Introduit des réseaux neuronaux convolutifs, couvrant les couches entièrement connectées, les convolutions, la mise en commun, les traductions PyTorch et des applications telles que l'estimation de pose à la main et l'estimation de tubalité.
Explore les propriétés de Discrete-Time Fourier Transform, y compris la linéarité, les décalages de temps et de fréquence, l'inversion du temps et la convolution.
Explore le contrôle des systèmes dynamiques, la réponse impulsionnelle, la transformée de Laplace et la transformée de Fourier pour résoudre les équations différentielles.
Explore les relations de symétrie, la modulation, les propriétés de transformation de Fourier et les méthodes d'intégration dans les signaux et les systèmes.
Explore l'application de la transformée de Fourier aux systèmes LTI, y compris la réponse en fréquence, la convolution, la différenciation et la résolution d'équations différentielles.
