Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Introduit les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) comme une solution pour la disparition et l'explosion des gradients dans les réseaux neuronaux récurrents.
Explore les réseaux neuronaux récurrents pour les données comportementales, couvrant le repérage de connaissances profondes, les réseaux LSTM, GRU, le réglage hyperparamétrique et les tâches de prévision de séries chronologiques.
Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
