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 l'informatique quantique analogique et numérique, les sauts quantiques, le refroidissement des atomes avec la lumière, les technologies informatiques quantiques et les bits quantiques d'ions piégés.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Couvre les qubits supraconducteurs, en se concentrant sur les mesures de non-démolition et les techniques de contrôle essentielles pour l'informatique quantique.
Explique les produits tenseurs et les états intriqués en mécanique quantique, en se concentrant sur les paires de qubits et leurs représentations mathématiques.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
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 fondamentaux de l'informatique quantique, y compris les qubits, les portes et l'enchevêtrement, ainsi que l'impact de l'informatique quantique sur la société.
