Поиск
Найдено: 50
1ч 20м🔄 Лекция Тобиаса Колдинга об интегрировании и дифференцировании функциональных последовательностей
1ч 17м📐 Теорема Балога — Семереди — Гоуэрса и проекции Бургена — Каца — Тао
1ч 17м🔄 Зачем математикам предел, которого они не знают? Секреты теоремы Коши
1ч 20м📐 Профессор MIT доказал фундаментальную теорему анализа и свойства интеграла Римана
1ч 20м🎯 Профессор MIT Анкур Моитра объяснил теорию оценок хвостов и вероятностный метод
1ч 21м📐 Лекция MIT: обобщение анализа от вещественной прямой к метрическим пространствам
1ч 18м🔢 Тобиас Колдинг объяснил теорему о монотонной сходимости на лекции в MIT
1ч 18м📐 Тобиас Колдинг об анализе: разница между поточечной и равномерной сходимостью
1ч 20м📌 Теорема проецирования Бургейна: преодоление геометрических препятствий на вещественной прямой
1ч 04м📈 Как математические модели Metori Capital фильтруют риски на рынках
1ч 08м🏛 Теорема Шеннона: как телеграммы XIX века объясняют законы сжатия данных
56 мин🎯 Создатель Epsilon Theory Бен Хант об инвестициях в семью и дом
1ч 44м🔄 Протокол Килиана — Микали: Сжатие PCP с помощью хеш-функций
1ч 19м🧱 От сумм к интегралу: Бернхард Риман и фундамент матанализа
1ч 17м🧠 Стэнфордский профессор объяснил, как сэмплирование Томпсона спасает рекомендательные системы от задержек данных
1ч 09м🧠 Обучение с подкреплением: главные вызовы и прорывы стэнфордского курса CS234
1ч 01м🔄 Эволюция Q-Learning: от уравнений Беллмана до алгоритмов DQN и Double DQN
52 мин🎓 Бен Хант: «Рыночные цены — это истории, которые мы рассказываем сами себе»
1ч 19мLecture 07: Applications of the Large Sieve to Number Theory
1ч 16м🎓 Подготовка к экзамену: Вещественный анализ с профессором Колдингом
1ч 19м📐 Лекция MIT по матанализу: правила дифференцирования и парадоксы непрерывности
1ч 17м📉 Питер Кемпторн: «Математические основы линейной регрессии и диагностики»
1ч 22мТобиас Колдинг: «Как строго доказать свойства экспоненты»
1ч 22м🧩 Ширина или глубина: математический спор об архитектуре нейросетей
1ч 18м🤖 От случайного блуждания до Q-Learning: как ИИ учится на своих ошибках
1ч 08м🛡 Яэль Калаи: «Парадигма Фиата — Шамира — это не доказательство»
1ч 20м📊 Как ценовые роботы учатся монопольному сговору без человека
42 мин📋 Профессор MIT об оптимизации параллельных проверок в протоколе GKR
1ч 10м🎮 Профессор Эмма Бранскилл об эволюции алгоритмов исследования в обучении с подкреплением
32 мин🕹 Как Agent57 от DeepMind превзошел человека в бенчмарке Atari
1ч 18м🧠 Эмма Бранскилл о DQN: «Реплей-буфер — ключ к прогрессу»
39 мин🕹 Как ИИ от DeepMind научился играть в Atari: разбор классической статьи от Янника Килчера
46 мин📉 Джонатан Грубер: «Монополист сдерживается только эластичностью спроса»
1ч 44м🎮 От Atari до ChatGPT: как ИИ учится на своих ошибках?
13 мин🚫 Fermilab: почему на самом деле свет преломляется при переходе в стекло
1ч 21м🏢 Гленн Эллисон о парадоксах рыночного входа: от сталелитейных заводов до алгоритмов Yelp
1ч 10м🧩 Яэль Калай об открытой проблеме PSPACE и криптографических аргументах
1ч 21м⚖ Тобиас Колдинг: «Степенные ряды и природа экспоненты»
1ч 10м🛠 Джозеф Уильямс о будущем ИИ-коучинга: «Сделать из человека экспериментатора»
46 мин🍕 Профессор Джонатан Грубер: «Почему подорожание картофеля может заставить вас покупать его больше?»
1ч 23м📐 Обучение энергетических моделей без сэмплирования: от Score Matching до NCE
2ч 26м🧠 Почему болезнь Альцгеймера выбирает женщин и как защитить мозг
52 мин🛠 Как устроена Data Science в LinkedIn: опыт Я Сюй
1ч 40м🧪 Lecture 24: Relative Diffusion Fluxes; Thermoelectric Effects
1ч 15м📈 Stanford Online: Почему поиск редких отказов в критических системах математически сложен
23 мин🕒 Как параллельное декодирование ускоряет авторегрессионные модели в 7 раз
56 мин🔄 Профессор MIT объяснила построение универсальных аргументов и дерева Меркла
1ч 39м🔄 Связь квантовой механики и термодинамики: лекция профессора Беретты в MIT
1ч 21м📐 Лекция MIT: многочлены Тейлора, остаточные члены и интеграл Римана
1ч 22м🔄 Как научить ИИ выбирать правильные метрики: стэнфордский подход к оптимизации предпочтений