Поиск
Найдено: 50
2ч 27м🤖 Цифровое страдание: почему ИИ заявляет о сознании без цензуры
1ч 16м🔄 Лекция CS231N: как устроены нейросети и алгоритм обратного распространения
1ч 39м🛠 Кион Катон-Фу из Stanford: «Глубокое обучение — это прежде всего инженерная дисциплина»
2ч 16м🚀 Аравинд Сринивас: как создать поисковик, который заменит Google
17 мин🤖 Джордж Хотц и Лекс Фридман: как программистские мемы объясняют устройство мира
12 мин📉 Математика классификации: как логарифмические потери спасают градиентный спуск
54 мин🧠 Машинное обучение для веб-разработчиков: руководство по библиотеке ml5.js
1ч 17м🔄 Построение нейросетей с нуля: лекция MIT по TensorFlow, Keras и компьютерному зрению
1ч 08м🧠 Слепой в горах математики: как обучаются современные нейросети
11 мин📉 Градиентный спуск: как нейронные сети находят минимум ошибки?
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
1ч 06мСтэнфордский курс CS231N: Линейные классификаторы и основы глубокого обучения
12 мин🔄 Эндрю Ын: «Обучение одной сети нескольким задачам дает лучший результат в компьютерном зрении»
39 мин🔋 Янник Килхер разобрал концепт обучения на основе энергетических моделей от OpenAI
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
10 мин🧠 Обучение классификатора Softmax: математика потерь и градиентный спуск
1ч 18м🧠 Математика и практика обучения нейросетей: от теории MIT до работы GPT-4
37 мин🔄 Парадокс SimCLRv2: как обучить огромную нейросеть на 10% данных
1ч 12м🧠 Стэнфордский курс CS221: Основы тензорных вычислений и обучения моделей
1ч 33м🚀 Нейтан Лабенц об основах обучения нейросетей и феномене гроккинга
45 мин🧠 Обучение без учителя: как метод SCAN классифицирует изображения без единой метки
31 мин🧠 TAPAS: как нейросети учатся «читать» таблицы без SQL
30 мин🧠 Янник Килчер: может ли Supervised Contrastive Learning заменить кросс-энтропию?
57 мин🧠 Стэнфордский курс CS236: разбор фундаментальных основ глубокого генеративного ИИ
34 мин🛑 Сможет ли случайная матрица заменить обратное распространение ошибки?
1ч 48м🏗 Стэнфорд CME295: Как работают Mixture of Experts и механизмы памяти в LLM
27 мин🧩 Янник Кильхер: почему чистое распутывание представлений в ИИ невозможно
5ч 48м🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT
2ч 25м🛠 Micrograd: как 150 строк кода объясняют работу современных нейросетей
2ч 20м🧠 1000 дней до сингулярности: как ИИ уничтожит классический капитализм
1ч 21м🌉 «Языковая модель — это центральный мозг»: Цзюньнань Ли и Дунсюй Ли о будущем мультимодальных систем и архитектуре BLIP2
18 мин🔮 Илья Суцкевер и Эрик Шмидт: как ИИ изменит мир в ближайшие шесть лет
39 мин🌀 Майкл Кернс: «Галлюцинации ИИ — это цена его универсальности»
51 мин🎨 Ричард Джанг из Adobe: «Текст — слишком громоздкий инструмент для творчества»
38 мин⚖ От кроссовок до протестов: как компьютерное зрение анализирует мировую культуру
11 мин🎯 Как научить нейросеть рисовать Bounding Box: руководство от DeepLearning.AI
14 мин🖼 Ян Лекун против Twitter: почему «белый Обама» вызвал скандал в мире ИИ
58 мин🦜 Эмили Бендер и Маргарет Митчелл об опасностях гигантских языковых моделей
1ч 18м🎧 Как особенности человеческого восприятия меняют современные технологии сжатия данных
1ч 59м🚀 Биологические алгоритмы эмпатии: как AE Studio меняет архитектуру безопасности ИИ
1ч 33м📜 Дебаты о моратории на ИИ: спасёт ли человечество шестимесячная пауза?
53 мин🔄 Янник Кильчер разобрал метод Reinforced Self-Training от Google DeepMind
1ч 44м🧠 Как страхи и подавленный гнев создателей ИИ влияют на будущее AGI
48 мин🚀 Янник Килчер разобрал архитектуру и возможности zero-shot модели CLIP от OpenAI
1ч 06м🖼 Stanford: «Линейные классификаторы — это фундамент всего глубокого обучения»
2ч 57м🛡 Чамат Палихапития: почему погоня за наследием — это ловушка
55 мин🚀 Тим Роктешель: «Сильный ИИ невозможен без способности удивлять»
23 мин🌐 Как научить ИИ видеть и слышать: секреты контрастивного обучения
1ч 30м🧠 Саймон Корнблит из GoogleAI об архитектуре SimCLR и будущем компьютерного зрения
57 мин🌐 Минчи Цзян: «Графики метрик скрывали реальные слепые зоны агента»