Губко М. В. (ИПУ РАН)
Доклад: Задачи управления структурой сложных систем.
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН
Introduction to Geometric Control Theory - II
Speaker: Andrei AGRACHEV School and Workshop on Mixing and Control | (smr 3324) 2019_09_16-16_30-smr3324.mp4.
ICTP Mathematics
Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Современный бум искусственных нейронных сетей обязан своим появлением конкурсу по классификации изображений ImageNet. Свёрточные ...
Компьютерные науки
Лекция 8. Трекинг объектов (Анализ изображений и видео, часть 2)
Лекция №8 в курсе "Анализ изображений и видео, часть 2", весна 2018 Преподаватель курса: Алексей Сергеевич Артамонов Страница лекции на сайте ...
Computer Science Center
Латентные представительства и вариационные автоэнкодеры — Николай Лысенко
Data Science UA Conference 17 марта Киeв Data Science UA — 4-ая конференция о машинном обучении, искусственным интеллекте и науку о данных в ...
Data Science UA
Введение в машинное обучение | Григорий Сапунов (Intento)
Краткое введение в основы машинного обучения. Терминология, виды задач, решаемых машинным обучением. Этапы процесса машинного обучения, ...
Институт биоинформатики
Системный анализ Часть 2 Лобасюк Б А
Системный анализ. Часть 2. Лобасюк Б.А.
Boris Lobasuk
005. Компьютерное зрение - Антон Конушин
Распознавание изображений — одна из важнейших задач искусственного интеллекта. Вычислительные мощности постоянно растут, интернет ...
Компьютерные науки
Основы моделирования
Факультет дизайна и программной инженерии КНИТУ
Введение в машинное обучение | Григорий Сапунов, Intento
Машинное обучение, как область искусственного интеллекта, привлекает внимание исследователей сейчас все больше. Это альтернатива ...
Институт биоинформатики
Артеменко М.В. Лекция №2 «Имитационное моделирование»
Лекция №2 на тему «Имитационное моделирование» по дисциплине «Теоретические основы кибернетики». Лекцию подготовил и прочитал кандидат ...
Видеолекции ЮЗГУ
IEEE AIS'05 и CAD-2005. Бутенков С.
Международные конференции IEEE AIS'05 и CAD-2005 Россия, Краснодарский край, п. Дивноморское 3 - 10 сентября 2005 г. Бутенков С. "Методы ...
Valery Karpov
02. Лекция (САПР)
Математическое обеспечение основ автоматизированного проектирования. Памяти Ищенко В.В. (МГТУ имени Н.Э.Баумана)
petr gor
Математические основы планирования эксперимента
Emil Shavaleyev
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
Почему нейронные сети лежат в основе современного искусственного интеллекта? Обзор технологии Deep Learning: методы и задачи.
Дмитрий Коробченко
DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
Deep Learning. Введение в машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект. Дмитрий Коробченко (NVIDIA) ------- Типы задач, ...
Дмитрий Коробченко
#410 Andrey Tsyganov Decentralized measurement data processing based on J orthogonal transformatio
410 Andrey Tsyganov - Decentralized measurement data processing based on J-orthogonal transformations in a square-root information Kalman filter.
Itnt-2020 Сonference
Бобцов А. А. (Университет ИТМО)
Доклад: Адаптивные наблюдатели переменных состояния нелинейных систем: новые идеи и методики.
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН
Онлайн Лекція
Європейський Університет
Лекция Ивана Оселедца "Искусственный интеллект: терминаторы от Google"
Иван Оселедец, ассоциированный профессор Сколковского Института Науки и Технологий. Цикл визионерских лекций в рамках образовательного ...
2035 university
013. Глубокое обучение: деконструкция мифа — Сергей Бартунов
Компьютерные науки
Р.В. Шамин. Лекция № 8 Имитационное моделирование в задачах экономики и обучающиеся системы
Курс "Машинное обучение и искусственный интеллект в задачах математической экономики", читаемый в Математическом институте им.
