Поиск
Найдено: 50
1ч 23м🍦 «NLP пожирает машинное обучение»: Джон Боханнон о трендах индустрии
18 мин🧠 Почему NLP-модели «жульничают» и помогут ли ручные тесты это исправить?
35 мин📚 Кэтлин Маккеон: «В глубоком обучении отсутствует контроль над выводом моделей»
25 мин🎙 NLP без текста, тайны TikTok и Юрген Шмидхубер против всех в новом выпуске ML News
1ч 16м🎓 Курс CS224N: как связать современные нейросети и философию Витгенштейна
1ч 02м🛠 Создание классификатора тональности на PyTorch и Hugging Face: туториал Янника Килчера
40 мин🏆 Абхишек Тхакур: «В будущем инженеры машинного обучения будут писать гораздо меньше кода»
40 мин💡 Куок Ле о создании нейросетей и будущем NLP: от кота в Google до генеративных моделей
1ч 58м🧭 Лена Войта об информационном горлышке и ловушках зондирования трансформеров
2ч 20м🧠 Миф об ИИ: почему глубокое обучение — это не мышление
56 мин🤖 Юньяо Ли о методах построения надежного корпоративного AI
46 мин🧠 Крис Маннинг и Эндрю Ын об эволюции языковых моделей
46 мин🧠 Крис Маннинг: «Простое масштабирование — не путь к AGI»
1ч 17м🧠 Stanford CS224N: Механизмы внимания и исследовательские проекты в NLP
43 мин🎓 Веред Шварц: «Языковые модели склонны гиперболизировать сенсационные исходы»
34 мин🎓 Орен Этциони: «Регулируйте приложения ИИ, а не фундаментальные исследования»
18 мин🎓 Стэнфордский ИИ-путеводитель: как выбрать подходящие курсы и построить карьеру в Deep Learning
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
1ч 06м🎓 Профессор Хэл Доме о предвзятости ИИ: «Мы не можем строить технологии в отрыве от общества»
57 мин🤖 Доуве Кила: «Мы склонны наделять ИИ сознанием только потому, что он заговорил»
1ч 11м🎓 Stanford CS224N: Анализ CNN и TreeRNN в обработке естественного языка
1ч 24м🛠 Ян Дюбуа рассказал о скрытых ловушках тестирования LLM
1ч 58м🎭 Лена Войта об анализе моделей: «Точность — это редукционизм»
2ч 17м🧠 Конец эпохи трансформеров: квантовый путь к пониманию языка
56 мин🏛 Орен Этциони: «ИИ — это зеркало, а не Звезда Смерти»
1ч 32м🚀 Самир Сингх об итогах года в NLP: «Мы находимся на этапе фундаментального самоанализа»
1ч 19м🧠 «Магия» Word2Vec: Преподаватель Стэнфорда о том, как обучаются языковые модели
1ч 18м📉 Стэнфорд CS224N: Эволюция языковых моделей от N-грамм до RNN
1ч 16м🧠 Рама Рамакришнан об основах NLP: «Начинайте с простого»
1ч 20м🎓 Кристофер Мэннинг: «Язык — это технология, позволившая людям захватить планету»
42 мин🌊 Марти Хёрст о будущем поиска и ИИ: почему имитация языка не делает машину разумной
1ч 07м🌌 Как бывший астрофизик NASA ищет скрытую альфу на Уолл-стрит
58 мин🎓 Ричард Сочер рассказал о скрытых барьерах на пути к сильному ИИ
3ч 57м🤖 GPT-3: Великая иллюзия понимания или статистический фокус?
27 минЯнник Килхер о «Attention Is All You Need»: революция в NLP
53 мин🌍 Насрин Мостафазаде: «Современные языковые модели — вовсе не попугаи»
1ч 17м📊 От RNN к LSTM: как ИИ научился не забывать прошлое
1ч 18м🏗 Кристофер Маннинг: как компьютеры учатся понимать синтаксическую структуру языка
1ч 18м🏗 Крис Мэннинг рассказал о нейросетевой революции в синтаксическом анализе
1ч 17м📊 Лекция Стэнфорда CS224N: основы механизма внимания и оценка перевода
49 мин📄 Как мультимодальный ИИ извлекает знания из триллионов архивных PDF-файлов
9 мин🧩 Илья Суцкевер: «Зрение и язык — это одна и та же задача для ИИ»
44 мин🛠 Дженнифер Глор из SambaNova рассказала о масштабировании моделей GPT для финтеха
1ч 04м🧬 «Создавайте данные для себя будущих»: Ким Брэнсон об ИИ-трансформации GSK
1ч 19м🍬 Закари Липтон: «Эпоха легких побед в машинном обучении закончилась»
1ч 02м🧊 Как трансформеры и технология NeRF меняют современное компьютерное зрение
41 мин🎓 Яньшуай Цао представил проект Turing для генерации SQL-запросов
31 мин📜 Янник Кильхер разобрал классическую статью Google об алгоритме Word2Vec
1ч 41м🎓 Стэндфордский курс CME295: глубокое погружение в архитектуру Transformer
40 мин🧠 Экстремальное масштабирование: как модель ExT5 объединила 107 задач обучения