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.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Introduit un cadre fonctionnel pour les réseaux neuronaux profonds avec des splines adaptatives linéaires à la pièce, mettant l'accent sur la reconstruction de l'image biomédicale et les défis des splines profondes.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Explore comment les architectures modernes ont vaincu la malédiction de la dimensionnalité et l'importance de la stabilité dans les modèles d'apprentissage en profondeur.
