Explore un modèle de Markov de premier ordre à laide dun exemple de source ensoleillée-pluie, démontrant comment les événements passés influencent les résultats futurs.
Explore les réseaux neuronaux à deux couches et la rétropropagation pour l'apprentissage des espaces de fonctionnalités et l'approximation des fonctions continues.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Introduit des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation et de rétropropagation pour la formation, en répondant aux défis et aux méthodes puissantes.
