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Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Explore la dynamique d'apprentissage des réseaux neuronaux profonds en utilisant des réseaux linéaires pour l'analyse, couvrant les réseaux à deux couches et à plusieurs couches, l'apprentissage autosupervisé et les avantages de l'initialisation découplée.
Discute des défis et de l'avenir de l'informatique neuromorphe, en comparant les ordinateurs numériques et le matériel spécialisé, comme SpiNNaker et NEST, tout en explorant la plate-forme informatique neuromorphe du projet Human Brain.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
