A Neural Network Primer

Автор: Steve Brunton

Загружено: 2024-01-05

Просмотров: 47437

Описание:

[Tier 1, Lecture 04c] This video provides a primer on neural networks for machine learning and artificial intelligence. Neural networks are biologically inspired and provide the backbone of many modern ML/AI frameworks.

This video was produced at the University of Washington, and we acknowledge funding support from the Boeing Company

%%% CHAPTERS %%%
0:00 Overview
2:15 What is a Neural Network?
5:17 The Perceptron (History of Neural Networks)
6:39 Deep Learning
8:50 A Diversity of Architectures: the Neural Network Zoo
11:30 CNN: Convolutional Neural Networks
13:11 RNN: Recurrent Neural Networks
14:01 Autoencoder Networks
16:20 Outro

A Neural Network Primer

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Основы машинного обучения: как построить модель машинного обучения

Основы машинного обучения: как построить модель машинного обучения

Deep Learning to Discover Coordinates for Dynamics: Autoencoders & Physics Informed Machine Learning

Deep Learning to Discover Coordinates for Dynamics: Autoencoders & Physics Informed Machine Learning

AI/ML+Physics Part 3: Designing an Architecture [Physics Informed Machine Learning]

AI/ML+Physics Part 3: Designing an Architecture [Physics Informed Machine Learning]

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Самый важный алгоритм в машинном обучении

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

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

Reinforcement Learning: Machine Learning Meets Control Theory

Reinforcement Learning: Machine Learning Meets Control Theory

Physics Informed Machine Learning: High Level Overview of AI and ML in Science and Engineering

Physics Informed Machine Learning: High Level Overview of AI and ML in Science and Engineering

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

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

Steve Brunton: "Dynamical Systems (Part 1/2)"

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)

Создание нейронной сети С НУЛЯ (без Tensorflow/Pytorch, только NumPy и математика)

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

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

AI/ML+Physics Part 1: Choosing what to model [Physics Informed Machine Learning]

AI/ML+Physics Part 1: Choosing what to model [Physics Informed Machine Learning]

The Neural Network, A Visual Introduction

The Neural Network, A Visual Introduction

Deep Reinforcement Learning: Neural Networks for Learning Control Laws

Deep Reinforcement Learning: Neural Networks for Learning Control Laws

Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24

Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24

Why Deep Learning Works Unreasonably Well [How Models Learn Part 3]

Why Deep Learning Works Unreasonably Well [How Models Learn Part 3]

Residual Networks (ResNet) [Physics Informed Machine Learning]

Residual Networks (ResNet) [Physics Informed Machine Learning]

But what is a convolution?

But what is a convolution?

Lecture 11 - Introduction to Neural Networks | Stanford CS229: Machine Learning (Autumn 2018)

Lecture 11 - Introduction to Neural Networks | Stanford CS229: Machine Learning (Autumn 2018)