Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
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.
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Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Explore la méthode de fonction aléatoire pour résoudre les PDE à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour approximer efficacement les fonctions à haute dimension.
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Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.
Résume les cartes de Kohonen, qui couvrent l'initialisation, l'échantillonnage, l'appariement des similarités, des exemples et des applications dans l'apprentissage automatique et la classification des données.
Couvre la théorie et les applications de l'apprentissage machine contradictoire, en mettant l'accent sur l'optimisation minmax et la robustesse à des exemples contradictoires.