Нейронные сети
Нейронные сети 1 Введение
Нейронные сети 2 Немного биологии
Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
Нейронные сети 7 Обучение сети
Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
#ии #Нейронныесети
🎥 Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
👁 12 раз ⏳ 1003 сек.
🎥 Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
👁 1 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
👁 5 раз ⏳ 1367 сек.
🎥 Нейронные сети 7 Обучение сети
👁 1 раз ⏳ 1077 сек.
🎥 Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
👁 1 раз ⏳ 1396 сек.
🎥 Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
👁 1 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
👁 1 раз ⏳ 600 сек.
🎥 Нейронные сети 2 Немного биологии
👁 4 раз ⏳ 488 сек.
🎥 Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
👁 2 раз ⏳ 535 сек.
🎥 Нейронные сети 1 Введение
👁 5 раз ⏳ 509 сек.
Нейронные сети 1 Введение
Нейронные сети 2 Немного биологии
Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
Нейронные сети 7 Обучение сети
Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
#ии #Нейронныесети
🎥 Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
👁 12 раз ⏳ 1003 сек.
🎥 Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
👁 1 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
👁 5 раз ⏳ 1367 сек.
🎥 Нейронные сети 7 Обучение сети
👁 1 раз ⏳ 1077 сек.
🎥 Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
👁 1 раз ⏳ 1396 сек.
🎥 Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
👁 1 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
👁 1 раз ⏳ 600 сек.
🎥 Нейронные сети 2 Немного биологии
👁 4 раз ⏳ 488 сек.
🎥 Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
👁 2 раз ⏳ 535 сек.
Видео взято с https://www.youtube.com/channel/UC5dqkmvoovlmFsFZ3ACAVTw🎥 Нейронные сети 1 Введение
👁 5 раз ⏳ 509 сек.
Видео взято с канала https://www.youtube.com/channel/UC5dqkmvoovlmFsFZ3ACAVTwVk
Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
vk.com video
Нейронные сети
Нейронные сети 1 Введение
Нейронные сети 2 Немного биологии
Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
Нейронные сети 7 Обучение сети
Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
#ии #Нейронныесети
🎥 Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
👁 25 раз ⏳ 1003 сек.
🎥 Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
👁 5 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
👁 9 раз ⏳ 1367 сек.
🎥 Нейронные сети 7 Обучение сети
👁 4 раз ⏳ 1077 сек.
🎥 Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
👁 3 раз ⏳ 1396 сек.
🎥 Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
👁 5 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
👁 5 раз ⏳ 600 сек.
🎥 Нейронные сети 2 Немного биологии
👁 9 раз ⏳ 488 сек.
🎥 Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
👁 7 раз ⏳ 535 сек.
🎥 Нейронные сети 1 Введение
👁 10 раз ⏳ 509 сек.
Нейронные сети 1 Введение
Нейронные сети 2 Немного биологии
Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
Нейронные сети 7 Обучение сети
Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
#ии #Нейронныесети
🎥 Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
👁 25 раз ⏳ 1003 сек.
🎥 Нейронные сети 9 Технология обучения сети Часть 2
👁 5 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 8 Технология обучения сети Часть 1
👁 9 раз ⏳ 1367 сек.
🎥 Нейронные сети 7 Обучение сети
👁 4 раз ⏳ 1077 сек.
🎥 Нейронные сети 6 Нюансы работы нейронной сети
👁 3 раз ⏳ 1396 сек.
🎥 Нейронные сети 5 Структура нейронной сети
👁 5 раз ⏳ 905 сек.
🎥 Нейронные сети 4 Искусственный нейрон
👁 5 раз ⏳ 600 сек.
🎥 Нейронные сети 2 Немного биологии
👁 9 раз ⏳ 488 сек.
🎥 Нейронные сети 3 В целом об искусственной нейронной сети 1
👁 7 раз ⏳ 535 сек.
Видео взято с https://www.youtube.com/channel/UC5dqkmvoovlmFsFZ3ACAVTw🎥 Нейронные сети 1 Введение
👁 10 раз ⏳ 509 сек.
Видео взято с канала https://www.youtube.com/channel/UC5dqkmvoovlmFsFZ3ACAVTwVk
Нейронные сети 10 Работа одного нейрона
vk.com video
Самообучающиеся системы [2009] Николенко
Книга посвящена одной из самых практически применимых, активных и быстроразвивающихся областей современной информатики, объединяющей множество методов из различных областей математики и не только математики – машинному обучению. В книге обсуждаются основы многих базовых аппаратов машинного обучения: деревья принятия решений, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, байесовские классификаторы, алгоритмы кластеризации и обучение с подкреплением.
