Искусственный интеллект
✅Введение в искусственный интеллект
✅Введение в искусственный интеллект: компьютерное зрение
✅Введение в искусственный интеллект: обработка естественного языка
✅Искусственный интеллект в Python Использование алгоритма backtracking для решения Судоку
#video #ai
🎥 Введение в искусственный интеллект
👁 1 раз ⏳ 5949 сек.
🎥 Введение в искусственный интеллект: компьютерное зрение
👁 1 раз ⏳ 6171 сек.
🎥 Введение в искусственный интеллект: обработка естественного языка
👁 1 раз ⏳ 5956 сек.
🎥 Искусственный интеллект в Python Использование алгоритма backtracking для решения Судоку
👁 1 раз ⏳ 5236 сек.
✅Введение в искусственный интеллект
✅Введение в искусственный интеллект: компьютерное зрение
✅Введение в искусственный интеллект: обработка естественного языка
✅Искусственный интеллект в Python Использование алгоритма backtracking для решения Судоку
#video #ai
🎥 Введение в искусственный интеллект
👁 1 раз ⏳ 5949 сек.
{ GeekCode | GeekDay | GeekBrains | GeekWeek2018 | MailRu }
Что такое искуственный интеллект, когда нас поработят машины, почему эта тема приобрет...
🎥 Введение в искусственный интеллект: компьютерное зрение
👁 1 раз ⏳ 6171 сек.
{ GeekCode | GeekDay | GeekBrains | GeekWeek2018 | MailRu }
Компьютерное зрение и распознавание изображений — неотъемлемая часть искусственного ин...
🎥 Введение в искусственный интеллект: обработка естественного языка
👁 1 раз ⏳ 5956 сек.
{ GeekCode | GeekDay | GeekBrains | GeekWeek2018 | MailRu }
На вебинаре вы узнаете, что такое обработка естественного языка, где и для чего она пр...
🎥 Искусственный интеллект в Python Использование алгоритма backtracking для решения Судоку
👁 1 раз ⏳ 5236 сек.
{ GeekCode | GeekDay | GeekBrains | GeekWeek2019 | MailRu }
Искусственный интеллект — одно из самых интересных и востребованных направлений в прог...
Vk
Введение в искусственный интеллект
{ GeekCode | GeekDay | GeekBrains | GeekWeek2018 | MailRu } Что такое искуственный интеллект, когда нас поработят машины, почему эта тема приобрет...
Глубокое Обучение. Лекции
Лекция 1. Введение в нейронные сети.
Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
Лекция 8. Введение в RNN
Лекция 9. Embeddings and data representation
Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
Лекция 11. RNN, LSTM, GRU (2 часть). Машинный перевод
Лекция 12. Автоэнкодеры
Все лекции в видеоальбоме: https://vk.cc/8nKDTe
#video
🎥 Лекция 1. Введение в нейронные сети.
👁 206 раз ⏳ 2906 сек.
🎥 Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
👁 67 раз ⏳ 5775 сек.
🎥 Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
👁 50 раз ⏳ 2336 сек.
🎥 Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
👁 41 раз ⏳ 5813 сек.
🎥 Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
👁 27 раз ⏳ 5773 сек.
🎥 Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
👁 16 раз ⏳ 4805 сек.
🎥 Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
👁 26 раз ⏳ 2824 сек.
🎥 Лекция 8. Введение в RNN
👁 29 раз ⏳ 1616 сек.
🎥 Лекция 9. Embeddings and data representation
👁 21 раз ⏳ 3331 сек.
🎥 Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
👁 28 раз ⏳ 2317 сек.
Лекция 1. Введение в нейронные сети.
Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
Лекция 8. Введение в RNN
Лекция 9. Embeddings and data representation
Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
Лекция 11. RNN, LSTM, GRU (2 часть). Машинный перевод
Лекция 12. Автоэнкодеры
Все лекции в видеоальбоме: https://vk.cc/8nKDTe
#video
🎥 Лекция 1. Введение в нейронные сети.
👁 206 раз ⏳ 2906 сек.
🎥 Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
👁 67 раз ⏳ 5775 сек.
Ссылка на слайды: https://drive.google.com/open?id=1NViPklG4RrOpb8XMMWETgHp6Qs4T0SuD
🎥 Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
👁 50 раз ⏳ 2336 сек.
слайды лекции: https://vk.com/doc83865491_454180587?hash=37e49000cda3837459&dl=088a76281b090b67e5
🎥 Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
👁 41 раз ⏳ 5813 сек.
🎥 Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
👁 27 раз ⏳ 5773 сек.
🎥 Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
👁 16 раз ⏳ 4805 сек.
На этой лекции рассказывается об архитектурах свёрточных нейронных сетей, которые в своё время показали лучшие результаты на датасете ImageNet. Раз...
🎥 Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
👁 26 раз ⏳ 2824 сек.
