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Explore le concept de biais inductif dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le rôle des connaissances antérieures dans la conception de réseaux neuronaux efficaces.
Explore l'évolution des techniques de reconstruction de l'image médicale, des méthodes classiques aux approches fondées sur les données à l'aide de réseaux neuronaux profonds.
Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
Explore l'encodage numérique nouveau pour les DNN, l'optimisation de la précision et de l'efficacité matérielle, et l'avantage d'information multi-joueurs.
Explore la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse de sensibilité et la réplication des conditions expérimentales pour comprendre l'activité cérébrale.
Explore les réseaux neuronaux artificiels, les informations sur les récompenses dans le cerveau, le conditionnement animal, l'apprentissage par renforcement profond et un quiz sur les récompenses.
Explore la connectivité spécifique de type cellulaire et les connexions de fusil de chasse dans la cartographie des connexions neurales à différentes échelles.
