Deep learning
79 статей
1ч 07м🧱 Теория «модульных» нейросетей: как собирать модели из LEGO-блоков
28 мин🚀 Ведущий MIT о PyTorch: от тензоров до обучения нейросетей
38 мин📉 Филип Изола: «Простые алгоритмы побеждают благодаря масштабированию»
1ч 22м🤖 Филип Исола: «Поиск — это новый двигатель глубокого обучения»
1ч 20м🎯 Филип Изола о сути ИИ: Почему обучение представлениям — это ключ к интеллекту
1ч 15м🛠 Джереми Ховард в MIT: главные эвристики разработки нейросетей
1ч🚀 MIT: «Вы не сможете переиграть OpenAI мощностью железа, будьте креативными»
1ч 17м🧠 Как нейросети «понимают» смысл: эмбеддинги и метод GloVe
56 минРама Рамакришнан: «Как глубокое обучение меняет мир»
1ч 16м🛠 «Они захватили всё»: Рама Рамакришнан о принципах работы трансформеров
1ч 16м🧠 Рама Рамакришнан об основах NLP: «Начинайте с простого»
1ч 15м🗣 Стэнфорд о создании AI: как ускорить разработку в 10 раз
1ч 38м🧠 Джеффри Хинтон о рисках ИИ: «Мы открыли ящик Пандоры»
1ч🎓 Профессор Стэнфорда: как стать ИИ-разработчиком в 2025 году
34 мин📉 Франсуа Шолле: «Масштабирование моделей не приведет нас к AGI»
2ч 04м🌐 Vision Transformer: полный цикл обучения нейросети на PyTorch
59 мин🤖 Создание собственного Vision Transformer с нуля: руководство
1ч 12м🌱 Юрген Шмидхубер: от истоков глубокого обучения до колонизации космоса
1ч 12м💥 Юрген Шмидхубер о краже идей, природе сознания и колонизации космоса
1ч 41м🤖 Йошуа Бенджио: «Нам нужно решать проблему контроля над ИИ»
2ч 42м🧠 Иллюзия интеллекта: Критика нейросетей и природа разума
2ч 42м🧠 Франсуа Шолле: интеллект как адаптация, а не накопление знаний
28 мин🧬 Биология в латентном пространстве: как глубокое обучение и ИИ меняют поиск лекарств
33 мин🤖 Сэм Альтман: «Мы стоим на пороге Эпохи интеллекта»
9 мин🧠 IBM Technology разложили по полочкам AI, ML и Deep Learning
9 мин🧠 AI, машинное обучение и генеративный ИИ: как это работает на самом деле
1ч 42мАльберт Гу о революции State Space Models: «Mamba меняет всё»
1ч 22м📈 Как работают нормализующие потоки: основы генеративного моделирования
1ч 22м📚 Профессор Крис Бишоп: «ИИ — это дирижёр научных открытий»
1ч 48м🌐 Пол и Кейт о кризисе Deep Learning и «алхимии»
3ч 59м🚀 Анатомия нейросетей: фундаментальный гид по теории глубокого обучения
11 мин🧠 Зепп Хохрайтер: «Человеческое мышление дискретно, а не непрерывно»
16 мин🎓 Гари Маркус о будущем ИИ: от чат-ботов до угрозы демократии
1ч 15м🧠 Йоша Бах: «Сознание — это история, которую мозг рассказывает сам себе»
54 мин🧠 Субутай Ахмад: «Простое увеличение компьютеров не создаст искусственный интеллект»
1ч 42м🧠 Валид Саба о пределах глубокого обучения: «Нейросети — это лишь хеш-таблицы»
1ч 33м🌊 Йошуа Бенжио: «GFlowNets — это обучаемая замена методам Монте-Карло»
56 мин🛠 Ориоль Виньялс: «Масштабирование — это не единственный путь к интеллекту»
52 мин🧩 Янник Кильхер: «NÜWA — универсальная модель для синтеза контента»
59 мин🧠 Implicit MLE: как обучать нейросети с дискретными алгоритмами
39 мин🛠 Learning Rate Grafting: как эффективно скрестить оптимизаторы в нейросетях
45 мин📡 Как ИИ захватывает 5G: от фильтров Калмана до радиосенсоров пространства
20 мин🧠 Тупик масштабирования ИИ: почему Кильхер не верит в вычислительный кризис
43 мин🕹 Как Electronic Arts использует глубокое обучение для создания и тестирования игр
2ч 31м🧠 Почему современный ИИ — это «алхимия» вместо науки
50 мин🧠 Стефано Соатто о Graceful AI: почему клиенты боятся обновлять ИИ-модели и как биология спасает нейросети
1ч 11м📉 «Подъем по дереву не приведет на Луну»: эксперты о пределах статистического ИИ
28 мин🏗 Янник Кильхер: «MLP-Mixer — простая альтернатива трансформерам?»
