MIT 6.S191 (2021): Deep Learning New Frontiers

Автор: Alexander Amini

Загружено: 2021-03-12

Просмотров: 64199

Описание: MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 6
Deep Learning Limitations and New Frontiers
Lecturer: Ava Soleimany
January 2021

For all lectures, slides, and lab materials: http://introtodeeplearning.com

Lecture Outline
0:00 - Introduction
1:11 - Course logistics
3:48 - Upcoming hot topics and guest lectures
6:56 - Deep learning and expressivity of NNs
10:02 - Generalization of deep models
14:03 - Neural network failure modes
18:43 - Uncertainty in deep learning
22:41 - Adversarial attacks
26:35 - Algorithmic bias
27:27 - Limitations summary
28:29 - Structure in DL
29:46 - Learning on graphs
37:50 - Learning on 3D pointclouds
39:58 - Automated Machine Learning (AutoML)
48:03 - Conclusion

Subscribe to stay up to date with new deep learning lectures at MIT, or follow us @MITDeepLearning on Twitter and Instagram to stay fully-connected!!

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

MIT 6.S191 (2021): Deep Learning New Frontiers

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

MIT 6.S191: Evidential Deep Learning and Uncertainty

MIT 6.S191: Evidential Deep Learning and Uncertainty

MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks

MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks

MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention

MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Вейвлеты: математический микроскоп

Вейвлеты: математический микроскоп

MIT 6.S191 (2021): Introduction to Deep Learning

MIT 6.S191 (2021): Introduction to Deep Learning

MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191

MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

MIT 6.S191 (2022): Recurrent Neural Networks and Transformers

MIT 6.S191 (2022): Recurrent Neural Networks and Transformers

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

MIT 6.S191: Language Models and New Frontiers

MIT 6.S191: Language Models and New Frontiers

MIT 6.S191 (2021): Recurrent Neural Networks

MIT 6.S191 (2021): Recurrent Neural Networks

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

MIT 6.S191: Deep Generative Modeling

MIT 6.S191: Deep Generative Modeling

MIT 6.S191 (2022): Deep Learning New Frontiers

MIT 6.S191 (2022): Deep Learning New Frontiers

MIT 6.S191 (2024): Глубокое генеративное моделирование

MIT 6.S191 (2024): Глубокое генеративное моделирование

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

MIT 6.S191: AI Bias and Fairness

MIT 6.S191: AI Bias and Fairness