Лекция 1 - Введение

3:23 - Начало
4:45 - О чем курс?
8:08 - Какие задачи сейас решает ИИ?
12:44 - Чего достиг ИИ в задаче распознавания изображений?
14:39 - Перенос стиля художника на изображение
15:54 - Распознавание речи
17:45 - Машинный перевод
18:51 - Интернет поиск
19:30 - Обучение с подкреплением
22:33 - Что такое машинное обучение?
22:56 - Обучение с учителем
26:41 - Обучение без учителя
28:27 - Пример распознавания рукописных цифр MNIST
33:51 - Глубокое обучение
35:55 - Вопросы
46:08 - Компьютерное зрение (от классических алгоритмов к глубокому обучению)
56:21 - О том, как сформирован курс и какие темы будут пройдены
59:49 - Дополнительные ресурсы
1:02:24 - Контакты и где задавать вопросы
1:04:36 - 11 Вопросы

[IIIlllyyyccchhh]

Для русского Ютуба это топ контент без скидок, десять из десяти.

[amberamberr]

До второй минуты не выкручивайте громкость в своих колонках или наушниках - автор всё ВНЕЗАПНО исправит :)

[wyyflju]

Какой кайф Вас слушать! Сначала влюбилась в то, как вы понятно объясняете про нейросети, а потом узнала, что вы из Силиконовой долины. До этого я только Эндрю Ына оттуда же могла воспринимать)) Наверно, там атмосфера вдохновляет)) МФТИ с Яндексом только мозг взрывают своей заумной тягомооотиной 😳😂

[leoromanovich]

Таймкоды (полное):
3:23 - 1 Начало
4:45 - 2 О чем курс?
8:08 - 3 Какие задачи сейас решает ИИ?
12:44 - 3.1 Чего достик ИИ в задаче распознавания изображений?
14:39 - 3.2 Перенос стиля художника на изображение
15:54 - 3.3 Распознавание речи
17:45 - 3.4 Машинный перевод
18:51 - 3.5 Интернет поиск
19:30 - 3.6 Обучение с подкреплением
22:33 - 4 Что такое машинное обучение?
22:56 - 4.1 Обучение с учителем
26:41 - 4.2 Обучение без учителя
28:27 - 4.3 Пример распознавания рукописных цифр MNIST
33:51 - 5 Глубокое обучение
35:55 - 6 Вопросы
46:08 - 7 Компьютерное зрение (от классических алгоритмов к глубокому обучению)
56:21 - 8 О том, как сформирован курс и какие темы будут пройдены
59:49 - 9 Дополнительные курсы, книги
1:02:24 - 10 Контакты и ODS
1:04:36 - 11 Вопросы

[vkznmqi]

Спасибо за данный курс лекций! На русских просторах, без преувеличений, это лучший разбор нейронных сетей.
Наткнулся на Вас случайно, изучая нейронные сети на Хабре. Теперь планирую так же просмотреть Ваш более новый курс "Deep learning на пальцах".

[neuralnetwork]

Спасибо огромное, ребята! Было очень интересно!

[kygnves]

Супер. Очень хорошо объясняет. Спасибо.

[ambujmittal]

Hi! Please consider adding English subtitles. It will help so many more people. Thank you

[-tv]

Здравствуйте! Подскажите пожалуйста, у вас есть видео по созданию своих датасетов? И возможно ли обучить сеть по 100-200 картинкам содержащие числа, шрифт и различные знаки /+-*%№;$ (шрифт у всех картинок одинаковый) и с некоторыми штук 10-20 случайными рисоваными картинками в фотошоп? Может существует уже такой датасет? Спасибо!

[fqvdzee]

Скажите а в ближайшее время у вас будут организовываться какие-нибудь онлайн-курсы по глубокому обучению или нейронным сетям ?

[bjjqgyn]

Уважаемый автор, пожалуйста добавь в описание с временными метками, чтобы можно было потом удобно использовать контент

[iglstivens]

А если на вход подаются цифры, их тоже нужно преобразовывать в вектор о чем говорится на 24 минуте?

[mxpnkys]

Предположим, я окончил школу. Какие еще дополнительные знания мне необходимо получить для освоения данной науки?