Тренировки по ML 2.0 Подведение итогов. Лекция 11: Мультимодальные и мультиагентные системы.
Lecture 11: Multimodal and Multi-Agent Systems. Where Will Modern Models Go Next?
▶︎
Тренировки по ML 2.0 Разбор домашнего задания 4
▶︎
ML 2.0 Training Opening Session. Lecture 1: Informative Vector Representations in ML
▶︎
Мультимодальность и Големы: Как у ИИ появляются новые чувства?
▶︎
Тренировки по ML. Лекция 5: Градиентный бустинг, тонкости обучения
▶︎
Канальный уровень OSI с нуля: MAC-адреса, VLAN, STP и коммутация — полный разбор - remastered
▶︎
Multi-agent systems for solving complex problems: when one AI agent is not enough 🧠
▶︎
Георгий Бредис | Мультимодальные LLM, как их сделать, улучшить и применить
▶︎
Тренировки по алгоритмам 7.0 Открытие Тренировок Лекция 1: Жадный алгоритм и задача о рюкзаке
▶︎
Семинар: Сергей Грачев - Мультиагентные технологии
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://i.ytimg.com/vi/QI7oUwNrQ34/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDz0E4MWk9wsmjc3xMrK9fiXiDDdg)
▶︎
Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
▶︎
Семинар: Захар Понимаш, Виктор Носко - Мультиагентный ИИ: тренды и преимущества синергии с LLM
▶︎
Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает
▶︎
LoRA & QLoRA Fine-tuning Explained In-Depth
▶︎
What is SonarQube | Introduction SonarQube | SonarQube Tutorial | SonarQube Basics | Intellipaat
▶︎
Миржан Иркегулов. Одиссея ML-модели: от обучения до продакшена
▶︎
How to increase your vocabulary: Live English Class
▶︎
Web Scraping Using Python For Beginners and File Handling in Python | Python Web Scraping
▶︎
«Мультиагентные системы искусственного интеллекта», Дулат Ерзат
▶︎
Мои ML секции в Яндекс
▶︎