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Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Explore l'analyse et la classification de la texture dans les images, en mettant l'accent sur le rôle des techniques d'apprentissage automatique telles que les réseaux neuronaux convolutifs.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs, l'augmentation des données, la dégradation du poids et le décrochage pour améliorer les performances du modèle.
Introduit les bases de l'apprentissage profond, couvrant les réseaux neuronaux, les CNN, les couches spéciales, l'initialisation du poids, le prétraitement des données et la régularisation.
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.
