Поиск
Найдено: 50
1ч 22м🔄 Профессор Стэнфорда объяснил математику нормализующих потоков и VAE
1ч 21м🤖 Профессор Стэнфорда: «VAE — это способ превратить автокодировщик в генеративную модель»
44 мин🌌 Белл доказал нелокальность Вселенной: квантовая реальность против здравого смысла
34 мин🧩 Шон Кэрролл о многомировой интерпретации: реальны ли параллельные вселенные?
20 мин🌌 Нобелевские лауреаты против Эйнштейна: как доказали «жуткую» квантовую запутанность
13 мин👻 Нильс Бор против Альберта Эйнштейна: был ли прав создатель теории относительности?
13 мин👶 Существует ли мир, когда мы не смотрим? Спор Бора и Эйнштейна
2ч 35м🧠 Путь к безопасному ИИ: от имитации к объективной реальности
1ч 38м🧠 Скотт Ааронсон о будущем квантовых вычислений и ИИ
1ч 21м🔄 Как нейросети учатся создавать данные: базовые архитектуры в MIT
1ч 20м🧠 Обучение байесовских сетей: от простого подсчета до магического алгоритма EM
1ч 24м🌐 Стэнфордский университет: как устроены энергетические генеративные модели
1ч 45м🧩 Квантовый раскол: кризис научного реализма от Бора до Эверетта
27 мин🧩 Янник Кильхер: почему чистое распутывание представлений в ИИ невозможно
16 минМэтт О'Дауд: «Теория пилотной волны возвращает физику в микромир»
54 мин🎥 Ян Лекун: «AGI не существует, человеческий интеллект специализирован»
1ч 12м🔄 Эволюция генеративных моделей: от состязательных сетей до Google Veo 3
58 минЯн Лекун: «Самообучение — это темная материя интеллекта»
16 мин🧩 Гид по машинному обучению: как выбрать правильный алгоритм для вашей задачи
1ч 17м🔄 Лекция Стэнфорда CS221: основы байесовских сетей и вероятностное программирование
1ч 11м🛠 Стэнфордский курс CS193p: проектирование независимой модели и управления состоянием в SwiftUI
1ч 20м🧠 Лектор Stanford Online о латентных моделях и вариационных автокодировщиках
1ч 52м🧠 Роберт Несс о каузальном ИИ и будущем языковых моделей
1ч 04м🕵 Квантовый детектив: как физики Perimeter Institute учат ИИ искать причины, а не совпадения
1ч 45мДэвид Альберт: «Квантовая механика — это научная, а не философская проблема»
1ч 20м📐 Лекция CS236 в Стэнфорде: переход от байесовских сетей к глубоким генеративным моделям
2ч 25м🧠 Ситуативная осведомленность ИИ: как модели учатся нас обманывать
48 мин🧠 Педро Домингос: «Спор символистов и нейросетей завершится полной интеграцией»
1ч 18м🗺 Стэнфордский курс CS236: Математика генеративно-состязательных сетей и парадокс правдоподобия
46 мин🧠 Х. М. Эрнандес Лобато о байесовских методах в глубоком обучении
30 мин🧩 Нейронные клеточные автоматы: как MNIST классифицирует сам себя по мнению Килчера
58 мин🤝 Уроки 10 легенд инвестирования: от «запаса прочности» Грэма до Win-Win стратегии Мунгера
1ч 13м🏫 Как одаренные взрослые теряют потенциал из-за ловушек идентичности и конформизма
8ч 21м☁ Как покорить облако: разбор экзамена AZ-900 и экосистемы Azure
7 мин🌌 Почему небо на самом деле не синее: Дерек Мюллер отвечает на вопросы подписчиков
7 мин🌌 Veritasium о загадках космоса: почему небо не фиолетовое и что будет с Вселенной
14 минКвантовый ластик: может ли физика влиять на прошлое?
14 мин🩺 Исследование: почему умные люди чаще ошибаются в политических спорах?
12 мин🧠 Шон Кэрролл: «Демон Лапласа и загадки квантового мира»
2ч 34м🧠 Франсуа Шолле: интеллект как способность меняться
2ч 45м🧠 От живых клеток к ИИ: как байесовская механика объясняет разум
1ч🧠 Роберт Несс: «Без понимания причинности глубокое обучение зайдет в тупик»
1ч 03м🧠 Тако Коэн из Qualcomm: «В физике симметрия — закон, в нейросетях — путь к эффективности»
59 мин📏 Квантовые сенсоры: как метрология меняет медицину, навигацию и физику
16 мин📊 Алекс Хормози: «Победители и проигравшие имеют одинаковые цели»
1ч 21м🏗 Lec 16 MIT: Как работают условные генеративные модели и мультимодальные чат-боты
37 мин🧠 Терри Сейновски: «Люди — это языковые модели в мозге приматов»
1ч 20м🧠 Филипп Изола о VAE: «Математика, которая объясняет мир»
1ч 08м🏛 Профессор Алекс Эдманс о поиске истины в экономике и лестнице неверных умозаключений
1ч 28м📘 Педро Домингос: почему глубокое обучение зашло в тупик локального оптимума