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Explore la modélisation d'espaces d'entrée continus dans l'apprentissage par renforcement à l'aide de réseaux de neurones et de fonctions de base radiales.
Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.
Explique le processus d'apprentissage dans les réseaux neuronaux multicouches, y compris la rétropropagation, les fonctions d'activation, la mise à jour des poids et la rétropropagation des erreurs.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Couvre le concept de régression du noyau et rend les données linéairement séparables en ajoutant des fonctionnalités et en utilisant des méthodes locales.
