Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris la reconnaissance des chiffres manuscrits, la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement des courbes polynômes.
Explore l'apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales, en mettant l'accent sur la mise à profit de petits ensembles de données et la découverte de nouveaux phénomènes.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
