DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей | Дмитрий Коробченко (NVIDIA) |
||
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 Нейронные сети начинающим 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 |
2020-01-25 20:00 Лекции по Deep Learning DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей Общие подходы к ускорению нейронных сетей Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей Tips & Tricks for Fast Neural Net Inference in Production Нейронные сети: быстрый инференс на GPU с помощью TensorRT МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Обучение сети на Python и TensorFlow Искусственный интеллект и искусство Искусственный интеллект Комментарии: |
|