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Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Explore les équations intégrales neurales pour modéliser les systèmes du monde réel à l'aide d'équations fonctionnelles non locales et de réseaux neuronaux profonds.
Couvre le processus de formation d'un réseau neuronal, y compris l'avancement, la fonction de coût, la vérification des gradients et la visualisation des couches cachées.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Couvre l'apprentissage supervisé, la classification, la régression, les limites de décision, le surajustement, Perceptron, SVM et la régression logistique.
