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Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Explore les défis de la modélisation des régions du cerveau en utilisant des atlas et des stratégies pour compenser les données et les hypothèses manquantes.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Couvre la théorie et les applications de l'apprentissage machine contradictoire, en mettant l'accent sur l'optimisation minmax et la robustesse à des exemples contradictoires.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs, couvrant la convolution, la corrélation croisée, la mise en commun maximale, la structure des couches et des exemples tels que LeNet5 et AlexNet.
