Поиск
Найдено: 50
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
1ч 23мСара Бери об архитектурах нейросетей: От MLP до Neural Fields
1ч 11м🎓 Stanford CS224N: Анализ CNN и TreeRNN в обработке естественного языка
11 мин🏗 Эндрю Ын: «Не изобретайте гиперпараметры, используйте проверенные архитектуры»
10 мин🧱 Разбор слоев объединения в CNN: механизмы Max pooling и Average pooling
30 минInvolution против CNN: как работают динамические ядра в Vision
9 мин🧩 Илья Суцкевер: «Зрение и язык — это одна и та же задача для ИИ»
1ч 13м🚀 Компьютерное зрение: от сегментации до детектирования объектов
30 мин🧠 Янник Кильхер: «Инволюция — новый убийца сверточных нейросетей?»
2ч 30м🧠 Self-Supervised Learning: эволюция зрения от алгоритмов к разуму
17 мин👁 How we teach computers to understand pictures | Fei Fei Li
1ч 25м🧬 Том Захави: «Обучение с подкреплением — самый общий фреймворк для AGI»
1ч 16м🖼 От пикселей к смыслам: как сверточные нейросети и HuggingFace изменили компьютерное зрение
3ч 33м🧩 Геометрическое глубокое обучение: как симметрия объединяет нейросети
42 мин🛠 Генеративный ИИ на устройствах: как Qualcomm адаптирует чипы под трансформеры
5 мин⚡ Эндрю Ын: «Искусственный интеллект — это новое электричество»
43 мин🕹 Как Electronic Arts использует глубокое обучение для создания и тестирования игр
17 мин🔎 Янник Килхер: «Этот метод обработки мегапиксельных фото экономит память в 10 раз»
17 мин🎨 Эндрю Ын: «Стиль изображения — это корреляция между признаками нейросети»
10 минЭндрю Ын: «Как работают свертки по трехмерным объемам»
11 минКак сверточные нейросети находят границы объектов?
3ч 53м👁 Как ИИ учится видеть: эволюция и парадоксы мультимодальных моделей
26 минLongformer: как эффективно анализировать длинные документы
28 мин🏗 Янник Кильхер: «MLP-Mixer — простая альтернатива трансформерам?»
1ч 13м🕒 Сэра Бири из MIT об эволюции архитектур памяти нейросетей
1ч 20м🧬 Натан Ламберт о Mamba: «Это начало эпохи бесконечного контекста»
56 минТомас Диттерих: «Современный ИИ — это консервативная технология»
59 минЯнник Кильхер: «Генерация наборов изображений через энергетические модели»
32 мин🔍 Янник Кильхер: «Почему алгоритмы не могут распознать преступника по лицу»
1ч 02м🏛 Эхсан Адели: «Компьютерное зрение станет монитором жизненно важных показателей поведения»
50 мин🛡 Янник Килчер о рисках системы CSAM-детекции Apple: «Огромный потенциал злоупотреблений»
31 мин🖼 Янник Кильхер о модели Image GPT от OpenAI: «Генеративное обучение на пикселях»
2ч 31м🧠 Иллюзия логики: почему коннекционизм победил символический разум
34 мин🖼 Big Transfer (BiT): как Google адаптировал успех BERT для компьютерного зрения
34 мин🧠 Янник Кильхер о BiT: «Универсальный старт для любой визуальной задачи»
34 мин📉 FNet: как Google ускоряет sequence-модели без блоков внимания
52 мин🚕 Уэс Рот и Доктор Ноу-ит-олл об опыте в Robotaxi и прорыве Alpha Genome
1ч 27м🧠 Саймон Стрингер: «Текущие нейросети слишком примитивны для понимания реальности»
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
2ч 59м🌌 Карл Фристон: почему будущее ИИ за мелкими периферийными устройствами
16 мин🧩 Как устроены слои в CNN: руководство DeepLearning.AI
54 мин🚀 Сооснователь OpenAI Войцех Заремба о будущем робототехники и нейросетей
59 мин🧠 Стив Брайтфилд о будущем нейроморфных процессоров и чипа Akida
1ч 02м🧱 Ади Фукс: «Современные ускорители ИИ — это идеи 1970-х, дождавшиеся своего часа»
1ч 13м🤖 Stanford CS231N: как современные нейросети видят, сегментируют и понимают изображения
46 мин🧠 Яник Килчер о статье AlexNet: «Это начало революции глубокого обучения»
1ч 14м💍 Филипп Изола: «Трансформер — это кольцо всевластия в современном ИИ»
1ч 25м🧠 Основы глубокого обучения: от теории к практике
2ч 35м🧠 Тысяча мозгов: как Джефф Хокинс меняет архитектуру ИИ
44 мин🎨 Даг Эк: как проект Magenta обучает нейросети искусству и музыке