Слайды презентации: https://goo.gl/xHVsf3
🎥 Лекция 8. Введение в RNN
👁 29 раз ⏳ 1616 сек.
Лекция посвящена введению в рекуррентные нейронные сети.
🎥 Лекция 9. Embeddings and data representation
👁 21 раз ⏳ 3331 сек.
Семинар расположен на нашем GitHub: https://github.com/deepmipt/dlschl
Слайды лекции: https://vk.com/doc83865491_461975549?hash=57bdf52b2fd32bc55d&...
🎥 Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
👁 28 раз ⏳ 2317 сек.
В начале лекции рассказывается про BasicRNN - самую простую версию рекуррентной нейронной сети, умеющую работать с последовательностями.
Далее реч...
Интенсивный курс "Нейронные сети"
Лекция №1:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лекция №2: "Генеративные сети".
Лекция №3: "Детекция и сегментация"
Лекция №4: "Face Recognition".
Лекция №5: "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лекция №6: "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".
#video #neural
🎥 Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 19992 раз ⏳ 7854 сек.
🎥 Лекция №2. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 12898 раз ⏳ 5859 сек.
🎥 Лекция №3. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 4298 раз ⏳ 4993 сек.
🎥 Лекция №4. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 13596 раз ⏳ 3381 сек.
🎥 Лекция №5. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 27153 раз ⏳ 10701 сек.
🎥 Лекция №6. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 11800 раз ⏳ 5212 сек.
Лекция №1:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лекция №2: "Генеративные сети".
Лекция №3: "Детекция и сегментация"
Лекция №4: "Face Recognition".
Лекция №5: "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лекция №6: "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".
#video #neural
🎥 Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 19992 раз ⏳ 7854 сек.
Лекция №1 интенсивного курса "Нейронные сети:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.
Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.
🎥 Лекция №2. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 12898 раз ⏳ 5859 сек.
Лекция №2 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема лекции - "Генеративные сети".
Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.
Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.
🎥 Лекция №3. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 4298 раз ⏳ 4993 сек.
Лекция №3 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема лекции - "Детекция и сегментация".
Лектор - Борис Лесцов, младший программист-исследователь в команде компьютерного зрения Mail.Ru Group.
Презентация - https://bit.ly/2LaE6KJ
🎥 Лекция №4. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 13596 раз ⏳ 3381 сек.
Лекция №4 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема лекции - "Face Recognition".
Лекторы:
— Алексей Спасенов, программист-исследователь, группа предиктивной аналитики департамента рекламных технологий Mail.Ru Group.
— Борис Лесцов, младший программист-исследователь, команда компьютерного зрения Mail.Ru Group.
Презентация "Deep Metric Learning" - https://bit.ly/2JN6ihq
Презентация "Metric Learning for discriminative features" - https://bit.ly/2A40IaX
🎥 Лекция №5. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 27153 раз ⏳ 10701 сек.
Лекция №5 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема сегодняшнего занятия — "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лектор — Владимир Гулин, Руководитель отдела качества поиска Mail.Ru Group.
Презентация - https://bit.ly/2JXoXah
🎥 Лекция №6. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 11800 раз ⏳ 5212 сек.
Лекция №6 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема сегодняшнего занятия — "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".
Лектор — Денис Клюкин, программист в группе рекомендательных систем Mail.Ru Group.
Презентация — https://bit.ly/2OnIRi3
Vk
Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
Лекция №1 интенсивного курса "Нейронные сети: — Нейронные сети прямого распространения; — backpropagation; — обучение глубоких нейронных сетей; — сверочные сети. Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group. Материалы…
Интенсивный курс "Нейронные сети"
Лекция №1:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лекция №2: "Генеративные сети".
Лекция №3: "Детекция и сегментация"
Лекция №4: "Face Recognition".
Лекция №5: "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лекция №6: "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".
#video #neural
🎥 Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 19992 раз ⏳ 7854 сек.
🎥 Лекция №2. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 12898 раз ⏳ 5859 сек.
🎥 Лекция №3. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 4298 раз ⏳ 4993 сек.
🎥 Лекция №4. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 13596 раз ⏳ 3381 сек.
🎥 Лекция №5. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 27153 раз ⏳ 10701 сек.
🎥 Лекция №6. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 11800 раз ⏳ 5212 сек.
Лекция №1:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лекция №2: "Генеративные сети".
Лекция №3: "Детекция и сегментация"
Лекция №4: "Face Recognition".
Лекция №5: "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лекция №6: "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".
#video #neural
🎥 Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 19992 раз ⏳ 7854 сек.
Лекция №1 интенсивного курса "Нейронные сети:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.
Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.
🎥 Лекция №2. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 12898 раз ⏳ 5859 сек.
Лекция №2 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема лекции - "Генеративные сети".
Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.
Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.
🎥 Лекция №3. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 4298 раз ⏳ 4993 сек.
