Machine Learning Molecules | Gianni De Fabritiis

Обучение представлению белков с помощью предварительной тренировки геометрической структуры | Цзо...

День 2 — Изучение межатомных потенциалов машинного обучения | Джанни Де Фабритиис

Frank Noe - Advancing molecular simulation with deep learning - IPAM at UCLA

Как ИИ разгадал структуру 200 миллионов белков (Veritasium)

Nazim Bouatta | Machine learning for protein structure prediction, Part 1: Algorithm space

Биология опережает ЛЮБЫЕ машины. Молекулярные моторы живых организмов внутри клеток

Краткое объяснение больших языковых моделей

Scientist Stories: Stuart Schreiber, Molecular Glues & Bifunctional Molecules

Как работала машина "Энигма"?

Learning Local Equivariant Representations for Large-Scale Atomistic Dynamics | Albert Musaelian

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

Protein Folding and AI (Nobel Prize 2024) - Periodic Table of Videos

Синто-фаги. Новый тип электромотора. Эффект Мигдала. Корова и инструменты. Новости QWERTY №365

Self-/Unsupervised GNN Training

YouTube "заработал" у Билайн, Как ИИ изменил рынок электроники, Telegram назначили следующим

What's the future for generative AI? - The Turing Lectures with Mike Wooldridge

Molecular Machine Learning

gRNAde: Geometric Deep Learning for 3D RNA inverse design | Chaitanya K. Joshi

Zachary Ulissi: Designing New Molecules with Machine Learning

Daniel Schwalbe Koda: Machine learning for interatomic potentials