From Neural PDEs to Neural Operators: Blending data and physics by Prof. George Karniadakis

ICML 2024 Tutorial"Machine Learning on Function spaces #NeuralOperators"

Станислав Белковский*: Персонально ваш / 04.12.25 @BelkovskiyS

George Karniadakis - From PINNs to DeepOnets

Learning operators using deep neural networks for multiphysics, multiscale, & multifidelity problems

Математики открывают странную новую бесконечность

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

Neural Operators: A new era of scientific computing

Нейронные ОДУ (НОДУ) [Машинное обучение с учетом физики]

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

Zongyi Li's talk on solving PDEs from data

Anima Anandkumar - Neural operator: A new paradigm for learning PDEs

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

Webinar: «Από το ΕΜΠ στην Tοyota - προκλήσεις, δυνατότητες, ευκαιρίες και προοπτικές»

Webinar ntuAI: To ΕΜΠ στην εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης και των Μεγάλων Δεδομένων

Science in the Age of Experience 2024 - George Karniadakis, Brown University

Roger E.A. Arndt Ceremony & Physics-Informed Deep Learning with Dr. George Karniadakis - Sept. 2022

Эффект наблюдателя – полное объяснение без мистики.

Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations (Paper Explained)

George Karniadakis, BINNS: Biophysics-Informed Neural Networks

Neural operator: A new paradigm for learning PDEs by Animashree Anandkumar