Cette séance de cours explore l'application de l'apprentissage profond dans les réseaux neuronaux pour extraire et fonctionner comme le cerveau humain, permettant la classification des images et des objets dans les systèmes IoT. Il traite également de l'utilisation des techniques de clustering pour l'apprentissage semi-automatisé et des défis de la confidentialité et de la sécurité dans la transmission de données IoT.
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Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
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.
Couvre une introduction mathématique à l'apprentissage profond, y compris les défis, la puissance des classificateurs linéaires, l'échelle du modèle et les aspects théoriques.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
