Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore les produits intelligents et connectés et leur impact transformateur sur les entreprises, couvrant l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les modèles prédictifs, les méthodes de prévision et plus encore.
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.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
