Видео

Хирьянов Т.Ф. - Основы программирования и анализа данных на Python - 9. Логика, NumPy и Pandas

Хирьянов Т.Ф. - Основы программирования и анализа данных на Python - 8. Статистический анализ

Хирьянов Т.Ф. - Основы программирования и анализа данных на Python - 7. Основы библиотеки Matplotlib

Хирьянов Т.Ф. - Основы программирования и анализа данных на Python - 6. Частотный анализ

Хирьянов Т.Ф.-Основы программирования и анализа данных на Python - 5. Ссылочная модель данных Python

Хирьянов Т.Ф.-Основы программирования и анализа данных на Python- 4.Числ. данные в памяти компьютера

Хирьянов Т.Ф.-Основы программирования и анализа данных на Python - 3. Имена и значения

Хирьянов Т.Ф.-Основы программирования и анализа данных на Python - 2. Написание кода на Python

Хирьянов Т.Ф.-Основы программирования и анализа данных на Python - 1. Введение в курс

Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение - 7. Языковое моделирование и RNN

Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение - 6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев

Гайнцева Т.А. - Введение в глубокое обучение - 5. Компьютерное зрение. Transfer Learning

Гайнцева Т.А. - Введение в глубокое обучение - 4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети

Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение - 3. Методы регуляризации в DL

Нейчев Р.Г.-Введение в глубокое обучение-2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации

Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение - 1. Введение в нейронные сети

Пензар Д.Д. - Прикладная математика для машинного обучения - Семинар 8. Массивы, очереди, графы

Пензар Д.Д. - Прикладная математика для машинного обучения - Лекция 8. Списки, очереди, графы

Пензар Д.Д. - Прикладная математика для машинного обучения - Семинар 7. Введение в алгоритмы

Пензар Д.Д. - Прикладная математика для машинного обучения - Лекция 7. Введение в алгоритмы

Дианкин И.Д. - Прикладная математика для машинного обучения - Семинар 6. Интегралы и комбинаторика