СУ #37 О нейросетях
Лекция Субботнего Университета о нейросетях в прямом эфире. Что это такое, как они были созданы, как работают и каковы перспективы их развития.
Anna Zorina
Машинное обучение: доп. главы 7. Тематическое моделирование
Лектор: Зухба А.В.
Студсовет ФПМИ МФТИ
Квантовые технологии маленькие частицы для больших задач
Вебинар из серии Лекторий #техпред от 13 декабря 2018 года. Спикер вебинара: Алексей Фёдоров, руководитель проекта по квантовым ...
еНано
Ввод лекал через дигитайзер - Более сложные режимы
Конструктор одежды Julivi http://julivi.com - более сложные режимы ввода лекал через дигитайзер. Описывается процесс оцифровки большого лекала ...
saprlegprom
IP Touch. Интерактивный дисплей.
IPTOUCH - это высококлассное устройство с широким спектром применения и множеством возможностей! - Высококачественный яркий дисплей с ...
Павел Баутенко
[Коллоквиум]: Как создавать нейросети на основе классических вычислительных алгоритмов
Докладчик: Антон Осокин, НИУ ВШЭ За последние несколько лет технологии глубинного обучения позволили получить выдающиеся практические ...
ФКН ВШЭ
ЦИФРОВАЯ СРЕДА В ИЦО: Визуализация и инфографика в учебном процессе
VK: vk.com/idemcu Inst: instagram.com/itso_mgpu/ FB: fb.com/ide.mgpu Сайт: mgpu.ru//ide/ Регистрация на наши мероприятия: https://ide-mgpu.timepad.ru/
ИНСТИТУТ ЦИФРОВОГО ОБРАЗОВАНИЯ МГПУ
Евгений Разинков. Лекция 1. Введение в машинное обучение (курс "Машинное обучение", весна 2019)
Лекция на тему "Введение в машинное обучение" в Казанском федеральном университете. Евгений Разинков -- к.ф.-м.н., руководитель отдела ...
Евгений Разинков
Машинное обучение с использованием решений Lenovo
Спикеры - Антон Болдин, Андрей Сысоев.
MERLION
005. Компьютерное зрение - Антон Конушин
Распознавание изображений — одна из важнейших задач искусственного интеллекта. Вычислительные мощности постоянно растут, интернет ...
Компьютерные науки
Разработчик Яндекса – о беспилотниках и машинном обучении
Разработчик беспилотных автомобилей компании «Яндекс» Виктор Отлига прочтет лекцию для жителей и гостей Сочи «Машинное обучение.
Образовательный центр "Сириус"
Предсказательное моделирование в здравоохранении/Сергей Ковальчук
В большом городе проблема массового здравоохранения становится критически значимой. Различия в условиях проживания, персональные ...
ITMO University / Университет ИТМО
Java Урок 1 Переменные - объявляем, присваиваем, вычисляем
Основы программирования на Java Урок 1 осваиваем понятие переменной. Переменная - это какое-то имя, обозначающее число. Вы можете завести ...
Vladislav Ustinov
Лекция 8: Нейронные модели механизмов мозга (Продолжение)
В этой лекции будет говориться еще о некоторых вариантах нейронных сетевых моделей. Среди этих вариантов есть как запрограммированные, так и ...
НОУ ИНТУИТ
Александр Строганов. Применение методов математической лингвистики в решении задач перевода
Мы продолжаем публикацию материалов Первой всероссийской научно-практической конференции переводчиков буддийских текстов «К ...
Сохраним Тибет
Основы Python для Data Science
Положи начало профессии мечты с курсом ⇒ http://bit.ly/pythonskillbox Преподаватель Data Science в Skillbox Валентин Пановский расскажет про ...
Skillbox - Программирование
ИИ на службе учителей
Еще недавно казалось, что развитие компьютерных технологий приведут к массовому распространению онлайн-обучения, но на практике все ...
Школьная лига РОСНАНО
На что способен искусственный интеллект? Рассказывает Станислав Протасов
Программа "Теория всего". Ведущий - Алексей Гусев. http://lr4.lsm.lv/lv/lr4/peredachi/teorija-vsego/ Сегодня компьютерные программы покрыли ...
Sinus
Компьютерное зрение - МГУ-школе
Публичная лекция посвящена актуальным задачам изучения и моделирования основ компьютерного зрения как научного явления с точки зрения ...
