Sergey Nikolenko

ЮФУ -- 2025.10.16 -- Задачи машинного обучения и ранняя история AI

СПбГУ -- 2025.10.16 -- Ближайшие соседи, проклятие размерности, разложение bias-variance-noise

СПбГУ -- 2025.10.16 -- Трансформеры в компьютерном зрении

Семинар Markov Lab -- 2025.10.08 -- AI Scientist

Polynomial Computer Algebra -- 2025.10.02 -- AI в математике

ЮФУ -- 2025.10.09 -- Что такое искусственный интеллект

СПбГУ -- 2025.10.09 -- Self-attention и архитектура трансформера

СПбГУ -- 2025.10.09 -- Байесовский вывод в логистической регрессии

Семинар Markov Lab -- 2025.10.01 -- RL for LLM fine tuning

СПбГУ -- 2025.10.02 -- Основы классификации

СПбГУ -- 2025.10.02 -- Состязательные примеры и механизмы внимания

Семинар Markov Lab -- 2025.09.25 -- Search. Plan. Learn.

СПбГУ -- 2025.09.25 -- Распознавание объектов и сегментация

СПбГУ -- 2025.09.25 -- Байесовский вывод в линейной регрессии

Семинар Markov Lab -- 2025.09.17 -- Данные для LLM и influence functions

RAMAX -- 2025.09.11 -- Рассуждающие модели

СПбГУ -- 2025.09.18 -- Распознавание объектов

СПбГУ -- 2025.09.18 -- Линейная регрессия

RAMAX -- 2025.09.04 -- Что такое языковые модели

СПбГУ -- 2025.09.11 -- Свёрточные архитектуры, состязательные примеры

СПбГУ -- 2025.09.11 -- Байесовский вывод для монетки, сопряжённые априорные распределения

СПбГУ -- 2025.09.04 -- Свёрточные нейронные сети, основные идеи и архитектуры

СПбГУ -- 2025.09.04 -- Введение в машинное обучение и байесовский вывод

Yandex -- 2025.08.27 -- Технодебаты об ответственности

ЛЭТИ -- 2025.05.15 -- State of AI

ЮМШ -- 2025.05.15 -- State of AI

СПбМО -- 2025.04.22 -- AI в математике

СПбГУ -- 2025.04.29 -- Dropout, инициализация, batchnorm, рекуррентные сети и LSTM

СПбГУ -- 2025.04.26 -- Введение в глубокое обучение

СПбГУ -- 2025.04.22 -- Policy gradient и actor-critic алгоритмы, планирование, MCTS и Alpha[...]