Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Couvre les concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les graphiques, les transformateurs et leurs applications dans le traitement des données multimodales.
Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.
Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.
Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
