Séance de cours
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Séances de cours associées (39)
Reconnaissance d'images : jeux de données et algorithmes
Explore un article de 2019 sur la reconnaissance d'images, les défis liés aux ensembles de données, les biais et l'impact des ensembles de données à grande échelle sur les modèles d'apprentissage en profondeur.
Théorie de l'apprentissage statistique: Conclusions sur l'apprentissage profond
Couvre les conclusions sur l'apprentissage profond et une introduction à la théorie de l'apprentissage statistique.
Traitement de l'image II: Classification bayésienne et prise de décision
Explore la classification bayésienne, la prise de décision et les applications de reconnaissance de formes dans le traitement d'images.
Perception : Approches fondées sur les données
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.
Réseaux neuronaux : Réseaux neuronaux profonds
Explore les bases des réseaux neuraux, en mettant l'accent sur les réseaux neuraux profonds, leur architecture et leur formation.
Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
PyTorch et réseaux convolutifs
Couvre la structure des données du tenseur PyTorch et forme un CNN pour classer les images.
Intelligence visuelle : IA incarnée
Explore la vision par ordinateur dans l'IA incarnée, couvrant la navigation d'objets et la génération de vidéos à partir d'images uniques, en mettant l'accent sur la robustesse et la précision.
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
Intelligence visuelle : projets et défis
Explore les projets et les défis en intelligence visuelle, y compris l'apprentissage pratique et l'analyse des méthodes de vision.