Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento)
Летняя школа по биоинформатике: http://bioinformaticsinstitute.ru/summer2017
Основы нейросетей. Виды нейросетей (полносвязные нейросети, автоэнкодеры, свёрточные, рекуррентные) и решаемые ими задачи. Современное состояние области и тренды.
Институт биоинформатики: http://bioinf.me
Слайды: http://bioinformaticsinstitute.ru/summer2017/slides
Видео Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento) канала Институт биоинформатики
Основы нейросетей. Виды нейросетей (полносвязные нейросети, автоэнкодеры, свёрточные, рекуррентные) и решаемые ими задачи. Современное состояние области и тренды.
Институт биоинформатики: http://bioinf.me
Слайды: http://bioinformaticsinstitute.ru/summer2017/slides
Видео Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento) канала Институт биоинформатики
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
2 августа 2017 г. 20:19:17
02:00:48
Другие видео канала
Deep Learning на пальцах 5 - Нейросети на практикеВведение в машинное обучение | Григорий Сапунов (Intento)Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результатыРазличие между Искусственным Интеллектом, Машинным обучением и Глубоким обучениемDeep Learning State of the Art (2020)[DeepLearning | видео 2] Градиентный спуск: как учатся нейронные сетиBut what is a Neural Network? | Deep learning, chapter 1Машинное обучение и нейросети / Интервью с техническим директором Яндекс.ДзенГлубинное обучение и обучение с подкреплением — Евгений БурнаевTime Series Anomaly Detection with LSTM Autoencoders using Keras & TensorFlow 2 in Python12a: Neural Nets[ДОД 2018]: Что такое машинное обучение и примеры его использования в ЯндексеMachine Learning Zero to Hero (Google I/O'19)Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.Лекция Дмитрия Коробченко по Deep LearningДелаю нейросеть с нуляNeural Network Architectures and Deep LearningDeep Learning Basics: Introduction and OverviewАрхитектуры нейронных сетей. Часть 1: Базовые архитектурыDataStart.ru Conf - Дмитрий Коробченко - Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей