Понимание глубокого обучения — теория, код и математика.

Подписывайтесь, ставьте лайки и делитесь видео с друзьями. Если вас когда-либо пугали исследовательские работы по глубокому обучению с их плотными математическими обозначениями и сложными базами кода, это подробное руководство покажет вам, как эффективно понимать и реализовывать передовые исследования в области ИИ. На практических примерах с использованием последних статей вы освоите три основных навыка, необходимые для освоения исследований в области глубокого обучения: чтение технических статей, понимание математических обозначений и навигация по базам исследовательских кодов. Содержание ⌨️ ( 0:00:00 ) Введение ⌨️ ( 0:01:57 ) Раздел 1 - Как читать научную работу? ⌨️ ( 0:03:49 ) Раздел 1. Шаг 1. Получение внешнего контекста ⌨️ ( 0:04:51 ) Раздел 1. Шаг 2. Первое случайное чтение. ⌨️ ( 0:06:01 ) Раздел 1. Шаг 3. Заполните внешний пробел. ⌨️ ( 0:06:28 ) Раздел 1. Шаг 4. Концептуальное понимание. ⌨️ ( 0:07:41 ) Раздел 1. Шаг 5. Подробное описание кода ⌨️ ( 0:08:29 ) Раздел 1. Шаг 6. Метод и результат. Медленная ходьба. ⌨️ ( 0:09:56 ) Раздел 1. Шаг 7. Выявление странных пробелов ⌨️ ( 0:10:28 ) Раздел 2. Как читать математику глубокого обучения? ⌨️ ( 0:11:22 ) Раздел 2. Шаг 0: расслабьтесь. ⌨️ ( 0:12:02 ) Раздел 2. Шаг 1: определите все показанные или упомянутые формулы. ⌨️ ( 0:12:38 ) Раздел 2. Шаг 2: извлеките формулы из цифрового мира. ⌨️ ( 0:13:07 ) Раздел 2 – Шаг 3: работайте над переводом символов в смысл (QHAdam) ⌨️ ( 0:36:57...