Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Explore les défis et les solutions dans la catégorisation visuelle à grain fin, en mettant l'accent sur la vision informatique et l'apprentissage automatique.
Explore un article de 2019 sur la reconnaissance d'images, les défis liés aux ensembles de données, les biais et l'impact des ensembles de données à grande échelle sur les modèles d'apprentissage en profondeur.
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.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore les concepts de topologie et de détection de bord en vision par ordinateur, mettant en évidence l'importance des contours et des gradients dans l'analyse d'images.
Présente un cadre pour la surveillance non intrusive du confort thermique à l'aide de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique.
