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Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Couvre la représentation des données, la formation MLP, les fonctions d'activation et l'apprentissage basé sur le gradient dans les réseaux de neurones profonds.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
