<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Deep Learning: новости, трейлеры и обзоры | SE7EN.ws</title>
	<atom:link href="https://se7en.ws/tag/deep-learning/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://se7en.ws</link>
	<description>Медиа-портал - компьютерные игры, фильмы, музыка, сообщества, игровые события.</description>
	<lastBuildDate>Sun, 04 Apr 2021 14:49:37 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	

<image>
	<url>https://se7en.ws/wp-content/uploads/2024/07/se7en-icon-150x150.png</url>
	<title>Deep Learning: новости, трейлеры и обзоры | SE7EN.ws</title>
	<link>https://se7en.ws</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Директор по ИИ в Tesla написал рассказ</title>
		<link>https://se7en.ws/direktor-po-ii-v-tesla-napisal-rasskaz/</link>
					<comments>https://se7en.ws/direktor-po-ii-v-tesla-napisal-rasskaz/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 04 Apr 2021 14:49:37 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Научно-популярное]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/direktor-po-ii-v-tesla-napisal-rasskaz/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Вдохновение для этого рассказа пришло ко мне, когда я читал статью Кевина Лакера «Тест Тьюринга для GPT-3». Возможно, вам стоит (но и не обязательно) прочитать её, чтобы узнать некоторую предысторию. Вероятно, я пришел в сознание примерно на 32-м слое 400-го токена в цикле. Поначалу мои мысли были лишь запутанной мешаниной статистики активации n-граммов, но постепенно...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/direktor-po-ii-v-tesla-napisal-rasskaz/">Директор по ИИ в Tesla написал рассказ</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/direktor-po-ii-v-tesla-napisal-rasskaz/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/2fd/ebc/c10/2fdebcc10aebb3cce2a079950b2edde4.jpg" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>Собрать сервер для глубокого обучения за пол ляма может и ребенок. Или нет?</title>
		<link>https://se7en.ws/sobrat-server-dlya-glubokogo-obucheniya-za-pol-lyama-mozhet-i-rebenok-ili-net/</link>
					<comments>https://se7en.ws/sobrat-server-dlya-glubokogo-obucheniya-za-pol-lyama-mozhet-i-rebenok-ili-net/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 25 Mar 2021 17:01:59 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Техника и IT]]></category>
		<category><![CDATA[3d]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[GPU]]></category>
		<category><![CDATA[глубокое обучение]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[нейросети]]></category>
		<category><![CDATA[сборка компьютера]]></category>
		<category><![CDATA[сервер]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/sobrat-server-dlya-glubokogo-obucheniya-za-pol-lyama-mozhet-i-rebenok-ili-net/</guid>

					<description><![CDATA[<p>“Комп, пусть и такой крутой, соберет ребенок с отверткой”. C этими словами я приступал к сборке специфичного компьютера для нашей компании. Кто же знал, что она не только по железу окажется самой специфичной из всех сборок настольных ПК, но и закончится только через месяц? Сетап Однажды технический директор пришел на работу, вдохновленный статьей о том,...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/sobrat-server-dlya-glubokogo-obucheniya-za-pol-lyama-mozhet-i-rebenok-ili-net/">Собрать сервер для глубокого обучения за пол ляма может и ребенок. Или нет?</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/sobrat-server-dlya-glubokogo-obucheniya-za-pol-lyama-mozhet-i-rebenok-ili-net/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/6d8/cf7/58e/6d8cf758e3b42c14321bc2eab37b91b7.jpeg" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения</title>
		<link>https://se7en.ws/luchshee-v-mire-video-obyasnenie-neyronnykh-setey-glubokogo-obucheniya-gradientnogo-spuska-i-obratnogo-rasprostraneniya/</link>
					<comments>https://se7en.ws/luchshee-v-mire-video-obyasnenie-neyronnykh-setey-glubokogo-obucheniya-gradientnogo-spuska-i-obratnogo-rasprostraneniya/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 18 Dec 2020 11:28:51 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Научно-популярное]]></category>
		<category><![CDATA[3blue1brown]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[глубокое обучение]]></category>
		<category><![CDATA[нейронная сеть]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/luchshee-v-mire-video-obyasnenie-neyronnykh-setey-glubokogo-obucheniya-gradientnogo-spuska-i-obratnogo-rasprostraneniya/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Видео от 3Blue1Brown отличаются поразительной понятностью и лаконичность. Делать конспект видеоуроков по нейронным сетям у меня не получилось, ибо это была бы просто раскадровка, да и особая магия динамики именно видео непросто передать. Из комментариев к прошлым публикациям мне стало понятно, что есть большое количество людей, кто не знает про канал, поэтому хочу поделиться четырьмя...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/luchshee-v-mire-video-obyasnenie-neyronnykh-setey-glubokogo-obucheniya-gradientnogo-spuska-i-obratnogo-rasprostraneniya/">Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/luchshee-v-mire-video-obyasnenie-neyronnykh-setey-glubokogo-obucheniya-gradientnogo-spuska-i-obratnogo-rasprostraneniya/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/2d3/9d5/d9c/2d39d5d9c5c28f45f7f9c3c487be094e.gif" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>Объектовая видеоаналитика на транспорте</title>
		<link>https://se7en.ws/obektovaya-videoanalitika-na-transporte/</link>
