Couvre le concept de descente de gradient dans les cas scalaires, en se concentrant sur la recherche du minimum d'une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction du gradient négatif.
Explore les quantités de mouvement, d'impulsion, de travail, d'énergie et d'élan, y compris les lois de Newton et les solutions d'équations techniques.
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.
Explore le modèle de perceptron multicouche, la formation, l'optimisation, le prétraitement des données, les fonctions d'activation, la rétropropagation et la régularisation.
Explore la conservation de l'élan et de l'énergie cinétique dans les collisions, en soulignant l'importance de comprendre les résultats des collisions.
Explore les méthodes d'optimisation RMSprop et ADAM dans les réseaux neuronaux artificiels, en se concentrant sur les fonctions d'erreur, l'élan et le rapport signal/bruit.
Explore le travail, l'énergie et l'élan en physique, y compris les diagrammes d'énergie potentielle et les principes de conservation appliqués à des situations pratiques.
