Сети / Лекция 10 (часть 2)

Сложные сети 2. Лекция 10. Самойленко И. А.Подробнее

Лекция 9: Обучение с подкреплением. МФК «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях».Подробнее

Администрирование / Лекция 1-2 (часть 2).Подробнее

Основы глубинного обучения, лекция 10 — рекуррентные моделиПодробнее

Современные методы машинного обучения, лекция 10 — рекуррентные сетиПодробнее

Лекция 7: Трансформеры (Часть 2). GPT. МФК «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях».Подробнее

Лекция 2: Как учить машины. МФК «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях»Подробнее

Лекция 5: Рекуррентные сети. МФК «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях».Подробнее

Глубокое обучение. Лекция 10. Тонкости обучения и масштабирования нейронных сетей (2019-2020)Подробнее

Лекция 6. Генеративные сети, часть 2Подробнее

Лекция 4. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 2Подробнее

Лекция 6. Генеративные сети (Анализ изображений и видео, часть 2)Подробнее

Лекция 7. Генеративные сети 2 (Анализ изображений и видео, часть 2)Подробнее

Лекция 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)Подробнее

Лекция 5. Генеративные сети, часть 1Подробнее

Охотминимум. Лекция 10. Охота на медведя. Часть 2Подробнее

Лекция 5. Нейронные сети. Представление о DeepLearningПодробнее

Лекция 10 "Рекуррентные сети для анализа временных рядов: Часть 1"Подробнее

Лекция 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)Подробнее

ИВАН ЗАСУРСКИЙ ПУБЛИЧНАЯ ЛЕКЦИЯ В НОРИЛЬСКЕ 2013. Часть 2.Подробнее