Изложение ведется увлекательным языком, книгу интересно читать, и она доступна даже не очень подготовленному читателю. Однако при этом сохраняется математическая строгость, а наиболее сложные части изложения заинтересуют и профессионалов. Книга снабжена обширной аннотированной библиографией.
Читать книгу смогут даже старшеклассники, хотя она будет представлять несомненный профессиональный интерес и для студентов всех курсов, изучающих математику и информатику, а также для специалистов и аспирантов, ведущих исследования в соответствующих областях. В этом отношении значительная часть материала монографии сможет сыграть роль углубленного учебного пособия.
Скачать:
tgmsg.ru/physics_lib
t-do.ru/physics_lib
#математика
#информатика
#машинное_обучение
#искусственный_интеллект
#математика#информатика #машинное_обучение #искусственный_интеллект #ai #ии
🔗 Physics.Math.Code – Telegram
VK: vk.com/physics_math Чат инженеров: @math_code Чат хакеров: @hack_cpp YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode Заказать технические работы, программы, репетиторство: vk.com/itmentor Админ: @physicist_i
📝 Самообучающиеся системы [2009] Николенко.djvu - 💾2 235 921
Книга посвящена одной из самых практически применимых, активных и быстроразвивающихся областей современной информатики, объединяющей множество методов из различных областей математики и не только математики – машинному обучению. В книге обсуждаются основы многих базовых аппаратов машинного обучения: деревья принятия решений, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, байесовские классификаторы, алгоритмы кластеризации и обучение с подкреплением.
Изложение ведется увлекательным языком, книгу интересно читать, и она доступна даже не очень подготовленному читателю. Однако при этом сохраняется математическая строгость, а наиболее сложные части изложения заинтересуют и профессионалов. Книга снабжена обширной аннотированной библиографией.
Читать книгу смогут даже старшеклассники, хотя она будет представлять несомненный профессиональный интерес и для студентов всех курсов, изучающих математику и информатику, а также для специалистов и аспирантов, ведущих исследования в соответствующих областях. В этом отношении значительная часть материала монографии сможет сыграть роль углубленного учебного пособия.
Скачать:
tgmsg.ru/physics_lib
t-do.ru/physics_lib
#математика
#информатика
#машинное_обучение
#искусственный_интеллект
#математика#информатика #машинное_обучение #искусственный_интеллект #ai #ии
🔗 Physics.Math.Code – Telegram
VK: vk.com/physics_math Чат инженеров: @math_code Чат хакеров: @hack_cpp YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode Заказать технические работы, программы, репетиторство: vk.com/itmentor Админ: @physicist_i
📝 Самообучающиеся системы [2009] Николенко.djvu - 💾2 235 921
19 марта (четверг) в 19:30
Онлайн-лекция "Машины, которые играют в игры и игры, в которые играют машины"
📢 На лекции мы поговорим о том, какую роль игры занимают в разработке систем машинного интеллекта.
🤖 Начнём с простых примеров — игры ним, ниматрона и крестиков-ноликов, узнаем, в каких случаях и каким образом машины уже сейчас могут играть «на уровне бога», взглянем на историю компьютерных шашек, шахмат, го и покера, познакомимся с возможностями машин в этих играх, увидим своими глазами игру двух шахматных программ.
🤖 Познакомимся с примерами того, чему искусственный интеллект может научить в играх людей. Также порассуждаем о том, в каких играх машины пока что уступают людям, разберём причины этого и попробуем дать несколько прогнозов в этой области.
🔎 Лектор: Сергей Марков, автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала XX2 ВЕК (https://22century.ru).
📌 По всем вопросам относительно лекции обращайтесь: по телефону +74950889281 или по почте arhe.msk@gmail.com
Стоимость трансляции лекции - 600 рублей.
Регистрация и оплата: https://bit.ly/38kmQcJ
Трансляция будет проводиться здесь: http://arhe.msk.ru/stream
#архэ #ии #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #СергейМарков #машины #нейронныесети #нейросеть #Искусственный_интеллект_Архэ #игры #ним #шахматы #шашки #го #покер #крестикинолики
🔗 XX2 ВЕК
Новости науки и технологий. Социальные тенденции. Футурология
Онлайн-лекция "Машины, которые играют в игры и игры, в которые играют машины"
📢 На лекции мы поговорим о том, какую роль игры занимают в разработке систем машинного интеллекта.
🤖 Начнём с простых примеров — игры ним, ниматрона и крестиков-ноликов, узнаем, в каких случаях и каким образом машины уже сейчас могут играть «на уровне бога», взглянем на историю компьютерных шашек, шахмат, го и покера, познакомимся с возможностями машин в этих играх, увидим своими глазами игру двух шахматных программ.
