​Автоматизация ответов на часто задаваемые вопросы в навыке для «Алисы» с помощью библиотеки DeepPavlov

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

https://habr.com/ru/company/mipt/blog/445748/

🔗 Автоматизация ответов на часто задаваемые вопросы в навыке для «Алисы» с помощью библиотеки DeepPavl
Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ вот уже больше года делает DeepPavlov — открытую библиотеку для создания диалоговых систем. Она содержит н...

🎥 Robotics navigation with Intel® RealSense™ Tracking Camera T265 and Depth Camera D435
👁 1 раз ⏳ 114 сек.
Robotics Navigation – In this video, we show a prototype demo of the Intel® RealSense™ Depth Camera D435 and the Intel® RealSense™ Tracking Camera T265 being used for V-SLAM, occupancy mapping, path planning and collision avoidance. We will be releasing some of the code used in this demo in the near future on our github at https://github.com/IntelRealSense/librealsense

More information on the cameras –
https://realsense.intel.com/depth-camera/#D415_D435
https://realsense.intel.com/tracking-came

​10 новых бесплатных курсов по когнитивным сервисам и Azure

https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/445778/
Недавно мы выложили около 20 новых курсов на нашу обучающую платформу Microsoft Learn. Сегодня я расскажу и первых десяти, а немного позже выйдет статья и о второй десятке. Среди новинок: распознавание голоса с когнитивными сервисами, создание чат-ботов с QnA Maker, обработка изображений и многое другое. Подробности под катом!

🔗 10 новых бесплатных курсов по когнитивным сервисам и Azure
Недавно мы выложили около 20 новых курсов на нашу обучающую платформу Microsoft Learn. Сегодня я расскажу и первых десяти, а немного позже выйдет статья и о втор...

​Ансамблевые методы. Отрывок из книги
Привет, Хаброжители, мы сдали в типографию новую книгу «Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса». Здесь приводим отрывок про ансамблевые методы, его цель — объяснить, что делает их эффективными, а также как избежать распространенных ошибок, приводящих к неправильному использованию их в финансах.
https://habr.com/ru/company/piter/blog/445780/

🔗 Ансамблевые методы. Отрывок из книги
Привет, Хаброжители, мы сдали в типографию новую книгу «Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса». Здесь приводим отрывок про ансамблевые методы, его цель — об...

🎥 Webinar Deep Learning in Machine Vision
👁 1 раз ⏳ 2895 сек.
This webinar gives users of machine vision software a better understanding of deep learning technologies and the benefits for machine vision applications.

Mario Bohnacker, Head of Solutions at MVTec, introduces deep learning technologies based on MVTec HALCON. He provides an overview of deep learning machine vision technologies like classification, object detection and semantic segmentation.

To give a better understanding of which types of applications can be greatly enhanced by deep learning, the webin

​ShortScience.org - Making Science Accessible!

🔗 ShortScience.org - Making Science Accessible!
ShortScience.org is a platform for post-publication discussion aiming to improve accessibility and reproducibility of research ideas.

​Too many upside down photos? Take 20 minutes and use AI to flip them.

🔗 Too many upside down photos? Take 20 minutes and use AI to flip them.
Its great when you’ve spent 2 hours scanning photos only to suddenly notice you’ve scanned some random number of them upside down. Rather…

​CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning

🔗 CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning

🎥 Константин Маланчев: «Как машинное обучение помогает астрофизикам исследовать Вселенную»
👁 1 раз ⏳ 4013 сек.
21 марта в Музее космонавтики состоялась третья лекция цикла «Космос и технологии» на тему «Как машинное обучение помогает астрофизикам исследовать Вселенную».

Последние десятилетия объёмы астрофизических данных растут экспоненциальным темпом, резко опережая рост числа астрофизиков. Для того, чтобы справиться с таким потоком информации, привлекаются всё новые методы обработки данных: современная статистика, фильтрация данных в реальном времени, привлечение волонтеров и, наконец, методы машинного обучения.

🎥 Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 1 - Introduction
👁 1 раз ⏳ 3954 сек.
Professor Emma Brunskill, Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/

Professor Emma Brunskill
Assistant Professor, Computer Science
Stanford AI for Human Impact Lab
Stanford Artificial Intelligence Lab
Statistical Machine Learning Group

To follow along with the course schedule and syllabus, visit: http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html

To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence, visit: http://learn.stanford.edu/AI.html

To view a

🎥 Deep Learning with PyTorch Workshop - Mar 20 2019
👁 1 раз ⏳ 8447 сек.
Event link: https://www.meetup.com/dsnet-blr/events/260057993/

Code links:
1. PyTorch Basics: https://jvn.io/aakashns/e5cfe043873f4f3c9287507016747ae5

2. Linear Regression:
https://jvn.io/aakashns/e556978bda9343f3b30b3a9fd2a25012

3. Logistic Regression:
https://jvn.io/aakashns/a1b40b04f5174a18bd05b17e3dffb0f0

For questions and discussions, join our Slack Group at http://dsindia.org , and then go to the #pytorch-workshop channel

​5 New Generative Adversarial Network (GAN) Architectures For Image Synthesis

🔗 5 New Generative Adversarial Network (GAN) Architectures For Image Synthesis
AI image synthesis has made impressive progress since Generative Adversarial Networks (GANs) were introduced in 2014. GANs were originally only capable of generating small, blurry, black-and-white pictures, but now we can generate high-resolution, realistic and colorful pictures that you can hardly distinguish from real photographs. Here we have summarized for you 5 recently introduced GAN architectures …

​Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 5 - Value Function Approximation

🔗 Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 5 - Value Function Approximation
Professor Emma Brunskill, Stanford University http://onlinehub.stanford.edu/ Professor Emma Brunskill Assistant Professor, Computer Science Stanford AI for H...

​Machines + AI: The Future of Work

🔗 Machines + AI: The Future of Work
Machines + AI: The Future of Work https://www.japansociety.org/event/machines-ai-the-future-of-work Thursday, March 28, 6-8:30 PM AI is already playing a sig...

​Нейронные сети для форекс. Обучение нейронной сети для прогнозирования движения валют на форекс. Exс

🔗 Нейронные сети для форекс. Обучение нейронной сети для прогнозирования движения валют на форекс. Exс

Написал нейронную сеть в эксель: 10 входов, один скрытый слой с 6 нейронами, 2 выходных нейрона. Кому интересно http://forex-bonus.online/archives/7?unapproved=2&moderation-hash=b708ae4d52c54a6357638024ec964263#comment-2 Прогнозирует направление движения цены евро доллара на следующий дневной бар после выхода новости по процентной ставке в США. Не сложно переделать под другие задачи.

​Implementing MACD in Python

🔗 Implementing MACD in Python
MACD is a popularly used technical indicator in trading stocks, currencies, cryptocurrencies, etc.

​Step-by-Step Guide to Creating R and Python Libraries

🔗 Step-by-Step Guide to Creating R and Python Libraries
R and Python are the bread and butter of today’s machine learning languages. R provides powerful statistics and quick visualizations…

​Healthcare tweet Extraction, Visualisation and Particle Swarm Optimisation using Python

🔗 Healthcare tweet Extraction, Visualisation and Particle Swarm Optimisation using Python
Detail description on how to use twitter to scrap real time tweets and make decisions from it using Python

🎥 Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 11
👁 1 раз ⏳ 4115 сек.
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович

🎥 07 - Машинное обучение. Восстановление данных с помощью метрики
👁 1 раз ⏳ 768 сек.
Лектор: Артём Шевляков

https://stepik.org/8057