ЭВРИСТИКА И «НЕЙРОННЫЕ» СЕТИ
Для донатов и вопросов: https://www.donationalerts.com/r/boyarshinov_b_s ТЕПЕРЬ ОБ ОЧЕНЬ ВАЖНОМ! Чтобы я не прекращал жить и делать эти видео ...
БОРИС БОЯРШИНОВ СО ДНА РОССИЙСКОЙ НАУКИ
Р.В. Шамин. Лекция №1. Метод отжига
Проект AI.lector.ru Лекция по искусственному интеллекту и машинному обучению. № 1 "Метод отжига". Дополнительная информация и примеры ...
Roman Shamin
Kaggle PLAsTiCC: классификация космических объектов — Сергей Злобин
Сергей Злобин рассказывает про задачу классификации космических объектов (Kaggle PLAsTiCC Astronomical Classification), в которой Сергею вместе ...
ML Trainings
Лекция 16: Экспертные системы
Продукционные экспертные системы. Механизмы логического вывода. Реализация экспертных систем на Прологе. Механизм вывода. Лекция и тесты в ...
НОУ ИНТУИТ
020. Малый ШАД - Машинное обучение и анализ данных - Александр Фонарев
Все чаще и чаще мы сталкиваемся с необходимостью выявлять внутренние закономерности больших объёмов данных. Например, для распознавания ...
Для школьников
Р.В. Шамин. Лекция № 11 Машинное обучение и теория игр в экономике
Курс "Машинное обучение и искусственный интеллект в задачах математической экономики", читаемый в Математическом институте им.
Roman Shamin
Валерий Калягин. Поиск сообществ в сетях
Валерий Калягин, доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией НИУ ВШЭ (Нижний Новгород) в рамках проекта «Дни ...
Фенист
Теория графов на примере PacMan в Unity
План вебинара: 1. Как устроен пакман и чем будем заниматься 2. Введение в теорию графов 3. Объяснение алгоритмов обходов в императивных ...
loftblog
Лекция "Об эффективном решении NP трудных задач"
Одной из семи математических "проблем тысячелетия" (Clay Mathematics Institute Millenium Problems) был объявлен вопрос о равенстве классов P и NP ...
Факультет математики и компьютерных наук СПбГУ
Продвинутый поток: NLP & Visualization. Заключительное занятие
Последнее занятие мини-курса по NLP и его визуализации. В начале занятия Иван Провилков (ФИВТ МФТИ) разбирает презентации участников ...
Deep Learning School
005. Компьютерное зрение - Антон Конушин
Распознавание изображений — одна из важнейших задач искусственного интеллекта. Вычислительные мощности постоянно растут, интернет ...
Компьютерные науки
Методы оптимизации
1. Проблемы оптимизации принимаемых решений на современном этапе развития науки и техники. 2. Поисковые методы оптимизации. 3. численные ...
Образование для всех
Методы самообучения роботов
Это второй выпуск посвящённый нейросетям. В нём мы рассмотрим способ самообучения нейросети, известный как генетический алгоритм. Друзья ...
Уже Наступило
7. Генеративное глубокое обучение | Краткий курс по нейронным сетям
7. Генеративное глубокое обучение. Создание изображений текста и музыки с помощью нейронных сетей | Краткий курс по нейронным сетям и ...
AI Data Scientist
Евгений Ильин — Алгоритм роя частиц — 2020-02-27
Евгений Ильин продолжил рассказ об алгоритмах оптимизации. Предыдущий доклад о генетических алгоритмах доступен по ссылке ...
Московский клуб программистов
Ксения Ануфриева и Иван Ямщиков. Нейронные сети. Творческие возможности искусственного интеллекта
1 октября 2017 ГЦСИ Арсенал (Нижний Новгород) Ксения Ануфриева — кандидат искусствоведения, старший научный сотрудник Волго-Вятского ...
Фенист
Лекция 11. Кратчайшие пути, продолжение (Алгоритмы и структуры данных, часть 2)
Point-to-point алгоритмы. Ранняя остановка алгоритма Дейкстры. Двунаправленный алгоритм Дейкстры. Алгоритм A*. Алгоритм Дейкстры с ...
Computer Science Center
Р.В. Шамин. Лекция № 3 Метод роения частиц и коллективные методы оптимизации
Курс "Машинное обучение и искусственный интеллект в математике и приложениях", читаемый в Математическом институте им. В.А. Стеклова РАН: ...
Roman Shamin
Р.В. Шамин. Лекция № 12 Нечеткая логика и мягкие вычисления
Курс "Машинное обучение и искусственный интеллект в математике и приложениях", читаемый в Математическом институте им. В.А. Стеклова РАН: ...
Roman Shamin
012. Нейробайесовский подход к задачам машинного обучения — Дмитрий Ветров
Компьютерные науки
ЯПрофи. «Применение свёрточных нейронных сетей в задачах распознавания текста» А. А. Журавлёв
Алексей Алексеевич Журавлёв руководитель группы Computervision в отделе перспективных исследований компании ABBYY. Лекция "Применение ...
