Introduit des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation et de rétropropagation pour la formation, en répondant aux défis et aux méthodes puissantes.
Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
