filmov
tv
Евгений Разинков. 'Фантазия от AI: генеративно-состязательные сети'
Показать описание
Можно ли создавать новый контент с помощью нейронных сетей? Если да, то как? Лекция посвящена генеративно-состязательным сетям (англ. Generative Adversarial Network, GAN), которые способны синтезировать новые изображения, видео, текст. Будет рассмотрена эволюция генеративно-состязательных сетей, самые важные работы и результаты в этой области. Наличие математического образования поможет пониманию материала лекции, но не является обязательным.
Лекция прошла в Центре современной культуры "Смена" -- самом классном научно-популярном лектории в Казани. Я всем рекомендую следить за событиями и посещать все самое интересное:
Tailor-made AI solutions for unique challenges:
Информация о лекциях:
Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению:
Лекция прошла в Центре современной культуры "Смена" -- самом классном научно-популярном лектории в Казани. Я всем рекомендую следить за событиями и посещать все самое интересное:
Tailor-made AI solutions for unique challenges:
Информация о лекциях:
Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению:
Евгений Разинков. 'Фантазия от AI: генеративно-состязательные сети'...
Семинар razinkov.ai: Self-Supervised Learning.
Разинков Е.В. - об обучении машинном и не только (МЦ)
Евгений Разинков. Лекция 1. Введение в машинное обучение (курс 'Машинное обучение', весна ...
Вредоносные примеры в компьютерном зрении. Лекция 4 по Advanced Computer Vision...
Тонкости обучения сверточных сетей. Лекция 10. Глубокое обучение...
#007 ML Евгений Разинков. Управление коммерческой разработкой в ML...
Как мыслить о глубоких архитектурах. Лекция 13.
Введение в глубокое обучение. Лекция 1 по Deep Learning.
Я НЕ РОБОТ. НЕВЕРНЫЙ ОТВЕТ!
Подробнее о скрытом пространстве нейронных сетей и генеративных сетях...
Llama 3.1: разбор статьи. Часть 8. Multilinguality & Reasoning
DataStart.ru - Александр Жебрак - Генеративные модели.Искусственный интеллект для создания лекарств...
Введение в нейронные сети, теория
GANерация данных в компьютерном зрении - Сергей Миляев
2019-01-26 Николай Линкер. Как работают GAN модели.
Введение в Deep Learning. Григорий Сапунов
Samsung ML Bootcamp 2022. Линейная регрессия. Теория.
Прикладные задачи анализа данных, лекция 3 — генеративно-состязательные сети...
056. Использование методов машинного обучения в хоккее Максар Шипхинеев...
[ИТ-лекторий] Диалоговые системы
Лекция 6. Регуляризация. Назначение и примеры использования...
Занятие 7. 'Деревья решений'
#012 ML Юрий Яровиков. Как окончить ШАД, руководить Школой глубокого обучения и остаться в России...
Комментарии