Лекция №3 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема лекции - "Детекция и сегментация".
Лектор - Борис Лесцов, младший программист-исследователь в команде компьютерного зрения Mail.Ru Group.
Презентация - https://bit.ly/2LaE6KJ
🎥 Лекция №4. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 13596 раз ⏳ 3381 сек.
Лекция №4 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема лекции - "Face Recognition".
Лекторы:
— Алексей Спасенов, программист-исследователь, группа предиктивной аналитики департамента рекламных технологий Mail.Ru Group.
— Борис Лесцов, младший программист-исследователь, команда компьютерного зрения Mail.Ru Group.
Презентация "Deep Metric Learning" - https://bit.ly/2JN6ihq
Презентация "Metric Learning for discriminative features" - https://bit.ly/2A40IaX
🎥 Лекция №5. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 27153 раз ⏳ 10701 сек.
Лекция №5 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема сегодняшнего занятия — "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лектор — Владимир Гулин, Руководитель отдела качества поиска Mail.Ru Group.
Презентация - https://bit.ly/2JXoXah
🎥 Лекция №6. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 11800 раз ⏳ 5212 сек.
Лекция №6 интенсивного курса "Нейронные сети".
Тема сегодняшнего занятия — "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".
Лектор — Денис Клюкин, программист в группе рекомендательных систем Mail.Ru Group.
Презентация — https://bit.ly/2OnIRi3
Vk
Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
Лекция №1 интенсивного курса "Нейронные сети: — Нейронные сети прямого распространения; — backpropagation; — обучение глубоких нейронных сетей; — сверочные сети. Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group. Материалы…
Нейросети для анализа текстов
1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM
Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1
#video #neural
🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM
Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1
#video #neural
🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Курс посвящен изучению основ пр...
🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...
🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Рассматривается загр...
🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Лекци...
🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...
🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
В предыдущи...
🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...
🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
Лекция по архитектуре нейронных сетей LSTM и GRU. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
LSTM - Long short-term memory, сети д...
🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
Демонстрация применения нейронных сетей LSTM и GRU для определения тональности отзывов на фильмы из набора данных IMDB. Страница курса - https://ww...
🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
Определение тональности отзывов из набора данных YELP с помощью нейронной сети LSTM. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Н...
Нейросети для анализа текстов
1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM
Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1
#video #neural
🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM
Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1
#video #neural
🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Курс посвящен изучению основ пр...
🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...
🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Рассматривается загр...
🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Лекци...
🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...
🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
В предыдущи...
🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...
🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
Лекция по архитектуре нейронных сетей LSTM и GRU. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
LSTM - Long short-term memory, сети д...
🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
Демонстрация применения нейронных сетей LSTM и GRU для определения тональности отзывов на фильмы из набора данных IMDB. Страница курса - https://ww...
🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
Определение тональности отзывов из набора данных YELP с помощью нейронной сети LSTM. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Н...
C/C++
● Как работает C/C++?
● Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
● Машинное обучение. Создание нейронной сети.
● Архитектура программ в Си/С++?
● Основы использования С/C++.
● КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
#video #cpp #c__
🎥 Как работает C/C++?
👁 28 раз ⏳ 1611 сек.
🎥 Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
👁 8 раз ⏳ 969 сек.
🎥 Машинное обучение. Создание нейронной сети.
👁 11 раз ⏳ 1149 сек.
🎥 Архитектура программ в Си/С++?
👁 4 раз ⏳ 1140 сек.
🎥 Основы использования С/C++.
👁 3 раз ⏳ 522 сек.
🎥 КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
👁 12 раз ⏳ 501 сек.
● Как работает C/C++?
● Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
● Машинное обучение. Создание нейронной сети.
● Архитектура программ в Си/С++?
● Основы использования С/C++.
● КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
#video #cpp #c__
🎥 Как работает C/C++?
👁 28 раз ⏳ 1611 сек.
Основы С/С++.
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Группа ВК - https://vk.com/windert0n
Tw...
🎥 Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
👁 8 раз ⏳ 969 сек.
Метапрограммирование
Шаблоны
RTTI
Рефлексия
CRTP
Интроспекция
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/wi...
🎥 Машинное обучение. Создание нейронной сети.
👁 11 раз ⏳ 1149 сек.
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Группа ВК - https://vk.com/windert0n
Twitch - https:/...
🎥 Архитектура программ в Си/С++?
👁 4 раз ⏳ 1140 сек.
Как работает hello, world программа.
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Группа ВК - ht...
🎥 Основы использования С/C++.
👁 3 раз ⏳ 522 сек.
Серия видео, где вы можете увидеть использование тех или иных фич языка в различных ситуациях.
Patreon(менторство) - https://www.patreon.com/wind...
🎥 КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
👁 12 раз ⏳ 501 сек.
Patreon(менторство) - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Twitch - https://www.twitch.tv/winderto...