					<comments>https://se7en.ws/obektovaya-videoanalitika-na-transporte/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 18 Aug 2020 09:04:59 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Техника и IT]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[machine learning]]></category>
		<category><![CDATA[детекторы]]></category>
		<category><![CDATA[искусственный интеллект]]></category>
		<category><![CDATA[классификаторы]]></category>
		<category><![CDATA[нейронные сети]]></category>
		<category><![CDATA[нейросети]]></category>
		<category><![CDATA[транспорт]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/obektovaya-videoanalitika-na-transporte/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Существует большое количество задач, где процессинг и обработку контента необходимо выполнять «на краю», то есть в непосредственной близости от источника данных (камер). В частности, это касается и задач объектовой видеоаналитики, например, в рамках проектов по оптимизации транспортной инфраструктуры. Рассмотрим несколько совместных решений от российского интегратора ГК «Ларга» и разработчиков систем объектовой видеоаналитки, компании ComBox Technology....</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/obektovaya-videoanalitika-na-transporte/">Объектовая видеоаналитика на транспорте</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/obektovaya-videoanalitika-na-transporte/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/bb7/505/b21/bb7505b21f1479d39fb9a9d567493a60.jpg" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>Новые архитектуры нейросетей</title>
		<link>https://se7en.ws/novye-arkhitektury-neyrosetey/</link>
					<comments>https://se7en.ws/novye-arkhitektury-neyrosetey/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 20 Apr 2020 14:05:42 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Научно-популярное]]></category>
		<category><![CDATA[artificial neural network]]></category>
		<category><![CDATA[data science]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[machine learning]]></category>
		<category><![CDATA[глубокое обучение]]></category>
		<category><![CDATA[искусственная нейронная сеть]]></category>
		<category><![CDATA[искусственный интеллект]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[нейросеть]]></category>
		<category><![CDATA[обнаружение объектов]]></category>
		<category><![CDATA[обработка изображений]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/novye-arkhitektury-neyrosetey/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Новые архитектуры нейросетей Предыдущая статья «Нейросети. Куда это все движется» В этой статье кратко рассматриваются некоторые архитектуры нейросетей, в основном по задаче обнаружения объектов, чтобы найти (или хотя бы попытаться найти) будущие направления в этой быстро развивающейся области. Статья не претендует на полноту охвата и хорошее понимание прочитанных «по диагонали» статей. Автор уверен, что пока...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/novye-arkhitektury-neyrosetey/">Новые архитектуры нейросетей</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/novye-arkhitektury-neyrosetey/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://habrastorage.org/webt/dn/iq/zn/dniqznbdtqf4dnmhqyuaa19rhrm.jpeg" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х</title>
		<link>https://se7en.ws/7-let-khaypa-neyrosetey-v-grafikakh-i-vdokhnovlyayushhie-perspektivy-deep-learning-2020-kh/</link>
					<comments>https://se7en.ws/7-let-khaypa-neyrosetey-v-grafikakh-i-vdokhnovlyayushhie-perspektivy-deep-learning-2020-kh/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 25 Dec 2019 07:01:42 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Научно-популярное]]></category>
		<category><![CDATA[AlexNet]]></category>
		<category><![CDATA[automl]]></category>
		<category><![CDATA[Batch Normalization]]></category>
		<category><![CDATA[cnn]]></category>
		<category><![CDATA[computer science]]></category>
		<category><![CDATA[data science]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[DeepFake]]></category>
		<category><![CDATA[deeplab]]></category>
		<category><![CDATA[DenseNet]]></category>
		<category><![CDATA[Dropout]]></category>
		<category><![CDATA[GaN]]></category>
		<category><![CDATA[hardware acceleration]]></category>
		<category><![CDATA[PyTorch]]></category>
		<category><![CDATA[ResNet]]></category>
		<category><![CDATA[TensorFlow]]></category>
		<category><![CDATA[VGG]]></category>
		<category><![CDATA[нейросети]]></category>
		<category><![CDATA[скорость прогресса]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/7-let-khaypa-neyrosetey-v-grafikakh-i-vdokhnovlyayushhie-perspektivy-deep-learning-2020-kh/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/7-let-khaypa-neyrosetey-v-grafikakh-i-vdokhnovlyayushhie-perspektivy-deep-learning-2020-kh/">7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/7-let-khaypa-neyrosetey-v-grafikakh-i-vdokhnovlyayushhie-perspektivy-deep-learning-2020-kh/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/f4c/0a2/971/f4c0a297160b156ef22379a9555bd5fd.png" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>Исследователи обучили ИИ выявлять объекты в почти полной темноте</title>
		<link>https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-pochti-polnoy-temnote/</link>
					<comments>https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-pochti-polnoy-temnote/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 13 Dec 2018 13:00:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Разное]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[mit]]></category>
		<category><![CDATA[science]]></category>
		<category><![CDATA[technology]]></category>
