Загрузка страницы

Введение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning.

Занятие ведёт Радослав Нейчев

---
Серия "Введение в нейронные сети"
Видео 1: https://youtube.com/video/ZfXpX8tMg-w
Видео 2: https://youtube.com/video/-yiq1DRX9K0
Видео 3: https://youtube.com/video/3F7rydcAa0w
Слайды презентации: https://drive.google.com/file/d/1GBzyp9DE3VVf-1wKoLDRQgr1tPkMoQea/view

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.

За нашими новостями можно следить здесь:

Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool

ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments...
Проекты для школьников: https://mipt.ru/education/departments...
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/

Видео Введение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning. канала Deep Learning School
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
18 октября 2020 г. 23:50:02
00:23:44
Другие видео канала
Введение в нейронные сети. Часть 2. Механизм обратного распространения ошибки.Введение в нейронные сети. Часть 2. Механизм обратного распространения ошибки.1. Введение в ИИ и нейронные сети: лекция1. Введение в ИИ и нейронные сети: лекцияСеминар. Model Selection.Семинар. Model Selection.Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento)Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento)Вебинар. Ответы на вопросыВебинар. Ответы на вопросыВведение в нейронные сети. Часть 3. Функции активации. Краткий обзор применений CNN и RNN.Введение в нейронные сети. Часть 3. Функции активации. Краткий обзор применений CNN и RNN.Линейная алгебра для Data Science. Часть 2. МатрицыЛинейная алгебра для Data Science. Часть 2. МатрицыСеминар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.Семинар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.Семинар.  Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей.Семинар. Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей.Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результатыЛекция 1. Нейронные сети. Теоретические результатыЛекция 1. Введение в машинное обучение.Лекция 1. Введение в машинное обучение.Лекция. Введение в искусственный интеллектЛекция. Введение в искусственный интеллектСеминар 1. Введение в нейронные сети.Семинар 1. Введение в нейронные сети.Лекция 5. Введение в свёрточные сети.Лекция 5. Введение в свёрточные сети.Deep learning на пальцах 1 - ВведениеDeep learning на пальцах 1 - ВведениеЛинейная алгебра для Data Science. Часть 1. ВекторыЛинейная алгебра для Data Science. Часть 1. ВекторыМашинное обучение . Лекция 4. Отбор признаков и понижение размерностиМашинное обучение . Лекция 4. Отбор признаков и понижение размерности8. Основы свёрточных нейросетей: лекция8. Основы свёрточных нейросетей: лекцияМетрики машинного обученияМетрики машинного обучения
Яндекс.Метрика