Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
