Поиск

Найдено: 50

1ч 02м
🔄 Стэнфордский курс CS224R: математический вывод градиентов политики в RL
Stanford Online · 08.12.25
36 мин
🌌 Как уравнения Эйлера — Лагранжа описывают фундаментальную физику Вселенной
World Science Festival · 29.04.20
45 мин
🔬 Как искусственный интеллект находит нетипичные траектории элементарных частиц
Brian Keating · 27.12.25
36 мин
🏛 Почему природа выбирает кратчайший путь: Эдвард Френкель о принципе наименьшего действия
World Science Festival · 29.04.20
1ч 15м
📉 Стэнфордский курс AA228V: фальсификация систем через планирование и MCTS
Stanford Online · 07.04.25
15 мин
🔬 Как Ричард Фейнман переосмыслил квантовую механику с помощью бесконечных траекторий
PBS Space Time · 07.07.17
19 мин
💡 Как принцип наименьшего действия объединил физику от Ньютона до Фейнмана
PBS Space Time · 02.11.21
1ч 15м
🍳 Надия Фигероа представила метод управления роботами через динамические системы
Stanford Online · 17.12.25
1ч 02м
🤖 Градиент стратегии в Reinforcement Learning: от REINFORCE до Importance Sampling
Stanford Online · 08.12.25
45 мин
🎛 Как графовые нейросети находят непредвиденные аномалии на коллайдере
Brian Keating · 27.12.25
1ч 13м
🔄 Подход Model-Based RL: как Стэнфорд обучает сложных роботов за четыре часа
Stanford Online · 08.12.25
1ч 13м
🔄 От симуляции такси до ChatGPT: как максимизация энтропии и отзывы людей обучают современный ИИ
Stanford Online · 30.10.24
29 мин
🌍 Как заставить ИИ планировать только там, где он знает?
Yannic Kilcher · 24.05.20
1ч 03м
🔄 Эволюция алгоритмов Actor-Critic: как Стэнфорд обучает нейросети на ошибках
Stanford Online · 08.12.25
1ч 20м
📊 Stanford CS234 Reinforcement Learning I Policy Evaluation I 2024 I Lecture 3
Stanford Online · 30.10.24
1ч 34м
🧩 Карл Фристон и Максвелл Рэмстед о физике разума и биологических целях
Machine Learning Street Talk · 05.09.23
3ч 26м
🌍 Период Златовласки: почему наш век определяет судьбу цивилизации
80,000 Hours · 26.01.25
52 мин
🧠 Профессор Челси Финн об основах глубокого обучения с подкреплением в Стэнфорде
Stanford Online · 08.12.25
56 мин
🔄 Янник Кильхер объяснил математику Flow Matching в Stable Diffusion 3
Yannic Kilcher · 08.04.24
47 мин
🤖 Когда дизайн равен планированию: как теория траекторий Дубинса меняет проектирование роботов
Stanford Online · 06.06.24
1ч 20м
📈 Профессор Кемпторн объяснил связь стохастического исчисления и уравнения Блэка-Шоулза
MIT OpenCourseWare · 03.12.25
1ч 20м
🧠 Стэнфордский курс CS234: принципы офлайн-RL и преодоление неопределенности
Stanford Online · 30.10.24
38 мин
🧠 Как предобучение трансформеров на Википедии помогает в обучении роботов
Yannic Kilcher · 26.02.22
40 мин
🚀 Оптимизация траекторий и Space-LLaVa: Стэнфорд представил новые ИИ-инструменты для космоса
Stanford Online · 06.02.25
13 мин
🌌 Как виртуальные червоточины помогают решить информационный парадокс черных дыр
PBS Space Time · 15.06.22
1ч 26м
🧠 Шон Кэрролл: «Физика сложна именно потому, что она проста»
Big Think · 22.08.25
11 мин
🌌 Мэтт О'Дауд рассказал о происхождении межзвездного астероида Оумуамуа
PBS Space Time · 13.12.17
19 мин
🌌 Взгляд из бездны: почему падающий в черную дыру не увидит конец Вселенной
PBS Space Time · 08.12.16
1ч 15м
🤖 Как алгоритмы Стэнфорда находят скрытые уязвимости в критических системах
Stanford Online · 07.04.25
1ч 06м
🛩 Объяснимость критических систем: как Стэнфордские ученые заглядывают внутрь ИИ
Stanford Online · 07.04.25