🤖 Познакомимся с примерами того, чему искусственный интеллект может научить в играх людей. Также порассуждаем о том, в каких играх машины пока что уступают людям, разберём причины этого и попробуем дать несколько прогнозов в этой области.
🔎 Лектор: Сергей Марков, автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала XX2 ВЕК (https://22century.ru).
📌 По всем вопросам относительно лекции обращайтесь: по телефону +74950889281 или по почте arhe.msk@gmail.com
Стоимость трансляции лекции - 600 рублей.
Регистрация и оплата: https://bit.ly/38kmQcJ
Трансляция будет проводиться здесь: http://arhe.msk.ru/stream
#архэ #ии #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #СергейМарков #машины #нейронныесети #нейросеть #Искусственный_интеллект_Архэ #игры #ним #шахматы #шашки #го #покер #крестикинолики
🔗 XX2 ВЕК
Новости науки и технологий. Социальные тенденции. Футурология
23 апреля в 11:00 пройдет онлайн-конференция «Нас слышат, видят, реагируют: куда движутся технологии?» Технологических конкурсов Up Great.
Конференция посвящена возможностям взаимного обучения человека и компьютера, а также потенциалу технологий распознавания естественного языка и «пониманию» искусственным интеллектом смысла текста.
А еще на конференции вы узнаете подробности о новом техконкурсе Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ, участники которого должны будут разработать ИИ, способный находить фактические, логические и смысловые ошибки в текстах. Подать заявку на конкурс можно здесь: https://bit.ly/2YUc3mD
Темы для обсуждения:
🔷 Где, как и зачем нужно развивать технологии коммуникации человека и машины? Как раскрыть и освоить новые области внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере распознавания?
🔷 Как устроены лучшие решения мировых игроков? Есть ли у России конкурентное преимущество на международных рынках.
🔷 Какие подходы могут привести к следующем прорыву в обработке естественных языков: «пониманию» смысла и логики в тексте?
Спикеры:
— Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения, МФТИ
— Андрей Устюжанин, руководитель совместных проектов Яндекса и CERN
— Иван Ямщиков, PhD, научный сотрудник Института Макса Планка (Лейпциг, Германия), ИИ-евангелист компании ABBYY, сооснователь Creaited Labs
— Константин Воронцов, доктор физико-математических наук. заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ
— Константин Кайсин, операционный директор технологических конкурсов Up Great
— Юрий Молодых, директор по развитию технологических конкурсов Up Great
Участие бесплатное. Регистрация по ссылке: https://bit.ly/2Rvstz9
Присоединяйтесь!
#Технологические_конкурсы #Up_Great #НТИ #ИИ #прочтение #machinelearning #nlp
Конференция посвящена возможностям взаимного обучения человека и компьютера, а также потенциалу технологий распознавания естественного языка и «пониманию» искусственным интеллектом смысла текста.
А еще на конференции вы узнаете подробности о новом техконкурсе Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ, участники которого должны будут разработать ИИ, способный находить фактические, логические и смысловые ошибки в текстах. Подать заявку на конкурс можно здесь: https://bit.ly/2YUc3mD
Темы для обсуждения:
🔷 Где, как и зачем нужно развивать технологии коммуникации человека и машины? Как раскрыть и освоить новые области внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере распознавания?
🔷 Как устроены лучшие решения мировых игроков? Есть ли у России конкурентное преимущество на международных рынках.
🔷 Какие подходы могут привести к следующем прорыву в обработке естественных языков: «пониманию» смысла и логики в тексте?
Спикеры:
— Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения, МФТИ
— Андрей Устюжанин, руководитель совместных проектов Яндекса и CERN
— Иван Ямщиков, PhD, научный сотрудник Института Макса Планка (Лейпциг, Германия), ИИ-евангелист компании ABBYY, сооснователь Creaited Labs
— Константин Воронцов, доктор физико-математических наук. заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ
— Константин Кайсин, операционный директор технологических конкурсов Up Great
— Юрий Молодых, директор по развитию технологических конкурсов Up Great
Участие бесплатное. Регистрация по ссылке: https://bit.ly/2Rvstz9
Присоединяйтесь!
