Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.
Couvre l'étude du système visuel humain, y compris l'anatomie, la perception des couleurs, le traitement de la rétine et les modèles de focalisation de l'attention.
Déplacez-vous dans les processus sensoriels, à court terme et à long terme de la mémoire, y compris les mémoires emblématiques et échographiques, les techniques de répétition et le modèle de mémoire de travail.