Concept
Explainable artificial intelligence
Séances de cours associées (33)
Réseaux neuronaux convolutionnels
Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.
Systèmes de contrôle en réseau : possibilités
Explore la coordination dans les systèmes de contrôle en réseau, la théorie des graphiques et les algorithmes de consensus.
Perceptron multicouche: Algorithme d'histoire et d'entraînement
Explore le développement historique et la formation de perceptrons multicouches, en mettant l'accent sur l'algorithme de rétropropagation et la conception de fonctionnalités.
Les enjeux éthiques de l’IA
Explore les défis éthiques de l'intelligence artificielle, y compris l'explicabilité, la sécurité, la singularité et l'impact sociétal.
Classification : Introduction
Couvre le clustering et la classification, la construction de modèles pour affecter des objets à des classes basées sur des valeurs d'attributs.
Groupement : moyenne en k
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Défis dans les applications DL/ML
Explore les défis de l'apprentissage profond et des applications d'apprentissage automatique, couvrant la surveillance, la confidentialité, la manipulation, l'équité, l'interprétabilité, l'efficacité énergétique, les coûts et la généralisation.
Paradigme d'apprentissage profond
Explore le paradigme de l'apprentissage profond, y compris les défis, les réseaux neuronaux, la robustesse, l'équité, l'interprétabilité et l'efficacité énergétique.
Formation adversaire : Optimisation et applications
Explore l'optimisation de la formation contradictoire, la mise en œuvre pratique, l'interprétation, l'équité, la distance de Wasserstein et les GAN de Wasserstein.
Contrôle multivariable: Stabilité et Théorèmes Lyapunov
Explore le contrôle multivariable, les lois optimales et les théorèmes de stabilité du système, soulignant l'importance de l'observabilité.