MIT 6.S191 (2019): Deep Reinforcement Learning

MIT 6.S191 (2019): Deep Learning Limitations and New Frontiers

MIT 6.S191: Reinforcement Learning

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Обучение с подкреплением для агентов — Уилл Браун, исследователь машинного обучения в Morgan Stanley

MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks

The Future of Veritasium

⚡️ПИНКУС: Трамп ОТВЕТИЛ на ДИКОЕ заявление Путина. РФ СРЫВАЕТ переговоры.США введут ВОЙСКА в Украину

MIT 6.S191 (2024): Reinforcement Learning

The Physicist Who Puts Penrose’s Quantum Ideas To The Test | Ivette Fuentes

25 ПОПРАВОК, которые ТЫ ПРОПУСТИЛ: все изменения ПДД 2025, 130 новых штрафов, отмена продления прав

Введение в методы градиента политики — глубокое обучение с подкреплением

Как крутят нейронки на периферийных устройствах / База по Edge Computing от инженера из Qualcomm

Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)

MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention

Reinforcement Learning for Trading Practical Examples and Lessons Learned by Dr. Tom Starke

Примет ли Россия сделку или это все блеф?

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

Обучение с подкреплением с нуля

Reinforcement Learning Series: Overview of Methods

MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191