Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
