Artificial Neural Networks Theory and Its Applications

Aperçu

Embarquez pour un voyage à travers le monde complexe des réseaux neuronaux artificiels, conçu pour vous initier à la fois à leurs théories fondamentales et à leurs applications de pointe. Commencez votre apprentissage avec les bases des réseaux neuronaux biologiques avant de plonger dans des structures complexes telles que les Réseaux Neuronaux Profonds Convolutionnels (CNN) et les Réseaux Adversaires Génératifs (GAN).

Ce cours, proposé par l'Université de Chang'an et disponible via XuetangX, est parfait pour ceux qui cherchent à approfondir leur compréhension des modèles de réseaux neuronaux.

Étudiez une large gamme de modèles incluant les Perceptrons, la Rétropropagation, les réseaux à Fonction de Base Radiale (RBF), Adaline, les réseaux de Hopfield, les réseaux d'Elman, AdaBoost, et les Cartes Auto-Organisatrices de Caractéristiques (SOFM).

Tout au long du cours, vous ne saisirez pas seulement le fondement théorique de ces réseaux, mais vous acquerrez également des perspectives sur leurs implémentations pratiques et réelles. Cette progression des modèles neuronaux de base aux architectures avancées d'apprentissage profond assure une éducation complète qui relie les mondes naturel et artificiel.

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