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.
Нельзя просто так взять и запустить Deep Learning
Продолжаю разбираться с Deep Learning.
Решил попробовать его на практике: сам придумал лабу, сам сделал, сам себя похвалил.
Целью было построить простейшую, но более-менее полную цепочку обучения модели с помощью Keras+TensorFlow и запустить её на своей машине.
Публикую notebook с выполненной лабой, комментариями о базовых штуках, костылях и нюансах. Надеюсь, будет полезна новичкам. Может быть меня даже поругает кто-нибудь из опытных датасаентистов.
А в этом посте покритикую инфраструктуру всего этого.
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.