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Plan du cours
- Backprop, modèles modulaires
- Module Logsum
- RBF Net
- Perte MAP/MLE
- Transformations de l'espace des paramètres
- Module convolutionnel
- Apprentissage basé sur le gradient
- Énergie pour l'inférence
- Objectif de l'apprentissage
- ACP, NLL
- Modèles de variables latentes
- LVM probabiliste
- Fonction de perte
- Reconnaissance de l'écriture manuscrite
Pré requis
Bonnes bases en apprentissage automatique. Compétences en programmation dans n'importe quel langage (idéalement Python/R).
21 heures
Nos Clients témoignent (1)
The structure from first principles, to case studies, to application.