Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 4 - Adversarial Attacks / GANs
https://www.youtube.com/watch?v=ANszao6YQuM

🎥 Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 4 - Adversarial Attacks / GANs
👁 1 раз ⏳ 4980 сек.
Andrew Ng, Adjunct Professor & Kian Katanforoosh, Lecturer - Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/

Andrew Ng
Adjunct Professor, Computer Science

Kian Katanforoosh
Lecturer, Computer Science

To follow along with the course schedule and syllabus, visit:
http://cs230.stanford.edu/

To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence, visit: http://learn.stanford.edu/AI.html

To view all online courses and programs offered by Stanford, visit: http:

🎥 099 Наука о данных в анализе современной культуры – Лев Манович
👁 1 раз ⏳ 3210 сек.
В рамках мероприятия "Data & Science: цифровые методы в гуманитарных науках" в Яндексе Лев Манович рассказал об анализе данных в современной культуре.

Чтобы увидеть современную культуру во всём её масштабе, разнообразии и стремительности, нужны новые вычислительные и математические методы. При этом требуется вдумчивый и критический подход к популярные методы машинного обучения и статистики, а не простое воспроизведение коммерчески успешных методов.

Лев Манович рассматривает примеры проектов, которые реша

​Рак, аутизм и диабет: что ИИ поможет лечить в 2019 году

Рынок ИИ в медицине в 2019 году, по прогнозу Frost&Sullivan, достигнет 1,7 миллиарда долларов. К 2021 году он вырастет еще в три раза — до 6,6 миллиарда. О том, какие болезни будут лечить с помощью искусственного интеллекта и какие компании планируют заработать на этом, — в обзоре Binary District.
https://habr.com/ru/company/binarydistrict/blog/445176/

🔗 Рак, аутизм и диабет: что ИИ поможет лечить в 2019 году
Рынок ИИ в медицине в 2019 году, по прогнозу Frost&Sullivan, достигнет 1,7 миллиарда долларов. К 2021 году он вырастет еще в три раза — до 6,6 миллиарда. О том,...

​Quick Draw Doodle Recognition: как подружить R, C++ и нейросетки

https://habr.com/ru/company/ods/blog/443758/

🔗 Quick Draw Doodle Recognition: как подружить R, C++ и нейросетки
Привет, Хабр! Осенью прошлого года на Kaggle проходил конкурс по классификации нарисованных от руки картинок Quick Draw Doodle Recognition, в котором среди пр...

🎥 16. Word embeddings: лекция
👁 1 раз ⏳ 4065 сек.
На этом занятии мы расскажем о том, что такое эмбеддинги и как они используются в обработке текста, а также рассмотрим несколько способов обучения Embedding-моделей.

Семинар: https://www.youtube.com/watch?v=8mt5kQ78p3M

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ, ШАД).

Материалы занятия:
https://drive.google.com/open?id=11nmmmuZ9zkt7xRUGBeCjBTyVP0YCBaY9

---

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschlmipt
Github-репозиторий:

🎥 16. Word embeddings: семинар
👁 1 раз ⏳ 2265 сек.
Практическая часть занятия по эмбеддингам.

Лекция: https://www.youtube.com/watch?v=v-1sE7CODF8

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ, ШАД).

Материалы занятия:
https://drive.google.com/open?id=11nmmmuZ9zkt7xRUGBeCjBTyVP0YCBaY9

---

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschlmipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool

ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/
Проекты для

🎥 5. Модель нейрона: лекция
👁 2 раз ⏳ 3343 сек.
Время начинать изучать нейросети!

Чтобы понять, как они работают, необходимо понимать работу одного нейрона. На этом занятии речь как раз идёт об этом и том, как устроен перцептрон Розенблатта -- прообраз современного нейрона.

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ, ШАД).

Семинар: https://www.youtube.com/watch?v=gsPbqq-HYfg

Материалы занятия:
https://drive.google.com/open?id=1dwNweNgW1juGKjJZ-j1y0h-Rb4eSxJ0-

---

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Офици

🎥 101. Чем может и чем не может наука о данных помочь науке о литературе — Борис Орехов
👁 1 раз ⏳ 1661 сек.
В рамках мероприятия "Data & Science: цифровые методы в гуманитарных науках" Борис Орехов рассказал, что наука о данных и литературоведение гораздо больше похожи, чем кажется на первый взгляд.

Обе отрасли знания пытаются найти неочевидные закономерности в сложно организованных объектах. Но не любой привычный исследователю данных подход будет осмыслен в исследовании литературы. Борис на примерах показывает, какие методы работают и приносят пользу, а какие пока остаются игрушками — и почему.

