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Introduit les bases de l'apprentissage profond, couvrant les réseaux neuronaux, les CNN, les couches spéciales, l'initialisation du poids, le prétraitement des données et la régularisation.
Introduit les bases de la régression linéaire, de l'interprétation des coefficients, des hypothèses, des transformations et de la «différence des différences» pour l'analyse causale.
Explore l'apprentissage progressif avec LWPR, en discutant des défis, des données synthétiques, des applications du monde réel et de l'algorithme LWPR.
Explore les lois de contrôle d'apprentissage avec Dynamical Systems pour robots, en mettant l'accent sur les problèmes de régression et les techniques d'ajustement.