Roman Shamin
Слияние результатов визуального распознавания и даных датчиков с использованием UKF—Виктор Сдобников
Data Science UA Conference 17 марта Киeв Data Science UA — 4-ая конференция о машинном обучении, искусственным интеллекте и науку о данных в ...
Data Science UA
A.Gasnikov. Stochastic online gradient-free method with inexact oracle and huge-scale optimization
Advances in Optimization and Statistics. May 15. Read more: http://www.premolab.ru/event/advances-optimization-and-statistics.
Optimization and Statistics in MIPT
Презентация тем от Международной Лаборатории Компьютерные Технологии
00:00 Обсуждение 02:46 Начало 05:56 Кирилл Коган 21:08 Пётр Кузнецов (Распределённые вычисления) 29:23 Евгений Степанов (Темы по геофизике ) ...
geny200 itmo
Микроскопия сверхвысокого разрешения. 29.01.2021
Иннокентий Вишняков, к.б.н., руководитель группы молекулярной цитологии прокариот и бактериальной инвазии при лаборатории цитологии ...
Открытые научные семинары - Пущино
Видеолекция Введение.Общие понятия модели и моделирования
По дисциплине: "Моделирование систем и сетей телекоммуникаций" Для специальности: 5В071900 "Радиотехника, электроника и телекоммуникации" ...
КарГТУТВ Караганда
[DeepBayes] День 5, лекция 1. Дмитрий Ульянов. Неявные генеративные модели
ФКН ВШЭ
C++ Russia 2018:: Алексей Салмин , Memory Management Tips & Tricks
В 2017 году вопрос выбора аллокатора в C++ не теряет актуальности. В стандарт добавили новый способ выбрать локальный аллокатор для ...
C++ User Group
1. Введение в ИИ и нейронные сети: лекция (20.09.19)
Deep Learning School
ТМШ V: Лекция П.Ю.Чеботарева 21 июня 2013
П.Ю. Чеботарев «Обзор моделей консенсуса в многоагентных системах», часть 1 Подробности: https://sites.google.com/site/traditionalschool/about.
Optimization and Statistics in MIPT
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРО
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ НА БАЗЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ.
Сыздыкова Назира
Modern Algorithmic Optimization - lec.3
Lecturer - Yuriy Nesterov In this course we present the most important research directions in the modern Optimization Theory. The main topics of our interest are ...
ФКН ВШЭ
Мазалов В.В. - Математические модели информационных и коммуникационных систем.
Математика в ЛЭТИ
СПбГУ -- 2020.09.03 -- Введение в глубокое обучение
Sergey Nikolenko
Роман Осипов | Wolfram Language — универсальный инструмент современных специалистов
Полное название презентации: Wolfram Language — универсальный инструмент современных специалистов: ученых, руководителей, дизайнеров, ...
Wolfram Mathematica RU
Лекция 11. Обработка информации в ЦНС (продолжение)
Курс лекций Дмитрия Сандакова "Физиология". Продолжение лекции "Обработка информации в ЦНС"
Dmitry Sandakov
А.С. Немировский "Введение в современную робастную оптимизацию". Лекция 1
НМУ, 21 декабря 2012.
Optimization and Statistics in MIPT
Лекция 2 | Введение в теорию нейросетей и глубокое обучение | Алексей Ивахненко | Лекториум
Лекция 2 | Курс: Введение в теорию нейросетей и глубокое обучение | Лектор: Алексей Ивахненко | Организатор: CSClub Смотрите это видео на ...
Лекториум
14.03.2014 Городской очный семинар и вебинар «Образовательные технологии»
Для педагогов школ, профтехобразования, колледжей, лицеев, педагогов ДОУ, методистов, заместителей директоров ОУ Городской очный семинар и ...
externatrf
5. Анализ данных. R и библиотеки | Технострим
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова Курс "Введение в анализ данных" Лекция №5 "R и библиотеки" Лектор - Евгений Завьялов Другие ...
Технострим Mail.Ru Group
Філософія і методологія
Третя лекція курсу відеолекцій з філософії для аспірантів та здобувачів гуманітарних спеціальностей Київського національного університету імені ...
Faculty of Philosophy of Taras Shevchenko National University of Kyiv