Другие доклады

​Tinkering with Tensors and Other Great Adventures
A meditation on implementing your first deep learning paper, while (loosely) maintaining your sanity.
https://towardsdatascience.com/tinkering-with-tensors-and-other-great-adventures-260572a403e8

🔗 Tinkering with Tensors and Other Great Adventures
A meditation on implementing your first deep learning paper, while (loosely) maintaining your sanity.

​Visualizing memorization in RNNs

https://distill.pub/2019/memorization-in-rnns/

#artificialintelligence #deeplearning #machinelearning

🔗 Visualizing memorization in RNNs
Inspecting gradient magnitudes in context can be a powerful tool to see when recurrent units use short-term or long-term contextual understanding.

​Simulated Policy Learning in Video Models

http://ai.googleblog.com/2019/03/simulated-policy-learning-in-video.html

🔗 Simulated Policy Learning in Video Models
Posted by Łukasz Kaiser and Dumitru Erhan, Research Scientists, Google AI Deep reinforcement learning (RL) techniques can be used to le...

​Российский Завод Колесных Проставок ZUZ™
✔Шайбы сквозные
✔Расширители колеи
✔Переходники для дисков

Самые низкие цены на рынке 📉
Высокопрочный алюминий 👊🏻
Комплекты в наличии
Заказ от 1 штуки

Изготовление по вашим параметрам 🔧
✔автомобили
✔квадроциклы
✔прицепы

Проконсультироваться и заказать:
По телефону/Viber/Whatsapp +7 (982) 277 44 44 ☎
В группе: vk.com/zavodprostavok
На официальном сайте компании: http://zlatural74.ru/

Всех участников в сфере авто - мото бизнеса приглашаем к сотрудничеству 🤝

----------------------------------------------------------------------------
Проставки на автомобили: Уаз (Uaz), Нива (Niva), Ваз, Лада (Lada), Тойота (Toyota), Бмв (Bmw), Мерседес (Mercedes), Ауди (Audi),Фольксваген (Volkswagen),Ситроен (Citroen),Форд (Ford), Киа (Kia), Хендай (Hyundai), Лексус (Lexus), Мазда (Mazda), Митсубиси (Mitsubishi), Ниссан (Nissan), Опель (Opel), Пежо (Peugeot), Субару (Subaru), Cузуки (Suzuki), Вольво (Volvo), Санг Йонг (Ssangyong), Шевроле (Chevrolet)...
Проставки на квадроциклы: Поларис (Polaris), Brp, Can-Am, Yamaha (Ямаха), ArcticCat (Арктик Кэт), Honda (Хонда), Kawasaki ( Кавасаки), Cfmoto (Си Эф Мото), Stels (Стелс), Suzuki (Сузуки), Рм (Русская Механика)...
Проставки на прицепы: МЗСА, ВЕКТОР, Трейлер, СаранскСпецТехника, Курганские прицепы, Кремень31, LAKER, PRESTIGE...

🔗

​Выкупят/не выкупят: наш ML-пилот в «Утконосе»

В этом посте речь пойдет про пилотное ML-исследование для гипермаркета «Утконос», где мы прогнозировали выкуп скоропортящихся товаров. При этом мы учли данные не только по остаткам на складе, но и производственный календарь с выходными и праздниками и даже погоду (жара, снег, дождь и град нипочем только «Taft’у Три погоды», но не покупателям). Теперь мы знаем, например, что «загадочная русская душа» особенно жаждет мяса по субботам, а белые яйца ценит выше коричневых. Но обо всем по порядку.https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/445190/

🔗 Выкупят/не выкупят: наш ML-пилот в «Утконосе»
В этом посте речь пойдет про пилотное ML-исследование для гипермаркета «Утконос», где мы прогнозировали выкуп скоропортящихся товаров. При этом мы учли данные не...

​SNA Hackathon 2019: усложняем архитектуру — упрощаем признаки

https://habr.com/ru/company/mailru/blog/445348/

🔗 SNA Hackathon 2019: усложняем архитектуру — упрощаем признаки
В этой статье я расскажу про свое решение текстовой части задачи SNA Hackathon 2019. Какие-то из предложенных идей будут полезны участникам очной части хакатон...

​snakers4/gpu-box-setup

🔗 snakers4/gpu-box-setup
Contribute to snakers4/gpu-box-setup development by creating an account on GitHub.

​Quantum Machine Learning - Prof. Lilienfeld

🔗 Quantum Machine Learning - Prof. Lilienfeld
Prof. O. Anatole von Lilienfeld of the University of Bassel presented his labs work on Quantum Machine Learning at the 2017 Conference on Neural Information ...