Benchmarking intégratif : faire progresser les modèles de systèmes d'intelligence humaine
Graph Chatbot
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
