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Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