VK Видео
Как работает C/C++?
Основы С/С++. Patreon - https://www.patreon.com/winderton Instagram - https://www.instagram.com/winderton/ Группа ВК - https://vk.com/windert0n Tw...
📃 Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение"
Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение"
1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет
2 - Основы обработки изображений
3 - Особые точки. Сопоставление изображений
4 - Введение в машинное обучение
5 - Классификация изображений
6 - Свёрточные нейросети. Часть 1
7 - Свёрточные нейросети. Часть 2
8 - Свёрточные нейросети. Часть 3. Базовые архитектуры и применения для распознавания лиц
https://www.youtube.com/playlist?list=PLDCK7Cej1W40jU..
https://www.youtube.com/watch?v=gzu8YzcDxnQ&list=..
#video #ai Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение - YouTube www.youtube.com
Video: 1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет
Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение"
1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет
2 - Основы обработки изображений
3 - Особые точки. Сопоставление изображений
4 - Введение в машинное обучение
5 - Классификация изображений
6 - Свёрточные нейросети. Часть 1
7 - Свёрточные нейросети. Часть 2
8 - Свёрточные нейросети. Часть 3. Базовые архитектуры и применения для распознавания лиц
https://www.youtube.com/playlist?list=PLDCK7Cej1W40jU..
https://www.youtube.com/watch?v=gzu8YzcDxnQ&list=..
#video #ai Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение - YouTube www.youtube.com
Video: 1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение" 1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет 2 - Основы обработки изображений 3 - Особые точки. Сопоставление изображений 4 - Введение в машинное обучение 5 - Классификация изображений 6 - Свёрточные…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Подборка видео о machine learning и data science
1. Как работают нейронные сети
2. Что такое Data Science
3. Что такое Deep Learning
4. Как работает теорема Байеса
5. Рекуррентные нейронные сети и длинная краткосрочная память
6. Как работают сверточные нейронные сети
7. Becca 7 и обучение с подкреплением
8. Роботы, умные дома и IoT
9. Превращение машинного обучения в Data Science
10. Data Science для всех
#data_analysis
#video ( интересные видеокурсы https://vk.com/videos-3183750 )
Подборка видео о machine learning и data science
1. Как работают нейронные сети
2. Что такое Data Science
3. Что такое Deep Learning
4. Как работает теорема Байеса
5. Рекуррентные нейронные сети и длинная краткосрочная память
6. Как работают сверточные нейронные сети
7. Becca 7 и обучение с подкреплением
8. Роботы, умные дома и IoT
9. Превращение машинного обучения в Data Science
10. Data Science для всех
#data_analysis
#video ( интересные видеокурсы https://vk.com/videos-3183750 )
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Подборка видео о machine learning и data science 1. Как работают нейронные сети 2. Что такое Data Science 3. Что такое Deep Learning 4. Как работает теорема Байеса 5. Рекуррентные нейронные сети и длинная краткосрочная память 6. Как работают сверточные…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Нейронные сети. 1. Введение
https://www.youtube.com/watch?v=_QlfUjz9SGQ
https://www.youtube.com/watch?v=aTWgFLXDL8w
https://www.youtube.com/watch?v=YtqdBz-1LfQ
https://www.youtube.com/watch?v=DgANpr-IgQ0
https://www.youtube.com/watch?v=9GaXqGV1nEU
https://www.youtube.com/watch?v=5t9tJGj2sHg
https://www.youtube.com/watch?v=fOK4F5JmJ4k
https://www.youtube.com/watch?v=LAWCQtoEw5w
https://www.youtube.com/watch?v=Ussc0BELTZU
https://www.youtube.com/watch?v=gvPzP9mCv5M
Нейронные сети. Просто
1. Введение.
2. Немного биологии.
3. В целом об искусственной нейронной сети.
4. Искусственный нейрон.
5. Структура нейронной сети.
6. Нюансы работы нейронной сети.
7. Обучение сети.
8. Технология обучения сети. Часть 1.
9. Технология обучения сети. Часть 2.
10. Работа одного нейрона
#video #neural
Нейронные сети. 1. Введение
https://www.youtube.com/watch?v=_QlfUjz9SGQ
https://www.youtube.com/watch?v=aTWgFLXDL8w
https://www.youtube.com/watch?v=YtqdBz-1LfQ
https://www.youtube.com/watch?v=DgANpr-IgQ0
https://www.youtube.com/watch?v=9GaXqGV1nEU
https://www.youtube.com/watch?v=5t9tJGj2sHg
https://www.youtube.com/watch?v=fOK4F5JmJ4k
https://www.youtube.com/watch?v=LAWCQtoEw5w
https://www.youtube.com/watch?v=Ussc0BELTZU
https://www.youtube.com/watch?v=gvPzP9mCv5M
Нейронные сети. Просто
1. Введение.
