Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно MIT 6.S191 (2018): Faster ML Development with TensorFlow или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191 Faster ML Development with TensorFlow Lecturer: Shanqing Cai; Google January 2018 Lecture 1 - Introduction to Deep Learning: • MIT 6.S191 (2018): Introduction to Deep Le... Lecture 2 - Deep Sequence Modeling: • MIT 6.S191 (2018): Sequence Modeling with ... Lecture 3 - Deep Computer Vision: • MIT 6.S191 (2018): Convolutional Neural Ne... Lecture 4 - Deep Generative Models: • MIT 6.S191 (2018): Deep Generative Modeling Lecture 5 - Deep Reinforcement Learning: • MIT 6.S191 (2018): Deep Reinforcement Lear... Lecture 6 - Limitations and New Frontiers: • MIT 6.S191 (2018): Deep Learning Limitatio... Lecture 7 - Issues in Image Classification (Google Guest): • MIT 6.S191 (2018): Issues in Image Classif... Lecture 8 - Faster ML Development with Tensorflow (Google Guest): • MIT 6.S191 (2018): Faster ML Development w... Lecture 9 - Deep Learning, A Personal Perspective (NVIDIA Guest): • MIT 6.S191 (2018): Deep Learning - A Perso... Lecture 10 - Beyond Deep Learning (IBM Guest): • MIT 6.S191 (2018): Beyond Deep Learning: L... Lecture 11 - Computer Vision Meets Social Networks (Tencent Guest): • MIT 6.S191 (2018): Computer Vision Meets S... For lectures, slides and lab materials: http://introtodeeplearning.com