Исследователи из Google Brain представили новый метод интепретации работы искусственных нейронных сетей.
Метод получил название Тестирование с помощью векторов активации концепции (Testing with CAVs (TCAV)).

( Читать дальше )

Команда Festo bionics представила свои новые разработки в области бионических манипуляторов — Бионическую руку BionicSoftHand и мягкий манипулятор — BionicSoftArm.

( Читать дальше )

Многие считают, что сейчас профессия Data Scientist является одной из самых, привлекательных, перспективных и высокооплачиваемых. Все крупные компании уже создали отделы по обработке собственных данных и прямо на глазах превращаются в дата-ориентированные (Data-driven) организации, которым требуется всё больше специалистов по данным.
Чтобы стать востребованным специалистом в этой области — потребуются хорошие знания программирования, математической статистики и машинного обучения. Нужные знания и навыки можно получить в некоторых университетах, попробовать прокачать самостоятельно или получить на различных курсах — например, на курсе специализации Data Scientist в онлайн-школе SkillFactory, где за 12 месяцев можно с нуля освоить эту интересную профессию.
Выбор такого специализированного курса позволяет учащемуся пройти полный цикл обучения: от изучения языка Python для анализа данных и классического машинного обучения — до самого увлекательного и востребованного направления в области машинного обучения — нейронных сетей и глубокого обучения (Deep Learning).
Путь Data Scientist — долгий и желающим учиться нужно приготовиться пройти его от начального «я ничего не знаю» до момента, когда можно будет уверенно сказать: «я решаю задачи по машинному обучению и знаю, где это применить и как развиваться дальше».

Но что же такое Data Science?

( Читать дальше )

Исследователи Массачусетского технологического института изучили 16625 научных работ по теме «искусственный интеллект» на открытой платформе научных публикаций arXiv.org. Проанализировав частоту упонимания слов и словосочетаний, исследователи выяснили — какие технологии упоминаются в них чаще всего. Это позволило им сделать ряд прогнозов относительно ближайших перспектив развития технологии Искусственного Интеллекта (ИИ).
Примером такого же наукометрического (библиометрического) подхода можно назвать использование спортивной статистики, которое с Промокод 1xbet, применяется для прогнозирования результатов спортивных соревнований. Вопрос качества подобных прогнозов остается открытым, но использование объективных количественных показателей позволяет избежать субъективности экспертных оценок.

( Читать дальше )

Auto-Keras — это библиотека с открытым исходным кодом для Автоматизированного машинного обучения (Automated Machine Learning (AutoML)).

Auto-Keras предоставляет функции для автоматического поиска архитектуры и гиперпараметров моделей глубокого обучения.

( Читать дальше )

Исследователи из Сеульского национального университета (Республика Корея) в сотрудничестве с Исследовательским центром мягкой робототехники (Soft Robotics Research Center (SRRC)), предложили новую парадигму обнаружения намерений пользователей ранее разработанного мягкого носимого робота для рук (Exo-Glove Poly II).
Предложенный метод предсказывает намерение захватить/отпустить объект, основываясь на поведении пользователя. Это должно позволить пациентам с повреждением спинного мозга и потерявшим подвижность рук, брать и перемещать предметы.

( Читать дальше )

Исследователи из MIT разработали алгоритм для робота который учится играть в Дженга.

( Читать дальше )

Чевероного робота-собаку ANYmal обучили ходить при помощи тренировки нейронной сети в симуляторе.
Подобный подход уже давно применяется в робототехнике, потому что использование симулятора имеет массу преимуществ в скорости, стоимости и безопасности.

( Читать дальше )

Машинное обучение меняет подход к ручному программированию действий роботов. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли показали систему обучения робота PR2 действиям путём однократной демонстрации решения нужной задачи человеком.

( Читать дальше )

Astrid Kraniger создала интересную инсталляцию: In Medio Stat Virtus — это кинетическая скульптура, балансирующая шариком на уголке, который удерживается двумя тросиками.
Длина тросиков изменяется шаговыми двигателями, а положение шарика определяется разницей в весе, который измеряется на тросах при помощи тензодатчиков, снятых с электрических безменов.
Таким образом, удержание баланса достигается, когда шаговые двигатели поднимают и опускают нужную сторону, чтобы выровнять вес на каждом тросе.

( Читать дальше )