2. Немного биологии.
3. В целом об искусственной нейронной сети.
4. Искусственный нейрон.
5. Структура нейронной сети.
6. Нюансы работы нейронной сети.
7. Обучение сети.
8. Технология обучения сети. Часть 1.
9. Технология обучения сети. Часть 2.
10. Работа одного нейрона
#video #neural
YouTube
Нейронные сети. 10. Работа одного нейрона
Учебник по нейросетям - https://neuralnet.info
.Net Framework - https://www.microsoft.com/ru-ru/download/details.aspx?id=17851
Первая программа - https://neuralnet.info/programs/NN-Ex01-a.zip
Вторая программа - https://neuralnet.info/programs/NN-Ex01-b.zip…
.Net Framework - https://www.microsoft.com/ru-ru/download/details.aspx?id=17851
Первая программа - https://neuralnet.info/programs/NN-Ex01-a.zip
Вторая программа - https://neuralnet.info/programs/NN-Ex01-b.zip…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
МИЭТ | Лекция 1 | Язык программирования Python и полезные модули
https://www.youtube.com/watch?v=UZS2fzflGEM
https://www.youtube.com/watch?v=tkaSJHVoA4w
https://www.youtube.com/watch?v=g1ozri1Zjnc
https://www.youtube.com/watch?v=r8V28TyJ1Mw
https://www.youtube.com/watch?v=WxNAW2G_RWw
https://www.youtube.com/watch?v=BbZABkD3Ylc
https://www.youtube.com/watch?v=8eVdnlsBFnI
https://www.youtube.com/watch?v=jCZ0g-gzlLo
Курс МИЭТ | Методы обработки и анализа больших данных
Язык программирования Python и полезные модули
Введение в машинное обучение
Градиентный бустинг и другие методы для обработки табличных данных
Введение в нейронные сети
Свёрточные нейронные сети для работы с изображениями
Работа с текстовыми данными
Работа со звуковыми данными. Задачи Object Detection и Segmentation
Реализация нейронных сетей на аппаратном уровне
#video #python #datascience #neural
МИЭТ | Лекция 1 | Язык программирования Python и полезные модули
https://www.youtube.com/watch?v=UZS2fzflGEM
https://www.youtube.com/watch?v=tkaSJHVoA4w
https://www.youtube.com/watch?v=g1ozri1Zjnc
https://www.youtube.com/watch?v=r8V28TyJ1Mw
https://www.youtube.com/watch?v=WxNAW2G_RWw
https://www.youtube.com/watch?v=BbZABkD3Ylc
https://www.youtube.com/watch?v=8eVdnlsBFnI
https://www.youtube.com/watch?v=jCZ0g-gzlLo
Курс МИЭТ | Методы обработки и анализа больших данных
Язык программирования Python и полезные модули
Введение в машинное обучение
Градиентный бустинг и другие методы для обработки табличных данных
Введение в нейронные сети
Свёрточные нейронные сети для работы с изображениями
Работа с текстовыми данными
Работа со звуковыми данными. Задачи Object Detection и Segmentation
Реализация нейронных сетей на аппаратном уровне
#video #python #datascience #neural
YouTube
МИЭТ | Лекция 8 | Реализация нейронных сетей на аппаратном уровне
Курс: Методы обработки и анализа больших данных
Лекция 1: https://youtu.be/jCZ0g-gzlLo
Лекция 2: https://youtu.be/8eVdnlsBFnI
Лекция 3: https://youtu.be/BbZABkD3Ylc
Лекция 4: https://youtu.be/WxNAW2G_RWw
Лекция 5: https://youtu.be/r8V28TyJ1Mw
Лекция 6: …
Лекция 1: https://youtu.be/jCZ0g-gzlLo
Лекция 2: https://youtu.be/8eVdnlsBFnI
Лекция 3: https://youtu.be/BbZABkD3Ylc
Лекция 4: https://youtu.be/WxNAW2G_RWw
Лекция 5: https://youtu.be/r8V28TyJ1Mw
Лекция 6: …
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Лекция 1. Понятие и оценка алгоритмов
https://www.youtube.com/watch?v=k850DNwR9xw
Алгоритмы и структуры данных
1. Понятие и оценка алгоритмов
2. Сортировки
3. Сортировки и поиски
4. Динамическое программирование часть 1
5. Динамическое программирование часть 2
6. Жадные алгоритмы
7. Базовые структуры данных
8. Приоритетные очереди
9. CHM и деревья поиска
10. Деревья поиска
#video #algorithm
https://www.youtube.com/watch?v=k850DNwR9xw&list=..
