Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Explique comment les robots manipulent des objets en utilisant des instructions en langage naturel et intègre des modèles de langage de vision pour améliorer les performances.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Explore l'apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles, en se concentrant sur Monte Carlo Tree Search et ses applications dans les stratégies de jeu et les processus décisionnels.
Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.
Explore l'influence de la linguistique computationnelle sur les architectures d'apprentissage profond, couvrant les formalismes grammaticaux, le connexionnisme, la liaison variable et les orientations futures.
Explore l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la perception, l'action et les prévisions sociales dans le contexte des technologies de capteurs et des considérations éthiques.
