Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Offre des informations sur la physique statistique de l'apprentissage, explorant la relation entre la structure du réseau neuronal et les systèmes désordonnés.
Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
Explique la rétropropagation dans les réseaux neuronaux, la mise à jour des poids en fonction des erreurs et l'évaluation des réseaux par le biais de pertes d'entraînement et de tests.
Déplacez-vous dans les potentiels interatomiques de la machine appris, montrant leur précision et leur rentabilité dans la prédiction des propriétés chimiques.
