Apprentissage profond: Faire progresser la robotique grâce aux systèmes intelligents

« Deep Learning » est un guide essentiel sur le monde en évolution de la robotique, offrant des informations approfondies sur le domaine révolutionnaire de l'intelligence artificielle. Que vous soyez un professionnel, un étudiant ou un passionné, ce livre fournit les bases nécessaires pour comprendre les principes complexes qui sous-tendent l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux. Découvrez comment ces technologies façonnent l'avenir de la robotique, de la reconnaissance vocale aux réseaux neuronaux quantiques, et acquérez les connaissances nécessaires pour rester en tête dans un domaine en évolution rapide.

Apprentissage profond-Introduction à l'apprentissage profond et à ses applications en robotique et en IA.

Réseau neuronal (apprentissage automatique)-Comprendre la structure fondamentale et les processus d'apprentissage des réseaux neuronaux.

Reconnaissance vocale-Comment l'apprentissage profond alimente les technologies de reconnaissance vocale, permettant une interaction homme-robot plus intuitive.

Jürgen Schmidhuber-Une plongée en profondeur dans les contributions de Jürgen Schmidhuber, une figure clé des avancées des réseaux neuronaux.

Réseau neuronal récurrent-Le rôle des réseaux neuronaux récurrents (RNN) dans le traitement des données séquentielles et des séries temporelles.

Réseau neuronal quantique-Exploration de l'intersection de l'informatique quantique et des réseaux neuronaux, ouvrant de nouvelles dimensions pour l'IA.

Réseau d'états d'écho-Un aperçu des réseaux d'états d'écho (ESN) et de leur efficacité dans les systèmes dynamiques complexes.

Mémoire à long terme-Une exploration des réseaux LSTM et de leur capacité à conserver des informations à long terme, essentielles en robotique.

Types de réseaux neuronaux artificiels-Présentation des différents types de réseaux neuronaux et de leurs applications spécifiques en robotique.

Réseau neuronal convolutionnel-Comprendre les CNN et leur impact sur le traitement d'images et la reconnaissance visuelle en robotique.

Réseaux neuronaux récurrents bidirectionnels-Une étude des RNN bidirectionnels et de leur capacité à traiter des données provenant de contextes passés et futurs.

Alex Graves (informaticien)-Se concentrer sur le travail pionnier d'Alex Graves dans les réseaux neuronaux et l'IA, et son impact sur la robotique.

Accélérateur d'IA-Examen des avancées matérielles, telles que les accélérateurs d'IA, qui améliorent les performances des modèles d'apprentissage profond.

Chronologie de l'apprentissage automatique-Un aperçu historique des étapes clés du développement de l'apprentissage automatique et de l'IA.

Ordinateur neuronal différentiable-Un aperçu des ordinateurs neuronaux différentiables (DNC) et de leur potentiel à révolutionner la mémoire et la résolution de problèmes chez les robots.

AlexNet-Comprendre le modèle révolutionnaire AlexNet et son rôle dans la popularisation de l'apprentissage profond pour la classification d'images.

Classification temporelle connexionniste-Une exploration de la CTC pour le traitement de la parole et des séquences, vitale pour la communication homme-robot.

Réseau routier-L'importance des réseaux routiers pour surmonter les limites des architectures profondes pour un meilleur apprentissage.

Réseau neuronal résiduel-étude des réseaux résiduels et de la manière dont ils aident à former des réseaux neuronaux très profonds pour la robotique.

Histoire des réseaux neuronaux artificiels-une histoire complète des réseaux neuronaux, de leur création à leur domination dans l'IA moderne.

Attention Is All You Need-une plongée en profondeur dans le modèle de transformateur, qui a révolutionné le traitement du langage naturel en robotique.