Traitement d'image I : Composition, mise en commun, continuité et dénis
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Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
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.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs pour la classification des images, en se concentrant sur les défis de poids, les stratégies de prévention de surajustement et les modèles pré-entraînés.
Introduit des réseaux neuronaux convolutifs, couvrant les couches entièrement connectées, les convolutions, la mise en commun, les traductions PyTorch et des applications telles que l'estimation de pose à la main et l'estimation de tubalité.
Il s'agit de numériser les documents historiques, de normaliser la structure des documents et d'appliquer les réseaux neuraux à la reconnaissance du texte et à la segmentation de l'image.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
