Поиск
Найдено: 33
1ч 10м🎮 Профессор Эмма Бранскилл об эволюции алгоритмов исследования в обучении с подкреплением
1ч 20м🎲 Искусство неопределенности: марковские процессы принятия решений в Стэнфорде
1ч 15м🧩 Лекция в Стэнфорде: приближенные offline-методы планирования в пространствах убеждений
1ч 13м🧩 Stanford CS234 Reinforcement Learning I Tabular MDP Planning I 2024 I Lecture 2
1ч 18м🤖 От случайного блуждания до Q-Learning: как ИИ учится на своих ошибках
1ч 22м🤖 Как глубокое обучение с подкреплением меняет робототехнику и теорию управления
1ч 20м📊 Stanford CS234 Reinforcement Learning I Policy Evaluation I 2024 I Lecture 3
31 мин🏦 Иммад Ахунд из Mercury: «В финтехе MVP должен быть не просто минимальным, а восхитительным»
1ч 10м🧱 Stanford CS224R Deep Reinforcement Learning | Spring 2025 | Lecture 10: RL for LLM Reasoning
1ч 13мТеория игр: Minimax, Alpha-Beta и поиск оптимальной стратегии
1ч 09м🧠 Как Meta-RL позволяет агентам адаптироваться к новым задачам „на лету“
50 минАникайт из Стэнфорда: «Почему ваше Q-обучение нестабильно?»
1ч 25м🧬 Том Захави: «Обучение с подкреплением — самый общий фреймворк для AGI»
1ч 20мМетоды оценки политики: Монте-Карло против Temporal Difference
1ч 36мДоктор Майк: «Изучение самых редких заболеваний мира»
15 мин🔄 Доктор Майк разобрал редчайшие заболевания пациентов из шоу Body Bizarre
1ч 17м🔄 Лекция Стэнфорда CS221: основы байесовских сетей и вероятностное программирование
1ч 13м🤖 Теория игр и обучение с подкреплением: от алгоритма TD-learning до равновесия Нэша
1ч 13м🧠 Лекция Stanford CS221: От табличных методов к Actor-Critic
28 мин🤖 Как обучить робота-дворцкого? Новые подходы Стэнфорда к обобщению задач
52 мин🧠 Как научить ИИ думать абстракциями: гид по непрерывному RL
1ч 10м🤖 Курс CS224R в Стэнфорде: разбор многозадачного RL и алгоритма Hindsight Relabeling
1ч 13м🔄 Подход Model-Based RL: как Стэнфорд обучает сложных роботов за четыре часа
1ч 20м🧠 Стэнфордский курс CS234: принципы офлайн-RL и преодоление неопределенности
1ч 19м🚀 Профессор Бранскилл: «Обучение с подкреплением — это ключ к интеллекту»
1ч 06м🛠 Зачем Стэнфорд убрал классические задачи ради PyTorch и Einops?
39 мин🕹 Как ИИ от DeepMind научился играть в Atari: разбор классической статьи от Янника Килчера
1ч 03м🔄 Эволюция алгоритмов Actor-Critic: как Стэнфорд обучает нейросети на ошибках
2ч 45м🧠 От живых клеток к ИИ: как байесовская механика объясняет разум
2ч 45м🧠 Байесовская механика: как ИИ учится выживать и «мыслить»
