Explore le concept de réseaux neuronaux explicables et leur importance dans l'amélioration de l'interprétabilité des modèles, en particulier dans la finance et l'évaluation des prix des maisons.
Explore l'application de l'apprentissage automatique en médecine, en mettant l'accent sur l'interprétabilité, la variabilité entre les patients et la recherche d'équations transparentes dans les modèles médicaux.
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 les applications d'apprentissage automatique dans l'analyse du système terrestre à l'aide de données de télédétection, en mettant l'accent sur l'interprétation automatique de l'image et l'IA explicable.
Explore l'évolution de la modélisation clairsemée à la communication clairsemée dans les réseaux neuronaux pour les tâches de traitement du langage naturel.
Explore les défis et les solutions pour l'apprentissage évolutif et fiable dans des réseaux hétérogènes, en mettant l'accent sur l'hétérogénéité des données, la vie privée, l'équité et la robustesse.
Explore l'histoire, les modèles, la formation, la convergence et les limites des réseaux neuronaux, y compris l'algorithme de rétropropagation et l'approximation universelle.
Explore l'évolution de la modélisation générative, depuis les méthodes traditionnelles jusqu'aux progrès de pointe, en passant par les défis à relever et en envisageant les possibilités futures.
Explore le développement historique et la formation de perceptrons multicouches, en mettant l'accent sur l'algorithme de rétropropagation et la conception de fonctionnalités.
Couvre une introduction mathématique à l'apprentissage profond, y compris les défis, la puissance des classificateurs linéaires, l'échelle du modèle et les aspects théoriques.
Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.
Se penche sur les perspectives géométriques des modèles d'apprentissage profond, explorant leur vulnérabilité aux perturbations et l'importance de la robustesse et de l'interprétabilité.
