Introduit les bases de l'apprentissage profond, couvrant les réseaux neuronaux, les CNN, les couches spéciales, l'initialisation du poids, le prétraitement des données et la régularisation.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
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Déplacez-vous dans la recherche graphique, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, couvrant des sujets tels que les réseaux neuronaux convolutionnels et les réseaux neuronaux artificiels.
Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.
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Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs, l'augmentation des données, la dégradation du poids et le décrochage pour améliorer les performances du modèle.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Explore l'évolution des modèles d'intelligence visuelle, en mettant l'accent sur les Transformateurs et leurs applications dans la vision informatique et le traitement du langage naturel.
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.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Couvre l'importance de la maintenance préventive pour la détection de la détresse de la chaussée et introduit des concepts d'apprentissage automatique pour les ingénieurs.
