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Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Explore les méthodes de mesure directe et indirecte dans l'optique tissulaire, mettant en évidence les défis et les techniques utilisés pour les mesures in vivo.
Explore des solutions et des exemples pour les lignes de transmission multiconducteurs, couvrant les paramètres de ligne, la propagation des ondes, l'inductance, les matrices de capacité et les équations d'ondes modales.
Explore la diffusion, la croissance logistique, les circuits génétiques, les gradients de morphogène et la propagation des ondes dans les systèmes biologiques.
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.
