Leslie Kaelbling - RL: Rational Learning

Joelle Pineau: Beyond Bellman's Legacy: Rethinking What we Value

Sergey Levine - Reinforcement Learning in the Age of Foundation Models - RLC 2024

Dale Schuurmans: Language Models and Computation

Понимание GD&T

Rich Sutton: The OaK Architecture: A Vision of SuperIntelligence from Experience

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

Live Demo of Boeing XR Implementations Across the Product Lifecycle + Closing Remarks

Museum Occupational Health

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Peter Dayan: The Marriage of Natural and Engineered Reinforcement Learning

Michael Littman: Efficient RL/AI via Interaction and Teaching: The Importance of Theory

Что такое HTTP? Как работает Интернет! #1

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

Нейробиолог: Как не отупеть к 50 годам. Связь слабоумия и привычек | Владимир Алипов

Andy Barto - In the Beginning ML was RL - RLC 2024

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана

Peter Stone - Practical Reinforcement Learning: Lessons from 30 Years of Research - RLC 2024