Séance de cours
Réseaux neuronaux : Réseaux neuronaux profonds
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Modélisation linguistique et réseaux neuronaux récurrents
Explore la modélisation linguistique, les RNN, les modèles n-gram, les LSTM et les RNN bidirectionnelles.
Réseaux neuronaux convolutionnels : fondamentaux
Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.
Transformateurs dans la vision
Explore l'évolution des modèles d'intelligence visuelle, en mettant l'accent sur les Transformateurs et leurs applications dans la vision informatique et le traitement du langage naturel.
Prévisions de trajectoire dans les véhicules autonomes
Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
Deep Learning pour le NLP
En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.
Réseaux liquides pour le contrôle de l'apprentissage
Explore les réseaux liquides pour le contrôle d'apprentissage dans les systèmes autonomes, en mettant l'accent sur l'apprentissage de bout en bout et la performance robuste.
L'apprentissage automatique et l'IA moderne: l'analyse SWOT
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Apprentissage profond pour les véhicules autonomes: modèles prédictifs
Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.
Modèles de langage: De la théorie à l'informatique
Explore les mathématiques des modèles de langues, couvrant la conception de l'architecture, la pré-formation et l'ajustement fin, soulignant l'importance de la pré-formation et de l'ajustement fin pour diverses tâches.
Réseaux neuronaux: réseaux à deux couches et rétropropagation
Explore les réseaux neuronaux à deux couches et la rétropropagation pour l'apprentissage des espaces de fonctionnalités et l'approximation des fonctions continues.