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Plonge dans la pratique délibérée, espacée et entrelacée pour l'acquisition d'expertise, en mettant l'accent sur les avantages des activités structurées et des approches d'apprentissage variées.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
