MSU_AI
Курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» ориентирован на освоение инструментов работы с нейронными сетями и сопутствующих современных программных средств.
Цель курса – предоставить молодым учёным разных факультетов МГУ имени М. В. Ломоносова, имеющих базовые знания программирования и математики, возможность использовать методы искусственных нейронных сетей для анализа больших данных в их научных исследованиях.
На этом канале опубликованы видеозаписи лекций курса, видеозаписи с одноименного межфакультетского курса и видео о жизни и главных событиях MSU.AI.
Курс NLP. Лекция 3. Часть 3. Нейронные сети.
Курс NLP. Лекция 3. Часть 4. Нейронные сети.
Курс NLP. Лекция 7. Часть 4. Модели на основе декодера трансформера
Курс NLP. Лекция 7. Часть 3. Модели на основе декодера трансформера
Курс NLP. Лекция 7. Часть 2. Модели на основе декодера трансформера
Курс NLP. Лекция 7. Часть 1. Модели на основе декодера трансформера
Курс NLP. Лекция 6. Часть 3. Модели на основе энкодера трансформера
Курс NLP. Лекция 6. Часть 2. Модели на основе энкодера трансформера
Курс NLP. Лекция 6. Часть 1. Модели на основе энкодера трансформера
Курс NLP. Лекция 5. Часть 3. Архитектура трансформер
Курс NLP. Лекция 5. Часть 2. Архитектура трансформер
Курс NLP. Лекция 5. Часть 1. Архитектура трансформер
Курс NLP. Лекция 4. Часть 3. Рекуррентные нейронные сети
Курс NLP. Лекция 4. Часть 2. Рекуррентные нейронные сети
Курс NLP. Лекция 3. Часть 2. Нейронные сети.
Курс NLP. Лекция 3. Часть 1. Нейронные сети.
Курс NLP. Лекция 2. Часть 5. Модели машинного обучения.
Курс NLP. Лекция 2. Часть 4. Модели машинного обучения.
Курс NLP. Лекция 2. Часть 3. Модели машинного обучения.
Курс NLP. Лекция 2. Часть 2. Модели машинного обучения.
Курс NLP. Лекция 2. Часть 1. Модели машинного обучения.
Курс NLP. Лекция 1. Часть 3. Введение в машинное обучение.
Курс NLP. Лекция 1. Часть 2. Введение в машинное обучение.
Курс NLP. Лекция 1. Часть 1. Введение в машинное обучение.
Курс NLP. Лекция 4. Часть 1.Рекуррентные нейронные сети
Лекция №15 "Обучение с подкреплением"
Лекция №14 "Explainability"
Облачные ML-технологии от Yandex Cloud и как ими пользоваться
Лекция №13 "Генеративные модели"
"Эффективные модели и оптимизация LLM". Лекция Егора Швецова