Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'évolution des systèmes d'image sociale, des modèles d'apprentissage en profondeur, des selfies et de la biométrie sur les plateformes en ligne.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique avancé, mettant l'accent sur les applications pratiques par des exercices et des projets interactifs.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Plonge dans l'utilisation d'unités sigmoidales en tant que fonctions de sortie naturelles dans l'apprentissage profond, en se concentrant sur l'interprétation statistique et la dérivation optimale.
Explore l'optimisation non convexe dans l'apprentissage profond, couvrant les points critiques, la convergence SGD, les points de selle et les méthodes de gradient adaptatif.
Explore les stratégies d'optimisation pour les accélérateurs d'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur la réduction des mouvements de données grâce au batching, à l'optimisation des flux de données et à la compression.
