Séance de cours
Fondamentaux de l'inférence et de l'apprentissage
Séances de cours associées (42)
Introduction à l'apprentissage automatique
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Introduction à l'apprentissage automatique
Fournit un aperçu de l'apprentissage automatique, y compris le contexte historique, les tâches clés, et les applications du monde réel.
Apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes : Classification de l'image
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes
Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.
Modèles génériques: Prévisions de trajectoire
Explore des modèles générateurs pour la prévision de trajectoires dans les véhicules autonomes, y compris des modèles discriminatifs vs générateurs, VAES, GANS, et des études de cas.
Raisonnement du programme d'aide à l'apprentissage
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Fondements de l'apprentissage automatique
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Introduction à l'apprentissage automatique
Introduit des concepts d'apprentissage automatique, des bases aux réseaux neuronaux avancés.
Brises de l'apprentissage automatique
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Perception : Défis de classification des images
Couvre les défis de classification d'images, les concepts d'apprentissage automatique, la régression linéaire et l'approche voisine la plus proche dans les véhicules autonomes.