29 мин🧩 Янник Килхер: «Perceiver — это новый этап эволюции трансформеров»
44 мин🎓 Riiid Labs: как ИИ предсказывает результаты экзаменов за 10 минут с точностью 98%
39 мин🎓 Йошуа Бенджио и Юлиан Сербан: как глубокое обучение и ИИ-тьюторы изменят глобальное образование
48 мин🚀 Джеффри Хинтон об итогах 2020 года: капсульные сети, дистилляция знаний и обучение без учителя
45 мин🤖 Алекс Ратнер: «Программная разметка данных — ключ к масштабируемому AI»
40 мин💡 Куок Ле о создании нейросетей и будущем NLP: от кота в Google до генеративных моделей
39 мин🌌 Джорджия Гкиоксари: «3D-пространство — ключ к истинному пониманию объектов»
1ч 25м🧠 Основы глубокого обучения: от теории к практике
1ч 41м👁 «Ловушка первого шага»: почему компьютерное зрение сложнее, чем кажется
37 мин🎭 Классика ИИ: как появилась концепция Generative Adversarial Networks
31 мин💥 ResNet: Как skip-connections спасли глубокое обучение от деградации
1ч 18м🛠 Plain Self-Ensembles: Янник Кильхер о случайном открытии в машинном обучении
19 мин🧠 Янник Кильчер: «Weight Standardization станет новым стандартом для больших нейросетей»
32 мин🔍 Янник Кильхер: «Почему алгоритмы не могут распознать преступника по лицу»
39 мин🚀 Янник Кильхер: «Data Echoing ускоряет обучение нейросетей за счёт повтора данных»
9 мин🧩 Илья Суцкевер: «Зрение и язык — это одна и та же задача для ИИ»
1ч 37м🧠 Илья Суцкевер о природе разума, триумфе глубокого обучения и этике AGI
13 мин🔄 Дэвид Сильвер о Deep RL: «В нейросетях с миллиардом параметров нет локальных минимумов»
31 мин🧠 TAPAS: как нейросети учатся «читать» таблицы без SQL
1ч 40м🛠 Google T5: новые горизонты обучения нейросетей
19 мин🤖 Обучение на чужих ошибках: Янник Кильхер разбирает бенчмарк D4RL для Offline RL
18 мин🧠 Почему NLP-модели «жульничают» и помогут ли ручные тесты это исправить?
24 мин🧠 Deep Learning в символьной математике: как Facebook AI обошли Mathematica
15 минЯнник Кильчер о Neural Cellular Automata: «локальные правила, сложный результат»
25 мин📉 Yannic Kilcher об ускорении нейросетей через «трудные» примеры
1ч 02мИИ и будущее человечества: на пороге сверхразума
27 минЯнник Килхер о «Attention Is All You Need»: революция в NLP
12 мин🏗 Эндрю Ын о Batch Norm: почему смещение «b» становится лишним?
10 мин📈 Эндрю Ын: «Почему нейросети взлетели именно сейчас?»
1ч 08м🚀 Джефф Дин о будущем ИИ: «Масштаб решает всё»
54 мин🚀 Сооснователь OpenAI Войцех Заремба о будущем робототехники и нейросетей