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 réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Couvre l'analyse du bruit physique dans les photodétecteurs à grande vitesse, en se concentrant sur les rapports signal/bruit et diverses sources de bruit affectant les performances.
Explore les bases du fonctionnement laser, le bruit de tir et les caractéristiques sonores des photodétecteurs, soulignant l'importance du rapport signal-bruit dans la détection des signaux.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Explore le bruit dans l'électronique, couvrant la puissance moyenne, le rapport signal/bruit, les signaux déterministes et aléatoires et l'amplification du bruit.
