Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
Explore le développement d'outils interactifs et de technologies de suivi oculaire pour améliorer le travail d'équipe et les expériences d'apprentissage.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Couvre l'apprentissage hébbien, le renforcement de l'apprentissage, les types d'apprentissage, les modèles neuronaux, les règles d'apprentissage et l'homéostasie de poids.
Discute de l'évolution des réseaux de neurones artificiels, des défis de l'apprentissage supervisé et du rôle des comportements innés dans la formation du comportement.
Se penche sur les défis de l'apprentissage supervisé en science citoyenne, en mettant l'accent sur la reconnaissance des espèces végétales et l'agrégation des étiquettes.