Лекция 1. Понятие и оценка алгоритмов
https://www.youtube.com/watch?v=k850DNwR9xw
Алгоритмы и структуры данных
1. Понятие и оценка алгоритмов
2. Сортировки
3. Сортировки и поиски
4. Динамическое программирование часть 1
5. Динамическое программирование часть 2
6. Жадные алгоритмы
7. Базовые структуры данных
8. Приоритетные очереди
9. CHM и деревья поиска
10. Деревья поиска
#video #algorithm
https://www.youtube.com/watch?v=k850DNwR9xw&list=..
YouTube
Лекция 1. Понятие и оценка алгоритмов
https://compscicenter.ru
Лекция №1 курса «Алгоритмы и структуры данных, часть 1» (осень 2019).
Преподаватель — Нияз Габдуллазянович Нигматуллин
Страница лекции на сайте CSC: https://bit.ly/2lYdelp
Лекция №1 курса «Алгоритмы и структуры данных, часть 1» (осень 2019).
Преподаватель — Нияз Габдуллазянович Нигматуллин
Страница лекции на сайте CSC: https://bit.ly/2lYdelp
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Теория
1. Двоичная система счисления. Максимально просто и подробно
2. Принцип работы компьютера. Машина Тьюринга
3. Термины операция и оператор
4. Умножение и деление сдвигом
5. Математическая индукция с нуля полная теория
6. Рекурсия. Полная теория
7. Оценка сложности алгоритма. Сложность алгоритмов. Big O, Большое О
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=Ro8jdy_kpko&list=..
Теория
1. Двоичная система счисления. Максимально просто и подробно
2. Принцип работы компьютера. Машина Тьюринга
3. Термины операция и оператор
4. Умножение и деление сдвигом
5. Математическая индукция с нуля полная теория
6. Рекурсия. Полная теория
7. Оценка сложности алгоритма. Сложность алгоритмов. Big O, Большое О
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=Ro8jdy_kpko&list=..
YouTube
Двоичная система счисления. Максимально просто и подробно
Видео для тех, кому не помогли другие. Перевод из двоичной в десятичную систему счисления. Перевод из десятичной в двоичную систему. Принцип работы двоичных ...
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Pandas (Python) Как храним наблюдения? - Data Science Handmade
https://www.youtube.com/watch?v=5EOOZ2Ifv6E
https://www.youtube.com/watch?v=IQb8UKNLxxo
https://www.youtube.com/watch?v=KZCZ0F0hGFQ
https://www.youtube.com/watch?v=6b_4Gw3LR7k
https://www.youtube.com/watch?v=0nWR4RhwelA
https://www.youtube.com/watch?v=7CRurIQJjRY
https://www.youtube.com/watch?v=tMdFwzTwGWU
https://www.youtube.com/watch?v=82NROMDHuj4
https://www.youtube.com/watch?v=Z8sVfhVi06c
https://www.youtube.com/watch?v=RWK4q-Uy0bE
Python. Data Science. Handmade.
● Pandas (Python) Как храним наблюдения?
● Визуализация (Python)
● K-means (кластеризация, обучение без учителя)
● Деревья решений. Shannon's Entropy - рассматриваю идею...
● Деревья решений. Gini Impurity - рассматриваю идею...
● Linear Regression - рассматриваю идею...
● Линейная регрессия. Применение (R)
● Градиентный спуск (идея)
● TensorFlow (Python) введение, градиентный спуск, линейная регрессия
● Логистическая регрессия TensorFlow (Python)
#video #python #ai
Pandas (Python) Как храним наблюдения? - Data Science Handmade
https://www.youtube.com/watch?v=5EOOZ2Ifv6E
https://www.youtube.com/watch?v=IQb8UKNLxxo
https://www.youtube.com/watch?v=KZCZ0F0hGFQ
https://www.youtube.com/watch?v=6b_4Gw3LR7k
https://www.youtube.com/watch?v=0nWR4RhwelA
https://www.youtube.com/watch?v=7CRurIQJjRY
https://www.youtube.com/watch?v=tMdFwzTwGWU
https://www.youtube.com/watch?v=82NROMDHuj4
https://www.youtube.com/watch?v=Z8sVfhVi06c
https://www.youtube.com/watch?v=RWK4q-Uy0bE
Python. Data Science. Handmade.
● Pandas (Python) Как храним наблюдения?
● Визуализация (Python)
● K-means (кластеризация, обучение без учителя)
● Деревья решений. Shannon's Entropy - рассматриваю идею...
● Деревья решений. Gini Impurity - рассматриваю идею...
● Linear Regression - рассматриваю идею...
● Линейная регрессия. Применение (R)
● Градиентный спуск (идея)
● TensorFlow (Python) введение, градиентный спуск, линейная регрессия
● Логистическая регрессия TensorFlow (Python)
#video #python #ai
YouTube
Логистическая регрессия TensorFlow (Python) - Data Science Handmade
ставьте скорость 2.x
assumptions - https://www.statisticssolutions.com/assumptions-of-logistic-regression/
assumptions - https://www.statisticssolutions.com/assumptions-of-logistic-regression/
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Искусственный интеллект и нейронные сети C#. Машинное обучение для начинающих. Простая нейросеть.
https://www.youtube.com/watch?v=woohvQE73AI
Нейронная сеть C#
1. Простая нейросеть.
