Глубокое обучение. Лекция 1. Введение в глубокое обучение (курс "Deep Learning", 2019-2020) |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-08-15 09:27 алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, Семинары Первая лекция курса "Глубокое обучение" на тему "Введение в глубокое обучение". В рамках лекции рассмотрены следующие вопросы: - Где применяется глубокое обучение? - Почему появление таких алгоритмов стало возможным? - Чем это принципиально отличается от неглубокого машинного обучения? Евгений Разинков -- к.ф.-м.н., руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX, ассистент кафедры системного анализа и ИТ института ВМиИТ Казанского федерального университета. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|