S'oriente vers l'approximation du réseau neuronal, l'apprentissage supervisé, les défis de l'apprentissage à haute dimension et la révolution expérimentale de l'apprentissage profond.
Explore l'optimalité des splines pour l'imagerie et les réseaux neuraux profonds, démontrant la sparosité et l'optimalité globale avec les activations des splines.
Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
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.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.
