Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
Explore la relation complexe entre l'architecture et la nature à travers la rénovation d'une maison de ville et la transformation d'un camping en un espace de jardin habitable.
Introduit des variables visuelles dans la cartographie, mettant l'accent sur la simplicité et la perception des couleurs pour une conception efficace de la carte.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
