Поиск
Найдено: 50
3ч 33м🧩 Геометрическое глубокое обучение: как симметрия объединяет нейросети
22 мин🤖 Заменяет ли простая аугментация годы исследований в сфере RL?
30 мин🧠 Ян Лекун и Рэндалл Балестриеро: «Обучение с подкреплением неэффективно»
2ч 15м🧠 Миф об универсальности трансформеров: взгляд Франсуа Шолле
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
2ч 33м🧠 Миф об универсальном интеллекте: почему глубокое обучение зашло в тупик
1ч 36м🧠 Ишан Мисра о будущем AI: «Здравый смысл — это темная материя»
1ч 14м🚀 Тим Скарфе: «Почему самообучение нейросетей эффективнее человеческой разметки?»
1ч 15м🛠 Джереми Ховард в MIT: главные эвристики разработки нейросетей
2ч 30м🧠 Self-Supervised Learning: эволюция зрения от алгоритмов к разуму
2ч 33м🧠 Миф об автономном ИИ: почему глубокое обучение не интеллект
2ч 11м🧠 P(Doom) 50%: как спасти человечество через интеллектуальный суверенитет
1ч 11м🛠 Эволюция архитектур CNN: путеводитель Стэнфорда по глубокому обучению
40 мин🌐 Янник Килчер разобрал метод Noisy Student для ImageNet
39 мин🧩 Как Facebook AI научила нейросети «видеть» мир без единой подсказки
14 мин🧐 Новые рекорды Google на ImageNet и критика бенчмарка TruthfulQA
11 мин📊 Малые и большие данные в MLOps: как тип данных меняет стратегию разработки
1ч 30м🧠 Саймон Корнблит из GoogleAI об архитектуре SimCLR и будущем компьютерного зрения
1ч 54м🧂 Тим Дигнан о революции в химии: как ИИ моделирует движение атомов
57 мин📊 Фатих Порикли о будущем ИИ: от автономных авто до мобильного ИИ
1ч 15м🌐 Спикер MIT: «Один GAN-снимок стоит ста обычных изображений»
47 мин🧠 Почему глубокие нейросети и мозг формируют одинаковые репрезентации
2ч 45м🧠 Ян Лекун: почему модели мира важнее языковых способностей
1ч 25м🧠 Основы глубокого обучения: от теории к практике
46 мин🧠 Яник Килчер о статье AlexNet: «Это начало революции глубокого обучения»
29 мин🤖 Трансформеры против сверток: как архитектура TransGAN генерирует изображения без CNN
1ч 23м🍦 «NLP пожирает машинное обучение»: Джон Боханнон о трендах индустрии
24 мин🧠 Янник Килчер: «Одного фото достаточно для обучения первых слоев нейросети»
41 мин🎓 Яньшуай Цао представил проект Turing для генерации SQL-запросов
20 мин⚡ Эндрю Ын: «ИИ — это новая электроэнергия для мирового бизнеса»
50 мин📐 Томас Люкс о геометрии ИИ: почему нейросети — это адаптивная интерполяция
45 мин🤖 Алекс Ратнер: «Программная разметка данных — ключ к масштабируемому AI»
1ч 27м🧠 Матильда Карон о SWaV: Как победить обучение с учителем на его же поле
1ч 23м🌐 Сара Хукер: «Колоссальная часть весов ИИ тратится на компенсацию зашумленных данных»
36 мин☢ Янник Килхер: «Радиоактивные метки» позволят ловить ИИ-компании на краже данных
15 мин🤗 Янник Кильхер: подробный разбор PyTorch 1.9, ИИ-модерации и беспилотного Mayflower 400
3ч 12м🧠 Йоша Бах: Сознание как иллюзия и крах институтов
24 мин🦩 Как DeepMind Flamingo и Google LiT меняют мультимодальный ИИ
45 мин🧠 Обучение без учителя: как метод SCAN классифицирует изображения без единой метки
1ч🎯 Глава Cohere Айдан Гомез: почему разработчики ИИ попали в зависимость от OpenAI
1ч 36м🧩 Почему состязательные примеры остаются неразрешимой проблемой машинного обучения
2ч 07м🛡 Взломать Slack ради AGI: геополитика и скрытые пробелы нейросетей
12 мин📊 Эндрю Ын о состоянии Computer Vision: от ручного проектирования к Transfer Learning
44 мин🤖 Как стартап Physical Intelligence создает универсальную модель для любых роботов
2ч 48м🌙 Информационная алхимия: почему сон — лучшая инвестиция в жизнь
30 мин🧠 Янник Килчер: может ли Supervised Contrastive Learning заменить кросс-энтропию?
48 мин🚀 Джеффри Хинтон об итогах 2020 года: капсульные сети, дистилляция знаний и обучение без учителя
39 мин🚀 Янник Кильхер: «Data Echoing ускоряет обучение нейросетей за счёт повтора данных»
33 мин🧠 DeepMind представили алгоритм BYOL: новая веха в self-supervised обучении
31 минАлександр Мэттик: «Нейронные сети — это просто деревья решений»