种子简介

种子名称： [SkillFactory] Deep Learning и Нейронные сети
文件类型： 视频
文件数目： 144个文件
文件大小： 8.36 GB
收录时间： 2025-4-9 22:25
已经下载： 3次
资源热度： 25
最近下载： 2025-5-2 00:10

下载BT种子文件

下载Torrent文件(.torrent) 立即下载

磁力链接下载

magnet:?xt=urn:btih:35b7306ae40fc9443616b57cb2124bc87e42f956&dn=[SkillFactory] Deep Learning и Нейронные сети 复制链接到迅雷、QQ旋风进行下载，或者使用百度云离线下载。

喜欢这个种子的人也喜欢

种子包含的文件

[SkillFactory] Deep Learning и Нейронные сети.torrent

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_9 Матричные операции.mp4185MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 1. Открываем ноутбук в Colab.mp47.8MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 2. Линейная модель.mp431.86MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 3. Бустинг.mp415.04MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 4. Нейронная сеть.mp414.32MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_1 Введение.mp49.57MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_2 Машинное обучение и типы данных.mp448.94MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_3 Нейронные сети.mp4114.05MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_4 Как обучить нейронную сеть.mp482.1MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_5 Задача компьютерного зрения.mp458.77MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_6 Где взять ядро свертки.mp454.58MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_7 Что такое Deep Learning.mp4104.85MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_8 Обработка последовательностей.mp476.97MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_9 От распознавания к синтезу.mp455.1MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_10 Состязательные сети.mp4116.07MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_11 Причины успеха.mp421.36MB

Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_12 Резюме.mp411.95MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_1 Введение.mp471.33MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_2 Граф вычислений.mp425.75MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_2 Пример обучения.mp441.93MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_3 MLP.mp422.91MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_4 TensorFlow.mp47.89MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_6 Детали градиентного спуска.mp416.06MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_7 Граф для вычисления производных.mp433.93MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_8 Пример нейрона.mp430.06MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_9 Цепное правило и граф производных.mp445.02MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_10 Практика. TF в Google Colab.mp431.98MB

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_11 Практика.mp470.04MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Первая сверточная сеть 1.mp443.19MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Простой сверточный слой.mp427.4MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Пулинг слой.mp414.19MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Усложняем сверточный слой.mp421.86MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_1 Введение.mp411.32MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_2 Как применять нейросеть к картинке.mp416.72MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_3 Операция свертки.mp430.05MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_4 Простой сверточный слой.mp439.63MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_5 Усложняем сверточный слой.mp487.74MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_6 Пулинг слой.mp439.76MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_7 Первая сверточная сеть.mp438.57MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_8 Современные архитектуры.mp448.93MB

Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_9 Inception V3.mp464.72MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_1 Введение.mp471.59MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_2 Инициализация весов.mp4115.97MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_3 Скринкаст. Влияние learning rate и масштаба признаков на сходимость.mp450.07MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_4 Батч нормализация.mp460.98MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_5 Dropout.mp441.67MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_6 Производная функции.mp4136.84MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_7 Стохастический градиентный спуск (SGD).mp4146.49MB

Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_8 Скринкаст. Adaptive Moment Estimation.mp419.38MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_1 Введение.mp437.64MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_2 Как получить такие картинки.mp464.64MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_3 Перенос обучения.mp420.91MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_4 Fine-tuning.mp464.8MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_5 Автокодировщики.mp459.36MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_6 Un-pooling.mp462.87MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_7 Поиск похожих изображений.mp441.19MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_8 Быстрый KNN.mp425.63MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_9 Пространство представлений.mp437.39MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_10 Вывод.mp432.04MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_1.mp442.25MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_2.mp469.78MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_3.mp453.85MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_4.mp452.55MB

Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_5.mp485.4MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_1 Введение.mp4152.09MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_3 Задачи NLP.mp476.2MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_4 Рекуррентные нейронные сети.mp4143.46MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_5 Проблемы алгоритма.mp487.48MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_6 Продвинутые сети.mp4171.75MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_7 Типы обработки последовательностей.mp459.38MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_8 MANY-TO-ONE.mp4142.64MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_9 ONE-TO-MANY.mp4142.16MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_10 ONE-TO-MANY. Языковая модель.mp4113.66MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_11 SEQ 2 SEQ.mp497.21MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_12 Механизм внимания ATTENTION.mp4129.71MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_13 ATTENTION_ вычисление весов.mp477.88MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_14 Отказ от рекуррентных сетей.mp4120.78MB

Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_15 TRANSFORMER.mp4116.04MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_1 Введение.mp449.39MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_2 Приложения сегментации.mp429.9MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_3 Классическая сегментация.mp452.49MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_4 Методы на основе глубокого обучения.mp4133.31MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_5 Методы улучшения FCN модели.mp460.04MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_6 Слои для повышения разрешения.mp488.72MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_7 Skipped connections и U-Net.mp441.03MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_8 Дилатационная свертка.mp495.97MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_9 Детектирование объектов.mp440.05MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_10 Где используется детектирование объектов.mp444.39MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_11 Локализация.mp432.2MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_12 Регрессия.mp446.52MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_13 Классификация + локализация.mp445.68MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_14 Обучение локализации.mp428.66MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_15 Отличие детектирования объектов от локализации.mp436.77MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_16 Region proposals.mp443.49MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_17 R-CNN.mp460.6MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_18 FAST R-CNN.mp443.05MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_19 FASTER R-CNN.mp444.18MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_20 Семейство SSD - YOLO.mp433.96MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_21 SSD.mp448.57MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_22 SSD-детектор.mp462.47MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_23 YOLO.mp46.29MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_24 Сравнение методов.mp414.12MB

Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_25 Сегментация объектов.mp443.12MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_1 Введение. Классы обучения.mp438.38MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_2 Обучение с подкреплением.mp440.77MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_3 Примеры обучения с подкреплением.mp489.98MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_4 FROZEN LAKE_ Состояния и действия.mp475.04MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_5 FROZEN LAKE_ Действия и награды.mp435.17MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_6 FROZEN LAKE_ S, A, R, S’.mp453.76MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_7 FROZEN LAKE_ Эпизоды и Цель обучения.mp447.5MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_8 Оптимальная политика.mp477.32MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_9 Оценка состояний и действий.mp450.62MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_10 Оптимальная Q-функция.mp476.49MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_12 Q-функция_ таблица.mp435.37MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_13 Q-LEARNING.mp470.83MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_14 Q-LEARNING Аппроксимация и Обучение.mp473.83MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_15 EXPLORATION vs EXPLOITATION.mp448.52MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_16 Q-LEARNING_ Обучение.mp435.2MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_17 EXPERIENCE REPLAY.mp466.55MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_18 DEEP Q-LEARNING.mp460.19MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_19 Другие методы RL.mp472.11MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_1 Видео_1.mp432.85MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_1 Видео_2.mp440.43MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_1 Видео_3.mp423.61MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_2.mp458.71MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_3.mp485.67MB

Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_4.mp424.61MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_1 Введение. Продвинутые задачи.mp496.51MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_2 Автоэнкодеры. Часть 1.mp496.66MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_3 Автоэнкодеры. Часть 2.mp469.2MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_4 Сиамские нейронные сети.mp486.95MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_5 ONE-SHOT LEARNING.mp484.09MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_6 Обучение ONE-SHOT LEARNING.mp493.43MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_7 Генеративные состязательные сети.mp467.97MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_8 Генератор и дискриминатор.mp493.34MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_9 Синтез изображений.mp495.02MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_1 Autoencoder Видео_1.mp432.3MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_1 Autoencoder Видео_2.mp438.52MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_2 VAE Видео_1.mp432.93MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_2 VAE Видео_2.mp431.32MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_2 VAE Видео_3.mp430.76MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_3 GAN Видео_1.mp425.2MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_3 GAN Видео_2.mp461.83MB

Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_3 GAN Видео_3.mp470.24MB