03:28:37

СПбГУ -- 2024.12.14 -- Большие языковые модели

01:22:15

СПбГУ -- 2024.12.12 -- Латентные диффузионные модели и модели, основанные на потоках

01:34:45

СПбГУ -- 2024.12.12 -- Экспоненциальное семейство, обобщённые линейные модели

01:40:50

СПбГУ -- 2024.11.28 -- Априорные распределения Джеффриса

01:40:15

СПбГУ -- 2024.11.28 -- Диффузионные порождающие модели

01:33:40

СПбГУ -- 2024.11.21 -- Gumbel-Softmax и DALL-E, CLIP, поиск по видео

01:37:07

СПбГУ -- 2024.11.21 -- Пример Джейнса, энтропия, принцип максимума энтропии

01:39:53

СПбГУ -- 2024.11.14 -- Вариационные автокодировщики

01:36:40

СПбГУ -- 2024.11.14 -- Обучение равномерного распределения

01:39:15

СПбГУ -- 2024.11.07 -- Информационные критерии Такеучи и Акаике

01:45:15

СПбГУ -- 2024.11.07 -- Таксономия порождающих моделей и GAN

02:33:34

Семинар СПбГУ -- 2024.10.30 -- Что происходит в AI сегодня

01:46:43

СПбГУ -- 2024.10.31 -- Байесовский выбор моделей

01:35:36

СПбГУ -- 2024.10.31 -- Ещё о трансформерах

01:25:51

AIRI Seminars -- 2024.10.23 -- Юрий Куратов о длинных контекстах для LLM

01:46:42

СПбГУ -- 2024.10.24 -- Внимание и трансформеры

01:34:39

СПбГУ -- 2024.10.24 -- Байесовский вывод для гауссиана

01:33:38

СПбГУ -- 2024.10.17 -- Ближайшие соседи, проклятие размерности, bias variance noise decomposition

01:41:15

СПбГУ -- 2024.10.10 -- Состязательные примеры, рекуррентные нейронные сети

01:31:39

СПбГУ -- 2024.10.10 -- Байесовский вывод в логистической регрессии

03:12:53

Семинар СПбГУ -- 2024.10.09 -- Мечтаем ли мы об AGI

01:39:14

СПбГУ -- 2024.10.03 -- Распознавание объектов и сегментация

01:32:22

СПбГУ -- 2024.10.03 -- LDA и QDA, логистическая регрессия

01:40:02

НИУ ВШЭ -- 2024.10.02 -- Рекомендательные системы в эпоху LLM

03:12:21

СПбГУ -- 2024.09.28 -- Байесовский вывод в линейной регрессии, основы классификации

01:42:17

СПбГУ -- 2024.09.26 -- CNN и распознавание объектов

01:35:31

СПбГУ -- 2024.09.26 -- Линейная регрессия

01:45:29

СПбГУ -- 2024.09.19 -- Байесовский вывод для монетки, вероятностные рассуждения

01:35:03

СПбГУ -- 2024.09.19 -- Сверточные нейронные сети

03:17:36

СПбГУ -- 2024.09.14 -- Стохастический градиентный спуск, дропаут, batch normalization

01:41:09

СПбГУ -- 2024.09.05 -- Введение в глубокое обучение

01:38:38

СПбГУ -- 2024.09.05 -- Введение в машинное обучение

02:49:30

СПбГУ -- 2024.05.18 -- AlphaGo, AlphaZero и MuZero, порождающе-дискриминирующие пары

03:15:51

СПбГУ -- 2024.05.16 -- TD обучение, градиент по стратегиям, планирование и MCTS

03:00:39

СПбГУ -- 2024.05.02 -- Методы Монте Карло в обучении с подкреплением

03:14:41

СПбГУ -- 2024.04.25 -- Обучение с подкреплением, многорукие бандиты, уравнения Беллмана

02:56:50

СПбГУ -- 2024.04.17 -- Сэмплирование по Гиббсу в LDA, Expectation Propagation

03:15:57

СПбГУ -- 2024.04.11 -- Тематическое моделирование

03:03:33

СПбГУ -- 2024.04.08 -- Вариационные приближения, наивный Байес

03:06:37

СПбГУ -- 2024.04.06 -- SIR-модели, идея вариационных приближений

03:08:47

СПбГУ -- 2024.04.04 -- Сэмплирование и MCMC методы

03:26:03

СПбГУ -- 2024.03.28 -- Графические модели и передача сообщений

03:27:33

СПбГУ -- 2024.03.14 -- Применения алгоритма EM

03:20:05

СПбГУ -- 2024.03.01 -- Кластеризация, EM алгоритм, его расширения и применения

03:18:34

СПбГУ -- 2024.02.29 -- SVM, ядерные методы, RVM

03:14:26

СПбГУ -- 2024.02.22 -- Ранжирование, RankNet, LambdaRank, MART и LambdaMART, начало SVM

03:17:36

СПбГУ -- 2024.02.15 -- Деревья принятия решений, объединение моделей, бустинг, градиентный бустинг

02:17:46

СПбГУ -- 2023.11.02 -- Мечтаем ли мы об AGI

03:29:30

СПбГУ -- 2023.11.04 -- CLIP и BLIP, поиск по видео, нормализующие потоки, диффузионные модели

03:05:07

СПбГУ -- 2023.11.04 -- Экспоненциальное семейство, обобщенные линейные модели

03:09:19

СПбГУ -- 2023.10.21 -- Механизмы внимания, Transformer, BERT и GPT

03:15:53

СПбГУ -- 2023.10.21 -- Вывод TIC и AIC, определение экспоненциального семейства

01:51:31

СПбГУ -- 2023.10.14 -- Вариационные автокодировщики

03:13:11

СПбГУ -- 2023.10.14 -- Эмпирический Байес и байесовское сравнение моделей

03:16:27

СПбГУ -- 2023.10.12 -- Порождающие состязательные сети

03:27:12

СПбГУ -- 2023.10.07 -- Проклятие размерности, bias variance noise, байесовский вывод для гауссиана

01:48:56

СПбГУ -- 2023.10.07 -- Порождающие модели, таксономия, PixelCNN, основная идея GAN

03:20:03

СПбГУ -- 2023.10.06 -- Сегментация, состязательные примеры, рекуррентные сети

03:14:05

СПбГУ -- 2023.10.04 -- Модельные методы классификации и логистическая регрессия

01:42:18

СПбГУ -- 2023.09.30 -- Распознавание объектов