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Explore la modélisation d'espaces d'entrée continus dans l'apprentissage par renforcement à l'aide de réseaux de neurones et de fonctions de base radiales.
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.
Plongez dans le deep learning pour la classification des images et des objets dans les systèmes IoT, y compris les techniques de clustering et les problèmes de confidentialité.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
Introduit les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) comme une solution pour la disparition et l'explosion des gradients dans les réseaux neuronaux récurrents.
Plongez dans l'application de l'intelligence artificielle dans la finance, en explorant des outils tels que les réseaux neuronaux et les techniques bayésiennes, les cas d'utilisation réussis dans la détection des fraudes et les robots-conseillers, et l'importance de l'interprétabilité dans les modèles d'apprentissage automatique.
Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.
