Głębokie i konwolucyjne sieci neuronowe: architektura, warstwy i funkcje aktywacji, uczenie

Rozpoznawanie obrazów 3/4: macierz pomyłek, uczenie, głębokie i płytkie sieci, k-NN, optymalizacja

Sieci neuronowe od podstaw: AI od środka. Jak to wszystko działa?

Wprowadzenie do obliczeń neuronowych prof.Ryszard Tadeusiewicz 1/2

Wprowadzenie do sieci neuronowych: regresja, biologia, budowa neuronu, próg i funkcja aktywacji

Konwolucyjne Sieci Neuronowe

Patryk Miziuła, Uczenie maszynowe – jak zacząć (meetup 37)

Krwawy luksus. Dlaczego świat ukrywa, że Patek był Polakiem?

Komediowy dramat, który ogląda się jednym tchem | Ironia losu | Filmy po polsku

Jak zaprogramować sztuczną inteligencję?

Wiedza niedoskonała w AI, zbiór rozmyty, logika rozmyta, sterownik rozmyty (FLC)

UCZENIE MASZYNOWE: PODSTAWY 🤖 PRZYKŁADOWY MODEL

Uczenie sieci neuronowych - część 1

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

Uczenie nienadzorowane – analiza skupień: k-means (k-średnich) i k-medoids. Centroidy i medoidy. PCA

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

Grzegorz Łoś - Maszynowe rozpoznawanie obrazów w praktyce (meetup 38)

Wykład na temat sztucznych sieci neuronowych jako aproksymatorów funkcji

Głębokie sieci neuronowe w praktyce, cz.1 (2020r)

Czesław Niemen poszedł za swoją sprzątaczką do domu... to, co odkrył, doprowadziło go do płaczu.

Przeszłość i przyszłość rozwoju sztucznej inteligencji a wiercenie w skałach [Pogadanka]