Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть [Перевод] Лекция 5. GPU (графические процессоры)

  • RussianCourses NET
  • 2025-09-27
  • 12
[Перевод] Лекция 5. GPU (графические процессоры)
  • ok logo

Скачать [Перевод] Лекция 5. GPU (графические процессоры) бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно [Перевод] Лекция 5. GPU (графические процессоры) или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку [Перевод] Лекция 5. GPU (графические процессоры) бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео [Перевод] Лекция 5. GPU (графические процессоры)

CS336: Моделирование языка с нуля

Еще больше зарубежных курсов с русской озвучкой вы найдете на russiancourses.net

Подписывайтесь на телеграм канал чтобы быть в курсе обновлений и выпусков зарубежных курсов на русский язык - https://t.me/+rxlBBiBnnik5NmZk

---

Изучите моделирование языка шаг за шагом, создавая собственную модель с нуля 🧠

CS336 — это курс, который даст полное понимание языковых моделей, лежащих в основе современных систем обработки естественного языка (NLP). Подобно курсам по операционным системам, где студенты пишут ОС с нуля, здесь вы пройдёте весь путь создания языковой модели — от подготовки данных до финального развёртывания.
Что включает курс:

📂 Сбор и очистка данных для предобучения
🔧 Конструирование трансформерных архитектур
⚡ Обучение моделей и оптимизация для работы на GPU и в распределённых системах
📊 Оценка качества модели перед развёртыванием
Требования к участникам:

🐍 Уверенное владение Python (все задания будут на нём)
🧮 Хорошее знание линейной алгебры и математического анализа
📈 Базовое понимание вероятности и статистики
🤖 Опыт в машинном обучении и глубоких нейросетях (PyTorch)
💻 Знание основ системной оптимизации и иерархии памяти
Особенности:

🚀 Это практико-ориентированный курс: вы будете писать в десятки раз больше кода, чем в типичных занятиях по ИИ
🛠 Подробное изучение всех компонентов языковых моделей
🎓 5 единиц академической нагрузки — требует значительных временных вложений
Итог: к концу курса вы создадите собственную языковую модель, получите глубокое понимание её архитектуры и сможете применять эти знания в современных проектах ИИ.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]