Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Explore les réseaux neuronaux à deux couches et la rétropropagation pour l'apprentissage des espaces de fonctionnalités et l'approximation des fonctions continues.
Explore la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.
Explore l'impact de l'apprentissage profond sur les humanités numériques, en se concentrant sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès récents de l'IA.
S'insère dans l'apprentissage continu des modèles de représentation dans l'intelligence cérébrale, mettant l'accent sur l'adaptation rapide aux environnements non structurés.
Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.
