Поиск
Найдено: 50
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети
30 мин🌍 Братья Бенджио: история пионеров глубокого обучения, хрупкость нейросетей и будущее ИИ
23 мин🌐 Как научить ИИ видеть и слышать: секреты контрастивного обучения
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
6ч 27м🌐 Цифровая трансформация с Google Cloud: архитектура, безопасность и экономика
2ч 55м🤖 Почему ИИ обманывает: инженерный подход к безопасности алгоритмов
16 мин🧩 Гид по машинному обучению: как выбрать правильный алгоритм для вашей задачи
52 мин🧠 Профессор Челси Финн об основах глубокого обучения с подкреплением в Стэнфорде
40 мин🌐 Янник Килчер разобрал метод Noisy Student для ImageNet
13 мин🎓 Соавтор Adam: «В моём доказательстве было четыре ошибки»
2ч🧠 Почему искусственные нейросети пугающе похожи на мозг
2ч 44м📸 Как победить технологических гигантов: правила игры Кевина Систрома
20 мин⚡ Эндрю Ын: «ИИ — это новая электроэнергия для мирового бизнеса»
12 мин🔄 Эндрю Ын: «Обучение одной сети нескольким задачам дает лучший результат в компьютерном зрении»
33 мин🧠 DeepMind представили алгоритм BYOL: новая веха в self-supervised обучении
51 мин🧠 Как iMAML побеждает вычислительный кошмар традиционного мета-обучения?
45 минЯнник Кильхер о RIMs: «Это не мета-обучение, а разделение»
54 мин🚀 Сооснователь OpenAI Войцех Заремба о будущем робототехники и нейросетей
1ч 25м🧠 Основы глубокого обучения: от теории к практике
1ч 16м📝 «Одомашнивание» EdTech: Как Сал Хан потратил $150 млн на то, что можно было узнать в библиотеке
2ч 25м🛠 Micrograd: как 150 строк кода объясняют работу современных нейросетей
1ч 12м🧠 Стэнфордский курс CS221: Основы тензорных вычислений и обучения моделей
40 мин🤖 Пессимизм как стратегия: Аравинд Раджесваран о безопасности офлайн-обучения ИИ
1ч 19м🚀 Профессор Бранскилл: «Обучение с подкреплением — это ключ к интеллекту»
3ч 22м🚀 Как приручить GPU: руководство по конвейерному параллелизму
1ч 16м🔄 Лекция CS231N: как устроены нейросети и алгоритм обратного распространения
1ч 37м🏛 Дэниел Мёрфет о будущем нейросетей: «Ландшафт потерь — это зазубренная поверхность, полная сингулярностей»
1ч 27м🧠 Глубокое обучение в экономике: кастомные модели против коммерческого ИИ
18 мин🧱 Как Salesforce Research ускоряет иерархическое обучение с подкреплением через World Graphs
58 мин📚 Сьюзан Брэди, Джанет Фотти и Линн Вутен в Talks at Google: как женщине-лидеру перейти от выживания к процветанию
1ч 16м🧩 Обучение представлений на основе сходства: лекция Сары Бири в MIT
21 мин📅 Уэс Рот: «2026 год станет эпохой непрерывного обучения ИИ»
32 мин🧠 Хирургия градиентов: как метод PCGrad решает проблемы многозадачного обучения
1ч 05м🔄 Лекция Стэнфорда о Reward Learning: как научить искусственный интеллект понимать человеческие цели
3ч 31м🧠 Как устроены LLM: от «зип-файла интернета» до рассуждающих моделей
49 мин🔄 От слепого робопса до Tesla Optimus: как алгоритмы Reinforcement Learning меняют робототехнику
3ч 29м🧠 От чатов WhatsApp до PyTorch: гайд по сборке нейросети
39 мин🔄 Атул Део: «Сырая LLM похожа на умного сотрудника в запертой комнате»
1ч 06м🛠 Зачем Стэнфорд убрал классические задачи ради PyTorch и Einops?
30 мин📉 Yannic Kilcher о Supervised Contrastive Learning: «Революция или шум?»
1ч 11м🛠 Эволюция архитектур CNN: путеводитель Стэнфорда по глубокому обучению
16 минГид по алгоритмам машинного обучения: от линейной регрессии до нейросетей
1ч 20м💡 Махмуд Фелфель: «Будущее контента за текстовым режиссированием голоса»
18 мин🎓 Стэнфордский ИИ-путеводитель: как выбрать подходящие курсы и построить карьеру в Deep Learning
1ч 14м🚀 Тим Скарфе: «Почему самообучение нейросетей эффективнее человеческой разметки?»
55 мин❌ Ян Лекун: «Почему большие языковые модели никогда не поймут реальность»
1ч 25м🧠 Сара Бери об ИИ: «Я не хочу, чтобы Google тратил энергию на каждый запрос»
11 мин🔄 DeepLearning.AI: принципы и условия применения Transfer Learning в нейросетях
42 мин🧠 Искусственный интеллект, одиночество и права машин: диалог Губермана и Фридмана