Загрузка страницы

Все видео Новые видео Популярные видео Категории видео

Авто	Видео-блоги	ДТП, аварии	Для маленьких	Еда, напитки
Животные	Закон и право	Знаменитости	Игры	Искусство
Комедии	Красота, мода	Кулинария, рецепты	Люди	Мото
Музыка	Мультфильмы	Наука, технологии	Новости	Образование
Политика	Праздники	Приколы	Природа	Происшествия
Путешествия	Развлечения	Ржач	Семья	Сериалы
Спорт	Стиль жизни	ТВ передачи	Танцы	Технологии
Товары	Ужасы	Фильмы	Шоу-бизнес	Юмор

Lecture 1.1: Organization of the course

In this introductory video, we provide information about the course.

Видео Lecture 1.1: Organization of the course канала DLVU

Показать

Комментарии отсутствуют

Информация о видео

22 октября 2021 г. 18:48:34

00:09:30

Правообладателям

Комментарии

Поделиться

Другие видео канала

[archived] Lecture 1.2: A quick intro to AI

[archived] Lecture 1.2: A quick intro to AI

Lecture 4.4 The bag of tricks

Lecture 4.4 The bag of tricks

Lecture 4.2 Why does deep Learning work? (DLVU)

Lecture 4.2 Why does deep Learning work? (DLVU)

Lecture 11.3: World Models

Lecture 11.3: World Models

Lecture 6.3: variational autoencoders

Lecture 6.3: variational autoencoders

Lecture 1.1: Neural networks

Lecture 1.1: Neural networks

[OLD] Lecture 2.4: Automatic Differentiation (DLVU)

[OLD] Lecture 2.4: Automatic Differentiation (DLVU)

Lecture 7.2 Implicit models: GANs

Lecture 7.2 Implicit models: GANs

[OLD] Lecture 2.2: Backpropagation, scalar perspective (DLVU)

[OLD] Lecture 2.2: Backpropagation, scalar perspective (DLVU)

Lecture 5.2 Recurrent Neural Networks

Lecture 5.2 Recurrent Neural Networks

Lecture 8.1b: Introduction - Embeddings

Lecture 8.1b: Introduction - Embeddings

Lecture 1.2: Regression, classification and loss functions

Lecture 1.2: Regression, classification and loss functions

Lecture 2.1: A Review of Neural Networks (DLVU)

Lecture 2.1: A Review of Neural Networks (DLVU)

Lecture 8.2: Graph and node embedding

Lecture 8.2: Graph and node embedding

Lecture 6.2: Latent variable model

Lecture 6.2: Latent variable model

Lecture 9.3: Gradient Estimation

Lecture 9.3: Gradient Estimation

Lecture 8.4: Application - query embedding

Lecture 8.4: Application - query embedding

Lecture 4.1 General Deep Learning practice

Lecture 4.1 General Deep Learning practice

Lecture 10.2: ARM & Flows

Lecture 10.2: ARM & Flows

Lecture 10.1: ARM & Flows

Lecture 10.1: ARM & Flows

Lecture 12.4 Scaling up (Mixed precision, Data-parallelism, FSDP)

Lecture 12.4 Scaling up (Mixed precision, Data-parallelism, FSDP)

Статистика портала