Глупые прогнозы об Искусственном Интеллекте
DALL-E: Wrubel painting: silly predictions about artificial intelligence
Пару месяцев назад начал делать заметки на тему поста с намерением не спеша накопить к лету и опубликовать. А тут некоторые прогнозы сбываться начинают :-D Поэтому закину что есть, без сроков и гарантий.
База для прогнозов:
- История развития ИТ;
- Понятие о подрывных технологиях, которой без сомнения является ИИ.
- Здравый смысл, как бы смешно это не звучало, исходя из названия эссе.
Поскольку даты для для прогнозов не указываю, можно считать их скорее трендами, направлениями эволюционного давления, чем конкретными событиями.
Ссылки на курсы по Machine Learning & Deep Learning
Перед началом разбирательства с темой собрал для себя список курсов, которые могут быть интересны.
Публикую, чтобы не пропадал зря.
Только ссылки. Свои комментарии вырезал — в исходном виде они никому кроме меня не помогут :-)
Просто о связи линейной алгебры и нейронных сетей
Нашёл серию статей с детальным рассказом о принципах работы нейронных сетей. Начиная от векторного произведения, через матрицы к персептрону и нейронам, Понятно, доступно и последовательно — без скачков через куски теории. С примерами на Python.
- Linear Algebra
- Inner Product Spaces
- The Perceptron, and All the Things it Can’t Perceive
- Neural Networks and the Backpropagation Algorithm
Остальной блог тоже интересен. У автора много вводных статей на математические и программистские темы.
Как выбрать ВУЗ и специальность
Если вы хотите от жизни большего, не можете сжульничать и родились в СНГ.
Давно хотел написать пару соображений на тему, а раз сейчас идёт вступительная кампания, то и напишу.
Написанное я считаю справедливым для людей, которые хотят расти над собой: стать хорошим специалистом, создать что-то заметное, принести пользу обществу.
Этот текст мало полезен для тех, кому родители уже подготовили тёплое место, кто косит от армии, кто идёт учится «потому что надо» и так далее.
Строго субъективно, конечно.
MIT 6.S191: галопом по Deep Learning
Отмучавшись с матаном, я решил, что времени на основательное разбирательство со всем машинным обучением уйдёт слишком много — надо срезать углы.
Поэтому следующей целью выбрал курс MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning.
Потому что MIT и по темам лекций видно широкое покрытие темы.
Курсом очень доволен.