Computer Science Center

Машинное обучение, часть 2 (весна 2017)/05.Лекция 5. Feature Extraction.mp4

Алгоритмы для NP-трудных задач/11.Приближённые алгоритмы-2.mp4

Открытые лекции CS центра/10.Современный C++- новые возможности и лучшие методологии (лекция 2).mp4

Параллельное программирование/08.OpenMP и Intel TBB.mp4

1/Асимптотический анализ и теория вероятностей (осень 2016)/08.Лекция 8. Основы теории вероятностей.mp4

Параллельное программирование/11.Map_Reduce - теория и практика.mp4

1/Основы дискретной математики/04.Группа перестановок.mp4

1/Основы дискретной математики/05.Разбиения числа в сумму слагаемых.mp4

1/Асимптотический анализ и теория вероятностей (осень 2016)/03.Лекция 3. Оценки и асимптотики для комбинаторных величин.mp4

Машинное обучение, часть 2 (весна 2017)/06.Лекция 7. Коллаборативная фильтрация.mp4

1/Анализ данных на R в примерах и задачах (весна 2016)/05.Лекция 5. Проверка статистических гипотез.mp4

Алгоритмы для NP-трудных задач/09.Алгоритмы для задачи выполнимости- метод расщепления.mp4

Алгоритмы и структуры данных, часть 1 (осень 2018, Новосибирск)/12.Семинар 6. Быстрое преобразование Фурье (Алгоритмы и структуры данных, часть 1).mp4

Алгоритмы для NP-трудных задач/02.NP-полные задачи.mp4

Введение в архитектуру ЭВМ и элементы ОС/09.Многопоточные вычисления изнутри- гонки, блокировки, синхронизация.mp4

1/Анализ данных на R в примерах и задачах (весна 2016)/06.Лекция 6. Проверка статистических гипотез. Линейная регрессия.mp4

1/Анализ данных на R в примерах и задачах (весна 2016)/03.Лекция 3. Кластерный анализ.mp4

Машинное обучение, часть 1 (осень 2016)/06.Лекция 7. Линейные модели.mp4

Введение в архитектуру ЭВМ и элементы ОС/10.Системное программное обеспечение библиотеки, линковщики, средства разработки и отладки.mp4

Параллельное программирование/10.Кластерные вычисления.mp4

1/Асимптотический анализ и теория вероятностей (осень 2016)/09.Лекция 9. Случайные величины.mp4

1/Асимптотический анализ и теория вероятностей (осень 2016)/01.Лекция 1. Теория множеств.mp4

1/Основы дискретной математики/03.Частично упорядоченные множества.mp4

1/Асимптотический анализ и теория вероятностей (осень 2016)/04.Лекция 4. Рекуррентные соотношения.mp4

1/Асимптотический анализ и теория вероятностей (осень 2016)/10.Лекция 10. Предельные теоремы.mp4

Базы данных/03.Distributed Commit.mp4

1/Анализ данных на R в примерах и задачах (весна 2016)/04.Лекция 4. Метод к-средних. Проверка гипотез.mp4

1/Основы дискретной математики/09.Ориентированные графы.mp4

Параллельное программирование/06.Ошибки параллельного программирования.mp4

Базы данных/04.Cassandra.mp4

Python/09.Модули, пакеты и система импорта.mp4

Машинное обучение, часть 2 (весна 2017)/07.Лекция 8. Deep Learning.mp4

Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 1 (весна 2018)/05.Лекция 5. Проверка статистических гипотез (теоретическое введение).mp4

Открытые лекции CS центра/05.Современный С++- новые возможности и лучшие методологии (лекция 1).mp4

Параллельное программирование/02.Корректная работа с потоками.mp4

Параллельное программирование/01.Введение в параллельное программирование.mp4

Машинное обучение, часть 1 (осень 2016)/08.Лекция 9. Деревья решений.mp4

1/Асимптотический анализ и теория вероятностей (осень 2016)/11.Лекция 11. Геометрическая вероятность и общее определение вероятности.mp4

Алгоритмы для NP-трудных задач/01.Алгоритмы для NP трудных задач. Введение.mp4

Параллельное программирование/05.Алгоритмы синхронизации.mp4

Алгоритмы для NP-трудных задач/06.Точные алгоритмы для задачи о максимальном разрезе и задачи максимальной 2-выполнимости.mp4

Алгоритмы и структуры данных, часть 2 (весна 2018, Новосибирск)/12.Семинар 6. Контекстно-свободные грамматики (Алгоритмы и структуры данных, часть 2).mp4

Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения/04.Лекция 4. Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения.mp4

Машинное обучение, часть 2 (весна 2017)/04.Лекция 4. Feature Selection.mp4

Машинное обучение, часть 1 (осень 2016)/04.Лекция 5. Оценка качества II.mp4

Функциональное программирование/05.Программирование на языке Haskell.mp4

Алгоритмы и структуры данных, часть 2 (весна 2018, Новосибирск)/08.Семинар 4. Недетерминированные автоматы (Алгоритмы и структуры данных, часть 2).mp4

Машинное обучение, часть 1 (осень 2016)/09.Лекция 10. Деревья решений II.mp4

Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения/06.Лекция 6. Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения.mp4

Машинное обучение, часть 2 (весна 2017)/01.Лекция 1. Ансамбли деревьев.mp4