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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 des sujets avancés dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur les extensions SVR et l'optimisation hyperparamétrique, y compris Nu-SVR et RVR.
Couvre la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés.
Explore les systèmes de connaissances non conceptuels à travers la traduction d'images, la synthèse vidéo, les défis d'apprentissage auto-supervisés et les représentations universelles.
Présente les principes fondamentaux de la régression dans l'apprentissage automatique, couvrant la logistique des cours, les concepts clés et l'importance des fonctions de perte dans l'évaluation des modèles.
Plonge dans l'impact de l'apprentissage profond sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès dans les transformateurs et les réseaux antagonistes génératifs.
Explore l'apprentissage automatique fédéré et la confidentialité différentielle dans l'apprentissage automatique, en discutant des attaques, des défenses et des défis.
Couvre l'utilisation de transformateurs en robotique, en se concentrant sur la perception incarnée et les applications innovantes dans la locomotion humanoïde et l'apprentissage du renforcement.
