Поиск
Найдено: 50
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
24 мин🧠 Deep Learning в символьной математике: как Facebook AI обошли Mathematica
9 мин🧠 IBM Technology разложили по полочкам AI, ML и Deep Learning
1ч 48м🌐 Пол и Кейт о кризисе Deep Learning и «алхимии»
1ч 15м🛠 Джереми Ховард в MIT: главные эвристики разработки нейросетей
2ч 06м🧠 Иллюзия эмерджентности: почему мы не понимаем нейросети
9 мин🧠 AI, машинное обучение и генеративный ИИ: как это работает на самом деле
10 мин📈 Эндрю Ын: «Почему нейросети взлетели именно сейчас?»
26 мин🚗 Uber меняет XGBoost на Deep Learning, а MuZero берется за сжатие YouTube: главные новости ML
1ч 14м⚡ Томас Диттерих на подкасте TWIML AI: границы и будущее больших языковых моделей
1ч 19м🍬 Закари Липтон: «Эпоха легких побед в машинном обучении закончилась»
56 минТомас Диттерих: «Современный ИИ — это консервативная технология»
56 минРама Рамакришнан: «Как глубокое обучение меняет мир»
5 мин⚡ Эндрю Ын: «Искусственный интеллект — это новое электричество»
1ч 18м📉 Стэнфорд CS224N: Эволюция языковых моделей от N-грамм до RNN
3ч 33м🧩 Геометрическое глубокое обучение: как симметрия объединяет нейросети
52 мин🏦 Баян Брусс из Capital One: Почему трансформеры захватывают табличные данные
2ч 33м🧠 Миф об универсальном интеллекте: почему глубокое обучение зашло в тупик
1ч 15м🧠 Йоша Бах: «Сознание — это история, которую мозг рассказывает сам себе»
10 мин💎 Сквозное обучение нейросетей: когда данные побеждают человеческий опыт
11 мин🔄 Эндрю Ын: «Сквозное обучение — это не панацея, всё решают данные»
27 мин🧠 История сверточных сетей: от забытых патентов до революции ImageNet
1ч🚀 MIT: «Вы не сможете переиграть OpenAI мощностью железа, будьте креативными»
45 мин📡 Как ИИ захватывает 5G: от фильтров Калмана до радиосенсоров пространства
1ч 25м🧠 Основы глубокого обучения: от теории к практике
1ч 22м🤖 Филип Исола: «Поиск — это новый двигатель глубокого обучения»
1ч 27м🧠 Глубокое обучение в экономике: кастомные модели против коммерческого ИИ
1ч 20м🎓 Кристофер Мэннинг: «Язык — это технология, позволившая людям захватить планету»
34 мин🛑 Сможет ли случайная матрица заменить обратное распространение ошибки?
13 мин🎓 Соавтор Adam: «В моём доказательстве было четыре ошибки»
25 мин📉 Yannic Kilcher об ускорении нейросетей через «трудные» примеры
18 мин🎓 Стэнфордский ИИ-путеводитель: как выбрать подходящие курсы и построить карьеру в Deep Learning
1ч 17м🧠 Как нейросети «понимают» смысл: эмбеддинги и метод GloVe
1ч 22м📚 Профессор Крис Бишоп: «ИИ — это дирижёр научных открытий»
20 мин🧠 Тупик масштабирования ИИ: почему Кильхер не верит в вычислительный кризис
1ч🎓 Профессор Стэнфорда: как стать ИИ-разработчиком в 2025 году
1ч🏫 Эндрю Ын: «Совет не учиться программированию — это худший карьерный совет в истории»
2ч 10м🧠 Искусственный интеллект: за пределами мифов о разумности
11 мин🧓 Янник Кильхер об обучении нейросетей: «XLNet стоит как пять аспирантов»
54 мин🚀 Сооснователь OpenAI Войцех Заремба о будущем робототехники и нейросетей
1ч 02м🔄 Стэнфордский курс CS224R: математический вывод градиентов политики в RL
2ч 30м🧠 Self-Supervised Learning: эволюция зрения от алгоритмов к разуму
53 мин🛠 ClearML: как автоматизировать R&D и оркестрацию GPU за две строки кода
1ч 18м🎯 Юньчжу Ли на CS231N: от моделей мира к большим моделям поведения
1ч 11м🎓 Stanford CS224N: Анализ CNN и TreeRNN в обработке естественного языка
12 мин⚙ 3Blue1Brown: «Интуитивное руководство по алгоритму обратного распространения ошибки»
1ч 11м🛠 Эволюция 3D-зрения: как глубокое обучение изменило репрезентацию трехмерного мира
49 мин📄 Как мультимодальный ИИ извлекает знания из триллионов архивных PDF-файлов
1ч 07м🧱 Теория «модульных» нейросетей: как собирать модели из LEGO-блоков
14 мин🪄 Янник Кильхер: «SOTA — это магическое слово, заставляющее рецензентов нажимать Accept»