Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Explore les functeurs, les transformations naturelles et la théorie des groupes, soulignant l'importance des comparaisons et de la préservation de la structure.
Explore les systèmes d'imagerie à l'information physique, y compris l'imagerie sans lentille, l'apprentissage profond pour les défis d'imagerie, et le développement de modèles de bruit pour les vidéos à faible luminosité.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Introduit un cadre fonctionnel pour les réseaux neuronaux profonds avec des splines adaptatives linéaires à la pièce, mettant l'accent sur la reconstruction de l'image biomédicale et les défis des splines profondes.
