Ce que vous devez savoir avant
de commencer
Débute 4 July 2025 00:21
Se termine 4 July 2025
00
Jours
00
Heures
00
Minutes
00
Secondes
59 minutes
Mise à niveau optionnelle disponible
Not Specified
Progressez à votre rythme
Free Video
Mise à niveau optionnelle disponible
Aperçu
Programme
- Introduction aux réseaux neuronaux
- Biais inductifs computationnels
- Réseaux neuronaux artificiels spatiotemporels
- Conception de réseaux spatiotemporels avec biais inductifs
- Analyse et évaluation des biais inductifs
- Implications pour la science des réseaux
- Applications en apprentissage automatique
- Mise en œuvre pratique
- Défis et questions ouvertes
- Projet final
- Revue et conclusion du cours
Aperçu des réseaux de neurones artificiels (RNA)
Bases des données spatiotemporelles
Biais inductifs en apprentissage automatique
Définition et importance
Types de biais inductifs dans les réseaux neuronaux
Architecture des réseaux spatiotemporels
Composants clés : couches convolutionnelles et récurrentes
Exemples de données spatiotemporelles
Intégration des biais dans l'architecture du réseau
Compromis et optimisation
Mesures de performance pour les réseaux spatiotemporels
Études de cas : succès et échecs
Rôle des biais inductifs dans la modélisation des réseaux
Applications dans les systèmes complexes
Cas d'utilisation : prévision temporelle et reconnaissance de motifs spatiotemporels
Tendances actuelles et orientations futures
Outils et cadres pour construire des réseaux spatiotemporels
Projet pratique : concevoir et tester un modèle spatiotemporel
Limitations des approches actuelles
Directions de recherche futures
Intégration des concepts du cours
Développement et présentation d'un RNA spatiotemporel avec biais inductifs
Points clés à retenir
Discussion sur l'avenir des réseaux spatiotemporels en IA
Sujets
Informatique