Найти по тегу «глубокое обучение» в разделе Видеокаталог

Поиск по тегу «глубокое обучение» в разделе Видеокаталог

HD 00:24:27

Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python

Разбираем задачу по Data Science кредитный скоринг с использованием модели логистической регрессии. Учимся грамотно подходить к разведочному анализу данных EDA, а также обучать модель ML и интерпретировать результаты для бизнеса.Авторский к...
Cмотреть видео

HD 00:19:57

J: Строим Нейронную Сеть для Распознавания Изображений за 20 минут - видео

В данной лекции мы с вами построим свою собственную нейронную сеть за 20 минут, которая сможет распознавать изображения одежды.Полная версия курса лекций в книге на ЛитРес: https://www.litres.ru/timur-kazancev/iskusstvennyy-intellekt-i-mash...
Cмотреть видео

HD 01:07:19

BIM 140 Манин П.А. Искусственный интеллект (AI) для решения задач строительной индустрии - видео

Спикер: Манин Петр Андреевич- Технический руководитель Центра цифрового моделирования АО «Русатом Энерго Интернешнл», ГК РосатомВебинар: Искусственный интеллект (AI) для решения задач строительной индустрииВ процессе вебинара будут рассмотр...
Cмотреть видео

HD 01:01:47

АСУ ТП: Системы машинного зрения: особенности массового внедрения на промышленном предприятии - виде

Машинное зрение является одним из ключевых элементов при сборе данных и автоматизации технологических процессов на пути перехода к Индустрии 4.0. Промышленным предприятиям требуется решить большое количество самых разных типов задач (зачас...
Cмотреть видео

HD 00:15:26

Python: Делаем сверточную нейронную сеть в Keras | #14 нейросети на Python - видео

Смотрите как сделать сверточную нейронную сеть в пакете Keras для распознавания рукописных цифр. Рассматриваются слои: Conv2D, MaxPooling2D. Также в Keras имеются аналогичные слои Conv1D, Conv2D и Conv3D. Сверточные слои: https://ru-k...
Cмотреть видео

HD 01:07:50

DNN/SNN | Лекция 6: Глубокие нейронные сети

Автор: Максим Кретов Доклад Максима Кретова "Глубокие нейронные сети" был озвучен в 2016 году в рамках курса "Cовременные подходы в машинном обучении: применение нейронных сетей, введение в обучение с подкреплением и глубокое обучение". ...
Cмотреть видео

HD 01:03:05

DNN/SNN | Лекция 5: Практика по обучению нейронных сетей

Автор: Максим Кретов Доклад Максима Кретова "Улучшение сходимости алгоритма обучения нейронных сетей" был озвучен в 2016 году в рамках курса "Cовременные подходы в машинном обучении: применение нейронных сетей, введение в обучение с подкре...
Cмотреть видео

HD 01:23:38

DNN/SNN | Лекция 4: Улучшение сходимости алгоритма обучения нейронных сетей

HD 01:45:45

DNN/SNN | Лекция 1: От перцептрона до глубоких нейронных сетей

Автор: Михаил Бурцев Доклад Михаила Бурцева "Основные понятия машинного обучения" был озвучен в 2016 году в рамках курса "Cовременные подходы в машинном обучении: применение нейронных сетей, введение в обучение с подкреплением и глубокое о...
Cмотреть видео

HD 01:12:29

DNN/SNN | Лекция 3: Обучение методом обратного распространения ошибки

Автор: Максим Кретов Доклад Максима Кретова "Обучение методом обратного распространения ошибки" был озвучен в 2016 году в рамках "Cовременные подходы в машинном обучении: применение нейронных сетей, введение в обучение с подкреплением и гл...
Cмотреть видео

HD 01:29:30

DNN/SNN | Лекция 2: Основные понятия машинного обучения

Автор: Максим Кретов Доклад Максима Кретова "Основные понятия машинного обучения" был озвучен в 2016 году в рамках курса "Cовременные подходы в машинном обучении: применение нейронных сетей, введение в обучение с подкреплением и глубокое о...
Cмотреть видео