МГУ имени М.В.Ломоносова
002. Малый ШАД - Порождение речи - Николай Григорьев
Николай Григорьев Яндекс Обзорная лекция о методах синтеза речи. Эта область сейчас бурно меняется — старые подходы стремительно ...
Для школьников
Искусственный интеллект для анализа изображений и видео
Главная тема вебинара — технологии машинного зрения. В каких областях происходит активное внедрение и как проходят основные шаги — от сбора ...
Инфосистемы Джет
6 декабря 2012: Kofax
Управление бизнес-процессами с поддержкой потокового ввода данных.
Softline: IT для бизнеса
Введение Планирование карьеры Лекция 1
Введение Планирование карьеры Лекция 1 Сайт с финансовыми новостями и аналитикой http://finansovyjgid.ru/ Курс "Форекс до результата" здесь ...
Эдуард Тихонов
Калинина Елизавета Александровна
Соискатель ученой степени доктора физико-математических наук по специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка ...
Защиты диссертаций в СПбГУ
2 Урок. Введение в когнитивные сервисы
2 Урок модуля "Введение в современные информационные технологии" проекта "STEM. Современные информационные технологии". В рамках ...
STEM. Современные информационные технологии
День открытых дверей в Университете искусственного интеллекта (2019-11-27)
День открытых дверей курса "Нейронные сети на Python"
Нейронные сети
Теория распознавания образов
Теория распознавания образов Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы ...
Wikitube Ru
[Коллоквиум]: Морфологические методы анализа формы данных
Докладчик: Юрий Визильтер — ГосНИИАС Что такое «форма» данных — одномерной кривой, двумерного изображения, трехмерной фигуры, ...
ФКН ВШЭ
005. Архитектура и проектирование ПО - Тимур Лукин
Лекция посвящена следующим вопросам: - что такое архитектура ПО; - какие аспекты проектирования ПО являются основными; - какие существуют ...
Тестирование
TRIZ + IT. А. и С. Сычёвы. Идеальная архитектура данных. Вебинар 3 ноября 2017 (второй).
Решение технических противоречий в области IT с помощью ТРИЗ. Идеальная архитектура данных.
TRIZ-RI techniques and technologies
Julivi Конструктор Ввод лекал через дигитайзер
Конструктор http://julivi.com Ввод лекал с помощью дигитайзера Ввод лекал определённых размеров и разводок лекал, с учётов скачков приращений.
saprlegprom
Лекция 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
https://compscicenter.ru/ Модель нейрона. Активационная функция. Сети прямого распространения (FeedForward Neural Network). Архитектура ...
Computer Science Center
[Летняя школа]: Искусственный интеллект: состояние и прорывы, тренды и вызовы
Незнанов Алексей, к.т.н., старший научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ
Вебинар "Интерактивные решения SMART для бизнеса"
Запись вебинара в АВ Клубе от 27 августа 2015 года.
AV Club
28 ноября 2013 года. Цветкова Марина Серафимовна. Тема 25.
Тема 25: «Глава 4. Текстовый редактор §25-30».
Издательство «БИНОМ. Лаборатория знаний»
Урок по информатике. Big data и машинное обучение - Школьная программа для взрослых
Подписывайтесь - http://www.youtube.com/mayaktv?sub_confirmation=1 Что такое Big Data и машинное обучение, как создать искусственный интеллект и ...
Радио «Маяк»
Сергей Марков: Искусственный интеллект и творчество.
Вторая весна искусственного интеллекта: с чего всё началось и чего удалось достичь? Подражаем природе — похожи ли искусственные нейронные ...
Кочерга
День открытых дверей в Университете искусственного интеллекта (2019 12 04)
День открытых дверей курса "Нейронные сети на Python"
Нейронные сети
День открытых дверей в Университете искусственного интеллекта (2019 11 20)
День открытых дверей курса "Нейронные сети на Python"
Нейронные сети
RPA-кейс: OCR-платформа Dbrain и NFP
В рамках второго дня цикла вебинаров по RPA выступил Иван Александров, представитель компании Dbrain. Он рассказал, как продукт по ...
NFP
День открытых дверей в Университете искусственного интеллекта (2019 12 18)
День открытых дверей курса « Data science и нейронные сети»
Нейронные сети
Kaggle Toxic Comment: выявление и классификация токсичных комментариев — Носков, Котик, Галицкий
Константин Котик, Игорь Галицкий и Алексей Носков рассказывают про задачу выявления и классификации токсичных комментариев (Kaggle Toxic ...
ML Trainings