-
uTensor — AI на микроконтроллерах
Интересный проект — uTensor — ставит перед собой задачу запуска нейронных сетей и глубокого обучения на микроконтроллерах.
-
Andrew Ng: Искусственный интеллект — это новое электричество
Видео с выступления профессора Andrew Ng на стэнфордском форуме MSx Future, где он рассказывает как искусственный интеллект трансформирует индустрию. Интересное правило, которое Эндрю Ын, предлагает, чтобы понять — можно ли использовать искусственный интеллект для решения какой-либо задачи: если обычный человек может решить задачу, подумав над ней менее секунды, мы, вероятно, сможем автоматизировать её решение при…
-
Разъяснение Numenta
Компания Numenta пытается создать сильный ИИ, копируя структуру новой коры головного мозга — неокортекса. В этом видео, Siraj Raval рассказывает о том как работает иерархическая система временной памяти (Hierarchical Temporal Memory — HTM). Рассматривает технологический стек HTM и сравнивает его с технологиями глубокого обучения.
-
Разъяснение Keras
Каков наилучший способ начать глубокое обучение? Разумеется, это библиотека Keras! Это библиотека высокого уровня для глубокого обучения, которая позволяет очень легко реализовывать модели глубоких нейронных сетей всех видов.
-
Стрим про капсульные нейронные сети
sim0nsays (Simon Kozlov) рассказывается про идею капсульных нейронных сетей (Capsule Networks (CapsNet)), которую предложил Хинтон, для решения проблем существующих свёрточных нейронных сетей.
-
Стрим про Reinforcement Learning
Стрим, на котором sim0nsays (Simon Kozlov) рассказывается про AlphaGo(Zero), policy gradients и вообще Deep Reinforcement Learning.
-
Как применять искусственный интеллект в бизнесе
Интересное выступление Александра Хайтина (исполнительный директор Yandex Data Factory) на конференции «Искусственный интеллект в управлении непрерывным производством», совместно проводимой компаниями Yandex Data Factory и «Газпром нефть». Тезисы выступления
-
Глубокие нейронные сети как следующий этап развития программного обеспечения
Многие люди воспринимают нейронные сети как «ещё один инструмент машинного обучения». У них есть свои плюсы и минусы. Они популярны. И, разумеется, их можно использовать, чтобы выиграть соревнования по машинному обучения (Kaggle). Однако, Andrej Karpathy (раньше — исследователь из OpenAI, сейчас — директор по ИИ в Tesla), считает, что подобный взгляд на нейронные сети —…
-
Особенности применения машинного обучения в промышленности, индустрии моды и банковских услугах
Видео с конференции Data & Science, на котором эксперты рассказывают о своём опыте работы с большими данными, машинном обучении и их применении в науке, экономике и других сферах жизни. Очень интересно первое выступление — Эмели Драль из Yandex Data Factory, рассказывает о подводных камнях, которые возникают при использовании машинного обучения в промышленности (выбор нефтяных скважин…
-
Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач
Машинное обучение (ML), Искусственный Интеллект (AI), нейронные сети (NN) — эти термины в последнее время время не сходят с новостных заголовков и этот шум даже не думает умолкать. Большие данные, вычислительные мощности графических карт (GPU) и огромное количество научных исследований — позволили глубокому обучению стать технологией меняющей мир. Доступность фреймворков машинного обучения в виде открытого…
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…