Загрузка страницы

3. "Generative adversarial network: постановка задачи и применение", Денис Корженков

Generative adversarial network (GAN), как применяется механизм совмещения двух вероятностных распределений для генерации реалистичных изображений.
Автор Денис Корженков, инженер-исследователь Samsung.

Ссылка на презентацию - https://drive.google.com/file/d/1Ueq2qUdiV2RUYZwLcxIl6qcPoWxufFIu/view?usp=sharing

Это лекция - часть цикла вебинаров "Samsung Innovation Campus" для тех, кто уже освоил основы нейронных сетей и задач по CV/NLP и двигается дальше. Авторы - специалисты Samsung Research Russia, Института системного программирования РАН и других компаний.

Ссылка на все лекции цикла Samsung Innovation Campus по искусственному интеллекту - https://innovationcampus.ru/ai-lectures

Бесплатные курсы по нейронным сетям - https://stepik.org/org/srr

Видео 3. "Generative adversarial network: постановка задачи и применение", Денис Корженков канала Samsung Innovation Campus
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
23 апреля 2021 г. 13:50:37
01:24:15
Другие видео канала
22. Квантизация нейронных сетей. Иван Печенко22. Квантизация нейронных сетей. Иван ПеченкоРаботаем с API географических карт в Android (Kotlin). Мария Сокольская (ИГУ)Работаем с API географических карт в Android (Kotlin). Мария Сокольская (ИГУ)04. "Программная часть IoT: о чем нужно знать помимо "железа", Дмитрий Чудинов (RedBees)04. "Программная часть IoT: о чем нужно знать помимо "железа", Дмитрий Чудинов (RedBees)Бизнес-модели будущего в проекции IoT. Илья Быконя (Rightech)Бизнес-модели будущего в проекции IoT. Илья Быконя (Rightech)18. "Противодействие состязательным атакам с помощью «объяснения» моделей", Константин Архипенко18. "Противодействие состязательным атакам с помощью «объяснения» моделей", Константин Архипенко20. "Mediapipe framework", Алексей Ивахненко20. "Mediapipe framework", Алексей ИвахненкоПризёры конкурса проектов по Интернету вещей IT Академии Samsung 2019 годаПризёры конкурса проектов по Интернету вещей IT Академии Samsung 2019 годаФинал Межвузовского конкурса проектов — 2023Финал Межвузовского конкурса проектов — 202314. "Kaggle и спортивный ML", Алексей Харламов14. "Kaggle и спортивный ML", Алексей ХарламовWinners of IoT projects' contest of Samsung IT Academy in 2019Winners of IoT projects' contest of Samsung IT Academy in 2019Финал конкурса проектов по Интернету вещей IT Академии Samsung-2019Финал конкурса проектов по Интернету вещей IT Академии Samsung-201913. "Полуавтоматическое составление датасета и активное обучение", Роман Суворов13. "Полуавтоматическое составление датасета и активное обучение", Роман Суворов6. "Neural rendering, генерация новых изображений без построения геометрии сцены", Глеб Стеркин6. "Neural rendering, генерация новых изображений без построения геометрии сцены", Глеб Стеркин"Платформа SmartThings для Умного дома", Татьяна Волкова (Исследовательский центр Samsung)"Платформа SmartThings для Умного дома", Татьяна Волкова (Исследовательский центр Samsung)Финал конкурса IT Академии Samsung. IoT. 29 октября 2021г.Финал конкурса IT Академии Samsung. IoT. 29 октября 2021г.SOSCON Russia 2021. Open CV — популярный фреймворк компьютерного зрения из России. Вадим ПисаревскийSOSCON Russia 2021. Open CV — популярный фреймворк компьютерного зрения из России. Вадим ПисаревскийФинал межвузовского конкурса проектов IoT Академии Samsung-2018Финал межвузовского конкурса проектов IoT Академии Samsung-201808. "Краш-тест вашего IoT-проекта: оцениваем идею на жизнеспособность", Алексей Корнилов08. "Краш-тест вашего IoT-проекта: оцениваем идею на жизнеспособность", Алексей КорниловКороткий ролик о конкурсе студенческих проектов  IT Академии Samsung в 2020 годуКороткий ролик о конкурсе студенческих проектов IT Академии Samsung в 2020 году8. "Методы двустадийной детекции", Михаил Романов8. "Методы двустадийной детекции", Михаил Романов
Яндекс.Метрика