Séance de cours
Traitement d'image I : Réseaux neuronaux convolutionnels
Séances de cours associées (32)
Réseaux neuronaux : bases et applications
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Estimation de la pose à la main
Couvre l'estimation de la pose de la main, les techniques de régression et l'évolution des modèles de classification d'images de LeNet à VGG19.
Réseaux neuronaux multicouches: Deep Learning
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond.
Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux
Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.
Réseaux neuronaux : régression et classification
Explore les réseaux neuronaux pour les tâches de régression et de classification, couvrant la formation, la régularisation et des exemples pratiques.
Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.
Apprentissage Bio-Inspiré: Réseaux Neuraux, Algorithmes Génétiques
Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.