Ce que nous devons faire pour continuer à faire progresser l'apprentissage profond

Aperçu

Découvrez les développements de pointe dans le domaine de l'apprentissage profond en explorant des domaines clés tels que l'apprentissage par renforcement, les réseaux antagonistes génératifs et les réseaux neuronaux. Cet événement offre des perspectives précieuses sur l'avenir de l'intelligence artificielle et son rôle significatif dans la transformation de nombreuses industries.

Organisée par YouTube, cette session s'inscrit dans les catégories des Cours d'Intelligence Artificielle et des Conférences, offrant une expérience enrichissante pour les passionnés et les professionnels.

Programme

• Introduction à l'Apprentissage Profond
Aperçu de l'Apprentissage Profond
Contexte Historique et Jalons
• Réseaux de Neurones
Bases des Réseaux de Neurones
Architectures Avancées (par exemple, CNN, RNN, Transformers)
Applications dans la Reconnaissance d'Image et de Parole
• Apprentissage par Renforcement
Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement
Algorithmes Clés (par exemple, Q-Learning, Réseaux Q-Profonds)
Applications Réelles et Défis
• Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)
Introduction aux GANs
Variantes et Améliorations (par exemple, DCGAN, StyleGAN)
Cas d'Utilisation et Innovations
• IA dans Divers Domaines
Santé et Diagnostics Médicaux
Véhicules Autonomes
Finance et Trading Algorithmique
Traitement du Langage Naturel
• Implications Éthiques et Sociétales
Biais et Équité dans l'IA
Questions de Confidentialité
Déplacement d'Emplois et Impact Économique
• Directions Futures dans l'IA et l'Apprentissage Profond
Tendances Émergentes
Domaines de Recherche Clés
Collaboration Industrielle et Défis Ouverts
• Conclusion du Cours
Résumé des Principaux Enseignements
Discussion sur l'Avenir de l'IA et de l'Apprentissage Profond

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Sujets

Conférences