et les cours futurs connexes.
Explore la mise en œuvre des filtres numériques, la convolution cyclique, le filtrage basé sur la FFT et l'importance du filtrage dans le traitement du signal.
Explore l'analyse du système dans le domaine de la fréquence, couvrant les fonctions de transfert sinusoïdal, les fréquences résonantes et la conception du filtre.
