Лекция 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
https://compscicenter.ru/ Нейронные сети для прогнозирования. Сведение задачи прогнозирования к регрессионной задаче...
Computer Science Center
9. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Рекуррентные сети | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/Fyv9 Задание: https://goo.gl/62aEp1 Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: https://goo....
Технострим Mail.Ru Group
Deep learning на пальцах 3 - Нейронные сети
Курс: http://dlcourse.ai Слайды: https://www.dropbox.com/s/ywn9xoxeyy7250b/Lecture%203%20-%20Neural%20Networks%20-%20annotated.pdf?dl=0 ...
sim0nsays
Начало работы с нейронными сетями (с примером в Keras)
Основы глубокого обучения. С чего начать изучение нейронных сетей? Архитектура нейронной сети. Анатомия...
AI Data Scientist
Лекция 5. Нейронные сети - II. Регуляризация. Методы обучения.
Лекция №5 курса «Введение в обработку естественного языка » (осень 2019). Преподаватель — Антон Михайлович...
Computer Science Center
Лекция 3. Обучение нейронных сетей в Keras. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
https://compscicenter.ru/ Пример обучения нейронной сети. Критерии качества в Keras. Инициализация весов нейронной сети...
Computer Science Center
Что такое высшая математика?
Курсы по высшей математике: https://mathstudy.online/highmath Мой Инстаграм: https://www.instagram.com/andreypavlikov_math Вся информация обо...
Математик МГУ
Искусственный интеллект C#. Обучение нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки
Основной задачей при разработке искусственного интеллекта является обучение нейронной сети. Это наиболее...
CODE BLOG - Программирование и C#
Сергей Марков: "Искусственный интеллект и машинное обучение. Введение"
Первая лекция курса "Искусственный интеллект и машинное обучение" (http://arhe.msk.ru/?p=34700) состоялась 19 февраля...
Центр Архэ
010. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности — К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для...
Компьютерные науки
DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
Deep Learning. Введение в машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект. Дмитрий Коробченко (NVIDIA)...
Дмитрий Коробченко
3. Анатомия нейронной сети | Краткий курс по нейронным сетям
3. Анатомия нейронной сети | Краткий курс по нейронным сетям и глубокому обучению --- Экспресс-курс по нейронн...
AI Data Scientist
5. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Улучшение сходимости нейросетей | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/pbc9 Задание: https://goo.gl/Fr2HDH Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: https://goo....
Технострим Mail.Ru Group
Глубокое обучение с MATLAB - Оптимизация параметров и гиперпараметров сети
В этом видео вы узнаете как настраивать опции для оптимизации параметров сети. Также будет рассмотрен вопр...
MATLABinRussia
Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Современный бум искусственных нейронных сетей обязан своим появлением конкурсу по классификации изображе...
Компьютерные науки
ScienceHub #04: Теория случайных графов
Это видео было опубликовано на сайте ПостНаука (http://postnauka.ru/). Больше лекций, интервью и статей о фундаментал...
ПостНаука
Сергей Марков. Правда и мифы об искусственном интеллекте
Поддержать совместный проект "Лаборатории Научных Видео" и "Зануды" можно с помощью пожертвования на кошеле...
ScienceVideoLab
Интернет Вещей: теория и практика
В рамках выступления спикер представит архитектурные решения, которые лежат в основе некоторых реализаций...
Microsoft Developer Russia
1) ТАУ (Теория автоматического управления) для чайников. Часть 1: основные понятия...
В этом видео рассказывается о теории автоматического управления как можно более простым и понятным (я...
Автоматизация для чайников
Надежда Носикова. Техника позитивной краткосрочной терапии в консультировании
Надежда Носикова. Техника позитивной краткосрочной терапии в консультировании. В рамках XI Международной...
СПбГИПСР Санкт-Петербург
Квантовые измерения — Сергей Филиппов / ПостНаука
Физик Сергей Филиппов о квантовых системах, базисных состояниях и квантовом состоянии объекта "Самая прос...
ПостНаука
25.10.2019. Введение в нейронные сети. Продвинутый и базовый потоки.