Магистратура МФТИ
Лекция 5. Нейронные сети - II. Регуляризация. Методы обучения.
Лекция №5 курса «Введение в обработку естественного языка » (осень 2019). Преподаватель — Антон Михайлович Алексеев Страница лекции на ...
Computer Science Center
013. Обобщающая способность. Методы отбора признаков — К. В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
Лекторий. Искусственный интеллект: от робота Софии до сингулярности
Лекторий - просветительский проект главной городской газеты "Санкт-Петербургские ведомости". Лекция Алексея Потапова "Искусственный интеллект: ...
ИД С.-Петербургские ведомости
Анализ Социальных Сетей. Лекция 8. Разбиение графов
Слайды: http://www.leonidzhukov.net/hse/2014/socialnetworks/lectures/lecture8.pdf Aлгоритмы аппроксимации. Задача нахождения минимально разреза в ...
Leonid Zhukov
Алексей Потапов — Глубокое обучение, вероятностное программирование и метавычисления
В докладе будут рассмотрены два основных класса моделей в анализе данных и машинном обучении — генеративные и дискриминантные модели, ...
SmartData
Р.В. Шамин. Теория оптимизации - лекция № 01
Темы лекции: 1. Оптимизационные задачи 2. Минимизирующие последовательности 3. Многокритериальная оптимизация 4. Гладкая оптимизация 5.
Roman Shamin
Первое заседание исследовательского семинара «Этические проблемы искусственного интеллекта»
1 октября в Институте философии РАН состоится первое заседание научно-исследовательского семинара «Этические проблемы искусственного ...
Институт Философии РАН
#ЛекторийМинобрнауки: К.В. Воронцов в МФТИ
Министерство просвещения Российской Федерации
К.В. Воронцов "Обзор постановок оптимизационных задач машинного обучения"
http://www.mathnet.ru/php/seminars.phtml?option_lang=rus&presentid=27231 Аннотация: В последние годы всё более экзотические постановки задач ...
Optimization and Statistics in MIPT
Тихонов Н. А. - Основы математического моделирования - Типы математических моделей (Лекция 1)
1. Основные этапы методов математического моделирования. 2. Основные типы математических моделей. 3. Прямые и обратные задачи ...
teach-in
Позняк А. С. (CINVESTAV-IPN, Mexico)
Доклад: Управление динамическими системами с неопределённой моделью: метод скользящих режимов и дифференциальные нейронные сети.
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН
Подготовка кадров в эпоху цифровой трансформации государства
Спикер: Роман Дремлюга, руководитель магистерской программы «Право кибербезопасности» Школы цифровой экономики, исследователь проекта ...
FEFU.TV
Применение систем беспилотного вождения для повышения эффективности бизнес-процессов
Открытая лекция Ольги Усковой, Президента группы компаний Cognitive Technologies, в рамках «Форума новых решений» U-NOVUS-2018.
Томский государственный университет
Russian Tech Week. Андрей Зайцев: AI в массовом обслуживании. От теории к практике
Выступление Андрея Зайцева, главы департамента контактных центров NAUMEN. В рамках форума Russian Tech Week 21-23 ноября. «На наш взгляд ...
JsonTV
JavaDay UA 2017: Bug prediction based on your code history (Alexey Tokar) (RU)
JavaDay Ukraine (http://javaday.org.ua) - the community-driven conference for Java developers. Stay geeky! Presentation: ...
Devoxx Ukraine
Сергей Миляев: Компьютерное зрение: история и перспективы
Первая и вводная часть в современные технологии компьютерного зрения Слайды: ...
Deep Refactoring
Прикладное машинное обучение 1. Embeddings
Лекция от 06.09.2019 Лектор: Радослав Нейчев Ссылка на материалы занятия: ...
Лекторий ФПМИ
Машинное обучение 8. NLP, многоклассовая классификация
Лекция от 02.04.2019 Лекторы: Иван Провилков, Николай Карпачёв Ссылка на материалы: https://github.com/ml-mipt/ml-mipt (слайды можно найти в ...
Лекторий ФПМИ
NeurIPS 2020 RL Challenges & Flatland 2019 (3rd Place) | Alexey Skrynnik & Konstantin Yakovlev
Серия семинаров лаборатории Когнитивно Динамических Систем и RL Community, посвященная обсуждению текущих SOTA методов и алгоритмов в ...
RL Сommunity
Лекция 1 | Семантическая классификация изображений | Антон Конушин | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Семантическая классификация изображений | Лектор: Антон Конушин | Организатор: Computer Science клуб при ПОМИ РАН Смотрите ...
Лекториум
Информационные технологии управления. Лекция 7. Технология поддержки принятия решений
1. Характеристика и назначение систем поддержки принятия решений. 2. Основные компоненты систем поддержки принятия решений. 3. Применение ...
Образование для всех