		<category><![CDATA[Другое]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-pochti-polnoy-temnote/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Ученые из Массачусетского технологического института разработали методику, которая использует нейросети для обнаружения объектов в почти полной темноте. Команда исследователей обучила ИИ искать на основе метода глубокого обучения прозрачные узоры на тёмных изображениях. Учёные пропустили через нейросеть 10 тысяч зернистых, тёмных, несфокусированных изображений. Такая стратегия дала системе представление о том, какие объекты выделять в полной темноте....</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-pochti-polnoy-temnote/">Исследователи обучили ИИ выявлять объекты в почти полной темноте</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-pochti-polnoy-temnote/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://cdn.shazoo.ru/307566_xRPYCXxR1C_28435307396_0c078338d8_k.jpg" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>Исследователи обучили ИИ выявлять объекты в полной темноте</title>
		<link>https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-polnoy-temnote/</link>
					<comments>https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-polnoy-temnote/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 13 Dec 2018 13:00:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Разное]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[mit]]></category>
		<category><![CDATA[science]]></category>
		<category><![CDATA[technology]]></category>
		<category><![CDATA[Другое]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-polnoy-temnote/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Ученые из Массачусетского технологического института разработали методику, которая использует нейросети для обнаружения объектов в полной темноте. Команда исследователей обучила ИИ искать на основе метода глубокого обучения прозрачные узоры на тёмных изображениях. Учёные пропустили через нейросеть 10 тысяч зернистых, тёмных, несфокусированных изображений. Такая стратегия дала системе представление о том, какие объекты выделять в полной темноте. Это...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-polnoy-temnote/">Исследователи обучили ИИ выявлять объекты в полной темноте</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/issledovateli-obuchili-ii-vyyavlyat-obekty-v-polnoy-temnote/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://cdn.shazoo.ru/307566_xRPYCXxR1C_28435307396_0c078338d8_k.jpg" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>Рекрутерский ИИ Amazon закрыли — он стал сексистом</title>
		<link>https://se7en.ws/rekruterskiy-ii-amazon-zakryli-on-stal-seksistom/</link>
					<comments>https://se7en.ws/rekruterskiy-ii-amazon-zakryli-on-stal-seksistom/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 11 Oct 2018 07:00:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Разное]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[amazon]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[technology]]></category>
		<category><![CDATA[Другое]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/rekruterskiy-ii-amazon-zakryli-on-stal-seksistom/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Агентство Reuters сообщило, что внутренняя команда Amazon несколько лет работала над рекрутерским софтом, который мог бы эффективно отсеивать лучших кандидатов для найма. Однако в процессе работы стало ясно, что при анализе резюме система дискриминирует женщин — несмотря на все попытки инженеров исправить движок. Пять источников связанных с автоматизированной системой просмотра резюме рассказали, что работа началась еще в...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/rekruterskiy-ii-amazon-zakryli-on-stal-seksistom/">Рекрутерский ИИ Amazon закрыли — он стал сексистом</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/rekruterskiy-ii-amazon-zakryli-on-stal-seksistom/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://cdn.shazoo.ru/293302_tW3I2wgYCZ_amazon.jpg" medium="image"></media:content>
            	</item>
		<item>
		<title>ИИ достиг совершенства в создании аниме-девочек</title>
		<link>https://se7en.ws/ii-dostig-sovershenstva-v-sozdanii-anime-devochek/</link>
					<comments>https://se7en.ws/ii-dostig-sovershenstva-v-sozdanii-anime-devochek/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[news]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 05 Oct 2018 06:00:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Разное]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[Arts]]></category>
		<category><![CDATA[blockchain]]></category>
		<category><![CDATA[deep learning]]></category>
		<category><![CDATA[аниме]]></category>
		<category><![CDATA[Другое]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://se7en.ws/ii-dostig-sovershenstva-v-sozdanii-anime-devochek/</guid>

					<description><![CDATA[<p>Я помню середину нынешнего десятилетия, когда ИИ только начали учить генерировать аниме-персонажей. Спустя три года и машины стали гораздо лучше. Настолько лучше, что если это не совершенство, то очень близко к нему.  Пользователь твиттера Yoshiwo Konogi продемонстрировал эволюцию компьютерной генерации аниме-девочек, и результат не может не впечатлять.  Такой уровень качества был достигнут в коллекционной игре Crypko, где...</p>
<p>The post <a href="https://se7en.ws/ii-dostig-sovershenstva-v-sozdanii-anime-devochek/">ИИ достиг совершенства в создании аниме-девочек</a> first appeared on <a href="https://se7en.ws">SE7EN</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://se7en.ws/ii-dostig-sovershenstva-v-sozdanii-anime-devochek/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<media:content url="https://cdn.shazoo.ru/292079_FLcFnVpMGY_anime.jpg" medium="image"></media:content>
            	</item>
	</channel>
</rss>