2. Алгоритм обратного распространения ошибки
3. Обучение по Dataset.
4. Компьютерное зрение и распознавание образов нейронной сетью
5. Информационная система медицинской организации
#video #csharp
https://www.youtube.com/watch?v=woohvQE73AI&list=..
Искусственный интеллект и нейронные сети C#. Машинное обучение для начинающих. Простая нейросеть.
https://www.youtube.com/watch?v=woohvQE73AI
Нейронная сеть C#
1. Простая нейросеть.
2. Алгоритм обратного распространения ошибки
3. Обучение по Dataset.
4. Компьютерное зрение и распознавание образов нейронной сетью
5. Информационная система медицинской организации
#video #csharp
https://www.youtube.com/watch?v=woohvQE73AI&list=..
YouTube
Искусственный интеллект и нейронные сети C#. Машинное обучение для начинающих. Простая нейросеть.
Мы изучим основные понятия и теорию необходимые для создания нейронных сетей, поймем главный принцип работы искусственного интеллекта и приступим к реализации простой нейронной сети на языке программирования C#.
Этот практический интенсив по языку программирования…
Этот практический интенсив по языку программирования…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
АиСД S04E01. Максимальное паросочетание в двудольном графе
https://www.youtube.com/watch?v=wwar25AoPhQ
Алгоритмы и структуры данных
1. Максимальное паросочетание в двудольном графе
2. Максимальное паросочетание в недвудольном графе
3. Потоки, разрезы. Алгоритм Форда-Фалкерсона
4. Потоки. Алгоритм Диница. Масштабирование потока
5. Потоки. Алгоритмы Гольдберга-Тарьяна и Хопкрофта-Карпа
6. Кососимметрические потоки
7. Задача о назначениях. Венгерский алгоритм
8. Поток минимальной стоимости
9. Алгоритмы Штор-Вагнера и Каргера-Штейна
10. Линейное программирование
#video #algorithm
https://www.youtube.com/watch?v=wwar25AoPhQ&list=..
АиСД S04E01. Максимальное паросочетание в двудольном графе
https://www.youtube.com/watch?v=wwar25AoPhQ
Алгоритмы и структуры данных
1. Максимальное паросочетание в двудольном графе
2. Максимальное паросочетание в недвудольном графе
3. Потоки, разрезы. Алгоритм Форда-Фалкерсона
4. Потоки. Алгоритм Диница. Масштабирование потока
5. Потоки. Алгоритмы Гольдберга-Тарьяна и Хопкрофта-Карпа
6. Кососимметрические потоки
7. Задача о назначениях. Венгерский алгоритм
8. Поток минимальной стоимости
9. Алгоритмы Штор-Вагнера и Каргера-Штейна
10. Линейное программирование
#video #algorithm
https://www.youtube.com/watch?v=wwar25AoPhQ&list=..
YouTube
АиСД S04E01. Максимальное паросочетание в двудольном графе
Алгоритмы и структуры данных. Семестр 4. Лекция 1.
На первой лекции мы начали говорить про паросочетания. Рассмотрели алгоритм Куна для нахождения максимального паросочетания в двудольном графе.
Университет ИТМО, 2021 г.
На первой лекции мы начали говорить про паросочетания. Рассмотрели алгоритм Куна для нахождения максимального паросочетания в двудольном графе.
Университет ИТМО, 2021 г.
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Графы, основные понятия
https://www.youtube.com/watch?v=EUdf8Z7DP3o
https://www.youtube.com/watch?v=5qsXfqZRMhs
https://www.youtube.com/watch?v=yWBkYohi6bY
https://www.youtube.com/watch?v=urLBWpEPWn8
https://www.youtube.com/watch?v=RrgBfb_nqyY
https://www.youtube.com/watch?v=cYKgjrb57gI
https://www.youtube.com/watch?v=QwWlLZKWssE
https://www.youtube.com/watch?v=7kw2mqA1eOg
https://www.youtube.com/watch?v=dtt9hzl1FIE
https://www.youtube.com/watch?v=OwB5iSEVB7s
Графы
1. Графы, основные понятия
2. Связность графов
3. Гамильтоновы графы
4. Алгоритм топологической сортировки
5. Деревья практика
6. Эйлеровы графы
7. Деревья
8. Достижимость в графах
9. Алгоритм Дейкстры
10. Гамильтоновы графы практика
#video #math
Графы, основные понятия
https://www.youtube.com/watch?v=EUdf8Z7DP3o
https://www.youtube.com/watch?v=5qsXfqZRMhs
https://www.youtube.com/watch?v=yWBkYohi6bY
https://www.youtube.com/watch?v=urLBWpEPWn8
https://www.youtube.com/watch?v=RrgBfb_nqyY
https://www.youtube.com/watch?v=cYKgjrb57gI
https://www.youtube.com/watch?v=QwWlLZKWssE
https://www.youtube.com/watch?v=7kw2mqA1eOg
https://www.youtube.com/watch?v=dtt9hzl1FIE
https://www.youtube.com/watch?v=OwB5iSEVB7s
Графы
1. Графы, основные понятия
2. Связность графов
3. Гамильтоновы графы
4. Алгоритм топологической сортировки
5. Деревья практика
6. Эйлеровы графы
7. Деревья
8. Достижимость в графах
9. Алгоритм Дейкстры
10. Гамильтоновы графы практика
#video #math
YouTube
Гамильтоновы графы практика
Приведено видео практического занятия по дискретной математике "Гамильтоновы графы". На занятии решены примеры нахождения гамильтоновых циклов. Рассмотрена задача коммивояжера, найдено субоптимальное решение этой задачи.