#Технологические_конкурсы #Up_Great #НТИ #ИИ #прочтение #machinelearning #nlp
📃 Совместный кейс
Совместный кейс ComBox Technology и ГК Ларга по автоматическому подсчёту пассажиропотоков с помощью инструментов видеоаналитики опубликован на проекте AI Russia. Подробнее - https://ai-russia.ru/library/3-park-passenger-traffic
#транспорт #видеоаналитика #airussia #ai #cv #cnn #ии #видеонаблюдение #подсчетпассажиров #третийпарк #счетчикпассажиров AI Russia ai-russia.ru
Совместный кейс ComBox Technology и ГК Ларга по автоматическому подсчёту пассажиропотоков с помощью инструментов видеоаналитики опубликован на проекте AI Russia. Подробнее - https://ai-russia.ru/library/3-park-passenger-traffic
#транспорт #видеоаналитика #airussia #ai #cv #cnn #ии #видеонаблюдение #подсчетпассажиров #третийпарк #счетчикпассажиров AI Russia ai-russia.ru
📃 Совместный кейс
Совместный кейс ComBox Technology и ГК Ларга по автоматическому подсчёту пассажиропотоков с помощью инструментов видеоаналитики опубликован на проекте AI Russia. Подробнее - https://ai-russia.ru/library/3-park-passenger-traffic
#транспорт #видеоаналитика #airussia #ai #cv #cnn #ии #видеонаблюдение #подсчетпассажиров #третийпарк #счетчикпассажиров
Совместный кейс ComBox Technology и ГК Ларга по автоматическому подсчёту пассажиропотоков с помощью инструментов видеоаналитики опубликован на проекте AI Russia. Подробнее - https://ai-russia.ru/library/3-park-passenger-traffic
#транспорт #видеоаналитика #airussia #ai #cv #cnn #ии #видеонаблюдение #подсчетпассажиров #третийпарк #счетчикпассажиров
VK
DeepLearning (Глубокие нейронные сети)
Совместный кейс ComBox Technology и ГК Ларга по автоматическому подсчёту пассажиропотоков с помощью инструментов видеоаналитики опубликован на проекте AI Russia. Подробнее - https://ai-russia.ru/library/3-park-passenger-traffic #транспорт #видеоаналитика…
Plask— нейронка собирающая 3D анимацию по видео
Это бесплатное браузерное решение, где каждый сможет оцифровывать свои движения и анимировать их за считанные секунды с помощью искусственного интеллекта.
Все необходимые инструменты анимации в одном месте, вам не придется перепрыгивать из приложения в приложение.
Также есть функции совместной работы, библиотеки, NFT и торговой площадки, чтобы аниматоры по всему миру могли создавать и монетизировать свой талант.
📁Попробовать
// #ИИ #Сервис
Это бесплатное браузерное решение, где каждый сможет оцифровывать свои движения и анимировать их за считанные секунды с помощью искусственного интеллекта.
Все необходимые инструменты анимации в одном месте, вам не придется перепрыгивать из приложения в приложение.
Также есть функции совместной работы, библиотеки, NFT и торговой площадки, чтобы аниматоры по всему миру могли создавать и монетизировать свой талант.
📁Попробовать
// #ИИ #Сервис
Nvidia показала нейросеть eDiff-I, превращающую схематичные рисунки в фотореалистичные картинки c мгновенной передачей стилей и «рисованием» словами
Как раз год назад компания сильно прокачала нейронку GauGAN. Она могла генерировать картины с разными объектами и ландшафтами — достаточно было выбрать нужную кисть. eDiff-I похожа по функциональности. Но если GauGAN была ограничена только кистями, встроенными в редактор, то в eDiff-I объекты задаются словами! То есть, нарисовать можно абсолютно всё.
Исходников пока нет, но судя по предыдущим разработкам компании, это дело времени. Обычно они охотно ими делятся. Посмотреть и почитать подробнее можно на страничке проекта: http://deepimagination.cc/eDiffi/
#нейросети #ии #инструменты
Как раз год назад компания сильно прокачала нейронку GauGAN. Она могла генерировать картины с разными объектами и ландшафтами — достаточно было выбрать нужную кисть. eDiff-I похожа по функциональности. Но если GauGAN была ограничена только кистями, встроенными в редактор, то в eDiff-I объекты задаются словами! То есть, нарисовать можно абсолютно всё.
Исходников пока нет, но судя по предыдущим разработкам компании, это дело времени. Обычно они охотно ими делятся. Посмотреть и почитать подробнее можно на страничке проекта: http://deepimagination.cc/eDiffi/
#нейросети #ии #инструменты
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Tabnine — ИИ помогающий писать код
Сервис использует глубокое обучение, чтобы помочь вам писать код быстрее.
Данные для обучения модели разработчики собрали с открытых репозиториев на Github. Во время обучения модель будет предсказывать следующий токен на основе предыдущих токенов. В NLP токен — это единица анализа текста.
📁 Попробовать
// #ИИ #Сервис
Сервис использует глубокое обучение, чтобы помочь вам писать код быстрее.
Данные для обучения модели разработчики собрали с открытых репозиториев на Github. Во время обучения модель будет предсказывать следующий токен на основе предыдущих токенов. В NLP токен — это единица анализа текста.
📁 Попробовать
// #ИИ #Сервис