[ИТ лекторий]: Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом
Докладчик: Дмитрий Коробченко, NVIDIA
Спикер расскажет о том, где и для чего сегодня применяется DL, насколько это эффективно по сравнению с иными подходами, покажет, как с этим работать, и укажет конкретные шаги, с которых следует начать.
Видео [ИТ лекторий]: Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом канала ФКН ВШЭ
Спикер расскажет о том, где и для чего сегодня применяется DL, насколько это эффективно по сравнению с иными подходами, покажет, как с этим работать, и укажет конкретные шаги, с которых следует начать.
Видео [ИТ лекторий]: Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом канала ФКН ВШЭ
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Почему важно заниматься Computer Science прямо сейчас
Big data, дополненная реальность и компьютерное зрение / Интервью с Data Scientist
DataStart.ru - Валерий Бабушкин - Ошибки при построении Data Science проекта и как их избежать
Как выигрывать любые Data Science соревнования. Павел Плесков.
075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
Дмитрий Сошников — Искусственный интеллект и нейросети для .NET-разработчиков
Максим Дорофеев — Сила первого шага или сессия групповой депрокрастинации
"Машинное обучение — профессия будущего", Валерий Бабушкин
Data Science, черные ящики – и почему вам сильно повезло
Введение в Deep Learning | Григорий Сапунов (Intento)
What REALLY is Data Science? Told by a Data Scientist![[Коллоквиум]: Блокчейн: определения, приложения, задачи](https://i.ytimg.com/vi/G2d3cz84sLM/default.jpg)
[Коллоквиум]: Блокчейн: определения, приложения, задачи
Сергей Марков: "Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2018 года."
074. Чем отличаются data analyst, data engineer и data scientist – Алексей Натёкин
01. ИИ без булшита – Александр Крайнов
Как государство использует наши данные. Артур Хачуян
От новичка к мастеру, от хемометриста к Head of DS — Валерий Бабушкин
Сергей Марков: "ИИ и машинное обучение: итоги 2017 года"
Что понимаешь про карьеру в Data Science после десяти лет работы – Виктор Кантор