Deep Learning School
Лекция 8. Обучение на больших выборках, Vowpal Wabbit. Открытый курс ODS по машинному обучению
For lectures in English, check out this playlist https://bit.ly/2zY6Xe2 Это видео совпадает с https://www.youtube.com/watch?v=MnLc7xKSAsk только звук ...
Yury Kashnitsky
Опенсорс в Яндексе: CatBoost — новое поколение градиентного бустинга
CatBoost — это продвинутая библиотека градиентного бустинга на деревьях решений с открытым исходным кодом....
Разработка
Райгородский А.М. "Комбинаторика и графы: от красивых абстракций к практическим приложениям"
28.10.16 Математика прекрасна, поскольку в некотором смысле она отражает "высшую реальность". Именно поэтому...
Optimization and Statistics in MIPT
Почему 100% загрузка ресурсов опасна для компании
Тема: Почему 100% загрузка ресурсов опасна для компании. - Я расскажу про основы теории очередей, объясню...
Сергей Медведев
Лекция 6. Регрессия, регуляризация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai
For lectures in English, check out this playlist https://bit.ly/2zY6Xe2 Это видео совпадает с https://bit.ly/2Os2Mvb только звук улучшен (Denis Cera) На...
Yury Kashnitsky
Market/Meta profile: практическое использование техники в современных условиях.
Вебинар от 14.10.2015 на базе проп-компании TST. Почему появился рыночный профиль? Какое обстоятельство послужил...
Max Jivas
005. Компьютерное зрение - Антон Конушин
Распознавание изображений — одна из важнейших задач искусственного интеллекта. Вычислительные мощности...
Компьютерные науки
Вебинар «Практические задачи Data Mining: проблемы и решения»
Вебинар посвящен современным подходам и стратегиям применения методов Data Mining для решения актуальных задач...
StatSoftRussia
Ответы на вопросы 16
Ответы на вопросы подписчиков моей группы ВКонтакте - https://vk.cc/6k3YzL Вы можете присылать свои вопросы в личные...
Владимир Горцев
Курс «Нейронные сети от чайника». Лекция 3.
Лектор — Лев Григорьевич Разумовский, президент ГК «РАМАКС». Курс «Нейронные сети от чайника». Лекция 3....
RAMAX Group
Лекция 11. Нейронные сети
Поговорим про нейронные сети — математические модели, построенные по принципу организации и функциониров...
Computer Science Center
Сириус.Дома: Математическое моделирование гидробиологических процессов
Антон Леонтьев, программист НИЦ «Супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров», аспирант Института компьютерных технологи...
Образовательный центр "Сириус"
Олег Брагинский. ТРАБЛШУТИНГ 162. Эффективная статистика
C Олегом Брагинским – об эффективной статистике. Олег Брагинский – специалист №1 по траблшутингу в России...
CryptoEmcee
Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
Нейронные сети для прогнозирования. Сведение прогнозирования к регрессионной задаче. Прогнозирование...
Computer Science Center
Как квантовые компьютеры могли бы помочь преодолеть пандемию
Лектор: Алексей Федоров, руководитель группы квантовых информационных технологий Российского квантового...
Russian Quantum Center / RQC
Фракталы в природе, технике и математике. Людмила Кириченко
На лекции вы узнаете, что такое фракталы и какие примеры фрактальных объектов есть в природе (географии,...
Intellect Networking
Как правильно выполнить задания КИМ ЕГЭ 2020 по теме "Происхождение и эволюция жизни на Земле"?
Зарегистрируйтесь для участия по ссылке: https://rosuchebnik.ru/material/kak-pravilno-vypolnit-zadaniya-kim-ege-2020-po-teme-proiskhozhdenie-i-/ ...
Канал для педагогов. Российский учебник
[DeepBayes] День 1, лекция 2. Дмитрий Ветров. Введение в байесовские методы
ФКН ВШЭ
[Коллоквиум]: Статистические задачи идентификации сетевых структур
Докладчик: Валерий Калягин - Заведующий Лабораторией алгоритмов и технологий анализа сетевых структур,...
ФКН ВШЭ
Р.В. Шамин. Лекция № 6 Многослойные нейронные сети и задачи динамики
Курс "Машинное обучение и искусственный интеллект в задачах механики", читаемый в Математическом институт...
Roman Shamin
