У нас вы можете посмотреть бесплатно Как работает ИИ #1: что это такое, машинное обучение и нейросети или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Это первое видео из цикла видео про искусственный интелект, в котором мы разберемся в основных концепциях и поймем как работает машинное обучение и нейросети. Смотрите ниже тайминги. Instagram / i.v.efimov Telegram https://t.me/simpleautogroup Тексты и музыка cartoonpoems Другие проекты: / @cartoonpoems / cartoonpoems 01:05 Что такое ИИ(AI) и машинное обучение(ML) 01:43 ML, линейная регрессия(linear regression) 05:48 Коротко про пределы(lim) 06:40 Коротко про производную 08:30 Про ML и градиентный спуск(gradient descending) на пальцах 10:18 Шаг обучения 10:45 Линейная регрессия с несколькими параметрами, частные производные и градиент 13:07 Векторные операции 14:20 Перетренированность(overfitting) и другие проблемы обучения 15:49 Задача классификации на примере определения спама, логистическая регрессия(logistic regression) 17:51 Коротко про вероятности 18:42 Кросс энтропийная ошибка (cross-entropy loss) 21:42 Производные вложенных функций(chain rule) 22:46 Про тренировку определения спама на пальцах 23:29 1-hot кодирование(encoding) 24:44 Перцептрон(perceptron) и нейрон, функция активации(activation function): sigmoid, relu, softmax, эпоха(epoch) 26:29 Нейронная сеть(neural network), многослойный перцептрон(mlp), что такое архитектура и модель, полносвязная архитектура(fully connected layers) 27:40 Обучение MLP, прямой прогон(forward pass), обратное распространение(back propagation) 30:06 Кодирование текста в векторное пространство(embedding, latent space), word2vec, cbow, skipgram 33:36 Интерпретация языка ИИ или что получается в итоге обучения 36:03 Глубокие сети(deep neural network), стабилизация обучения(residual connections and batch normalisation) 37:48 Мультитаскинг(multitasking, auxiliary learning) 38:35 Опасность нейронных сетей, сильный ИИ и сознание 40:15 Потеряем ли мы работу 42:53 Доступ к информации 43:24 Опасность некомпетентности ИИ 43:44 Фейки 44:24 Манипуляции с помощью ИИ 44:44 Выбросы CO2 45:15 Бонус #simpleautomation #ai #ии #ml #machinelearning #artificialintelligence, #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #animation #drawing #формулаивеса #neuralnetworks #нейросеть