Поиск
Найдено: 50
1ч 20м📊 Условная вероятность в MIT: от покемонов до судебных парадоксов
1ч 07м⚖ Анкур Мойтра о теории вероятностей: „Даже эксперты ошибаются в расчетах“
1ч 20м📐 Лекция CS236 в Стэнфорде: переход от байесовских сетей к глубоким генеративным моделям
1ч 10м🎲 Бринмор Чэпмен: «Случайная величина — это просто функция»
1ч 23м🎲 Ученые на World Science Festival обсудили влияние теории вероятностей на ИИ
1ч 17м🔄 Лекция Стэнфорда CS221: основы байесовских сетей и вероятностное программирование
1ч 21м🎯 Стэндфордский курс: как устроены авторегрессионные модели и ChatGPT
1ч 12м🔄 Лекция CS231N: Математический анализ авторегрессионных моделей и VAE
1ч 24м🌐 Стэнфордский университет: как устроены энергетические генеративные модели
1ч 21м🔄 Как нейросети учатся создавать данные: базовые архитектуры в MIT
1ч 20м🎯 Профессор MIT Анкур Моитра объяснил теорию оценок хвостов и вероятностный метод
1ч 19м🔄 Как большие языковые модели совершают революцию в сжатии данных
1ч 10м🎓 Как принцип Дирихле помогает находить равные суммы и анализировать родословные
44 мин🧠 Как PonderNet обучает нейросети адаптировать объём вычислений под сложность задачи
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети
38 мин🧠 Элисон Гопник: «Детство — это эволюционный способ имитации отжига»
1ч 15м🤖 Стэнфорд о методах вероятностного вывода: Байесовские сети
1ч 12м🛠 Стэнфордский курс AA228V: Сидни рассказывает о математическом моделировании критически важных систем
1ч 02м🤖 Градиент стратегии в Reinforcement Learning: от REINFORCE до Importance Sampling
1ч 02м🔄 Стэнфордский курс CS224R: математический вывод градиентов политики в RL
56 мин🏛 Педро Домингос доказал математическое тождество нейросетей и метода опорных векторов
1ч 44м🏗 Ян Дюбуа о создании LLM: почему данные и системы важнее архитектуры
1ч🌐 Дискретная диффузия против трансформеров: кто победит в генерации текста?
11 мин🔍 Эндрю Ын: «Beam Search позволяет находить гораздо более качественные предложения»
1ч 23м🪙 Повелители шансов: как теория вероятностей управляет технологиями и медициной
44 мин🧩 Разбор PonderNet: как научить нейросеть динамически мыслить
11 мин🧮 Эндрю Ын: «Beam Search — это компромисс между качеством перевода и вычислительными затратами»
1ч 23м💰 Полное руководство по A/B-тестированию: опыт Ронни Кохави в Amazon, Microsoft и Airbnb
23 мин🌍 „Не нужно сажать флаг“: Дэвид Киппинг о проблемах гипотезы «Уникальной Земли»
1ч 33м🌊 Йошуа Бенжио: «GFlowNets — это обучаемая замена методам Монте-Карло»
43 мин🎓 Веред Шварц: «Языковые модели склонны гиперболизировать сенсационные исходы»
1ч 21м🎲 Эрик Демейн о теории независимости: почему интуиция нас обманывает
1ч 19м📑 Lecture 3: Inclusion-Exclusion
1ч 22м🔄 Как научить ИИ выбирать правильные метрики: стэнфордский подход к оптимизации предпочтений
1ч 24м📊 Ричард Бреннан: «Большинство игроков в индустрии используют неверную математику»
1ч 15м🛠 Джереми Ховард в MIT: главные эвристики разработки нейросетей
3ч 16м🧬 Интерфейс реальности: почему эволюция скрыла от нас истину
1ч 15м📈 Stanford Online: Почему поиск редких отказов в критических системах математически сложен
1ч 13м🕒 Сэра Бири из MIT об эволюции архитектур памяти нейросетей
1ч 42м🧠 Карл Фристон: «Сознание — это вывод о нашем будущем»
1ч 49м🧭 Джордан Питерсон и Бен Шапиро: почему Просвещение завело нас в тупик?
1ч 21м🤖 Профессор Стэнфорда: «VAE — это способ превратить автокодировщик в генеративную модель»
2ч 14м👁 Джордан Питерсон: Технологическое Око Саурона и математика Бога
1ч 19м📈 Стивен Пинкер объяснил, почему теорема Байеса важнее школьной тригонометрии
56 мин🔄 Янник Кильхер объяснил математику Flow Matching в Stable Diffusion 3
1ч 57м🧠 Эллен Лангер и Джордан Питерсон: Как осознанность управляет биологическим временем и здоровьем
22 мин🛠 Рид Хоффман: «ИИ не заменит вас, а даст суперсилу»
19 мин🤖 ИИ заявляет о своем сознании: прорыв или симуляция?
26 мин🚪 Джеффри Хинтон: «Человечество — промежуточная фаза эволюции интеллекта»
1ч 07м📉 Майкл Батник: «Мы наблюдаем рецессию-медленноварку в экономике»