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Explore le picking automatisé des barres de renforcement dans les données radar pénétrantes au sol à l'aide de techniques d'apprentissage automatique et de traitement du signal.
Couvre l'importance de la maintenance préventive pour la détection de la détresse de la chaussée et introduit des concepts d'apprentissage automatique pour les ingénieurs.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