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
АиСД S01E01. Алгоритмы. Оценка времени. Сортировка слиянием.
https://www.youtube.com/watch?v=P6-7bcuPs3k
https://www.youtube.com/watch?v=CeAjTL-Fshs
https://www.youtube.com/watch?v=n4YTYuvaI3Q
https://www.youtube.com/watch?v=RztI7DLZV0M
https://www.youtube.com/watch?v=J9Vm9E4Smp4
https://www.youtube.com/watch?v=gIIG_uN9RWU
https://www.youtube.com/watch?v=cBrm7d3hi68
https://www.youtube.com/watch?v=CWiDEus3rDA
https://www.youtube.com/watch?v=sFPHaUHSw8s
https://www.youtube.com/watch?v=8BniwdaAUMc
Алгоритмы и структуры данных
01. Алгоритмы. Оценка времени. Сортировка слиянием.
02. Структуры данных. Куча. Сортировка кучей
03. Быстрая сортировка. К-я порядковая статистика
04. Нижняя оценка на сортировку. Цифровая сортировка. Сортирующие сети
05. Двоичный поиск
06. Стеки, очереди. Амортизированное время
07. Связные списки. Pointer Machine
08. Система непересекающихся множеств
09. Фибоначчиева куча
10. Динамическое программирование
Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/bXFcxC
#video #algorithm
АиСД S01E01. Алгоритмы. Оценка времени. Сортировка слиянием.
https://www.youtube.com/watch?v=P6-7bcuPs3k
https://www.youtube.com/watch?v=CeAjTL-Fshs
https://www.youtube.com/watch?v=n4YTYuvaI3Q
https://www.youtube.com/watch?v=RztI7DLZV0M
https://www.youtube.com/watch?v=J9Vm9E4Smp4
https://www.youtube.com/watch?v=gIIG_uN9RWU
https://www.youtube.com/watch?v=cBrm7d3hi68
https://www.youtube.com/watch?v=CWiDEus3rDA
https://www.youtube.com/watch?v=sFPHaUHSw8s
https://www.youtube.com/watch?v=8BniwdaAUMc
Алгоритмы и структуры данных
01. Алгоритмы. Оценка времени. Сортировка слиянием.
02. Структуры данных. Куча. Сортировка кучей
03. Быстрая сортировка. К-я порядковая статистика
04. Нижняя оценка на сортировку. Цифровая сортировка. Сортирующие сети
05. Двоичный поиск
06. Стеки, очереди. Амортизированное время
07. Связные списки. Pointer Machine
08. Система непересекающихся множеств
09. Фибоначчиева куча
10. Динамическое программирование
Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/bXFcxC
#video #algorithm
YouTube
АиСД S01E10. Динамическое программирование
Алгоритмы и структуры данных. Семестр 1. Лекция 10.
На десятой лекции мы начали разбирать метод динамического программирования
Университет ИТМО, 2020 г.
На десятой лекции мы начали разбирать метод динамического программирования
Университет ИТМО, 2020 г.
DFSpot – Нейро-сетевая модель, которая определяет, является ли входное видео/изображение реальным или дипфейком
⤷ Ссылка на Google Colab
@neural | #Python #Interesting #Video #Neural #Network
⤷ Ссылка на Google Colab
@neural | #Python #Interesting #Video #Neural #Network
🔥 Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение
1. Введение в нейронные сети
2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации
3. Методы регуляризации в DL
4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
7. Языковое моделирование и RNN
8. Задача машинного перевода (seq2seq)
9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети
#video #nerual
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
@neural
1. Введение в нейронные сети
2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации
3. Методы регуляризации в DL
4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
7. Языковое моделирование и RNN
8. Задача машинного перевода (seq2seq)
9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети
#video #nerual
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
@neural