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Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Explore les fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris la classification de l'image, les principes de travail du réseau neuronal et les défis de l'apprentissage automatique.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
