Прикладные задачи анализа данных. Евгений Соколов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-01-03 14:00 Интенсив для преподавателей НИУ ВШЭ в рамках проекта Data Culture. Как современные методы машинного обучения и искусственного интеллекта меняют подходы во многих научных областях? Почему владение основами этих методов становится частью общей научной культуры исследователя вне зависимости от конкретной предметной области? Ответы на эти и другие вопросы в рамках лекции даёт Евгений Соколов, Заместитель руководителя Департамент больших данных и информационного поиска Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|