Prof. Eyke Hüllermeier | Uncertainty Quantification in Machine Learning: From Aleatoric to Epistemic

Eyke Hüllermeier: "Uncertainty Quantification in Machine Learning: From Aleatoric to Epistemic I"

Prof. Johanna Ziegel | Calibration of probabilistic predictions

KI-Hype: Preference Learning & die Zukunft der Generativen KI | Prof. Dumitrescu Tech Talk #6

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

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

14. Causal Inference, Part 1

Prof. Emily Riehl | Formalizing invisible mathematics: case studies from higher category theory

Куда дрейфует Латынина: фактчек недавних заявлений

Но почему площадь поверхности сферы в четыре раза больше ее тени?

Universal Approximation Theorem - The Fundamental Building Block of Deep Learning

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Задача из вступительных Стэнфорда

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Контролируемое и неконтролируемое машинное обучение

Churchill Mock Interview - Computer Science

5 ошибок, которые совершает большинство лыжников | И как их исправить

Краткое объяснение больших языковых моделей

AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained