Заголовок статьи звучит как epic fail, но на самом деле все не так однозначно. Да и в общем и целом эта история закончилась весьма позитивно, хоть и не в Google. Но это уже тема для другой статьи. В этой же статье я расскажу о трех вещах: каким образом проходил мой процесс подготовки, каким образом проходили интервью в Google и почему же на мой взгляд все не так однозначно, как может показаться.
Читать полностью »
Большое спасибо всем участникам конкурса по программированию! Мы рады объявить окончательные результаты конкурса.
В конкурсе участвовали 186 решений. Мы провели между ними турнир в два раунда, как объявляли ранее. Поздравляем победителей:
Специальный приз 400 USD получает участник под псевдонимом indutny за разработку альтернативной арены для онлайн-тестирования решений с большей пропускной способностью, чем у предоставленной нами. Спасибо!
Официальную таблицу результатов вы найдёте на GitHub.
Читать полностью »
Здравствуйте, коллеги.
Надеемся еще до конца августа приступить к переводу небольшой, но поистине базовой книги о реализации возможностей ИИ на языке Python.
Господин Гифт, пожалуй, в дополнительной рекламе не нуждается (для любопытствующих — профиль мэтра на GitHub):
В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо. Добро пожаловать под кат
Читать полностью »
Захотелось мне написать разговаривающую программу. Очень захотелось, позарез.
Конечно, мне далеко до профессиональных программистов, и лингвистом я тоже не являюсь, но системное мышление имеется, и чувство языка на месте. Тем более что тематикой ИИ давно интересуюсь, даже пару-тройку постов накатал в свое время. Отчего не реализовать познания в программном коде? Ну и попробовал, насколько смог.
Знакомьтесь, Ваня Разумный.
Ниже находится описание проблем, возникших передо мной на этом хоженом-перехоженом пути, и способов их преодоления.
По поводу результата оговорюсь сразу: целью был не программный код, а формулировка принципов искусственного мышления, функционирующего НЕ на основе физической реальности, как биологические организмы, а на основе СИНТАКСИСА. Поклонники теста Тьюринга, нейронных сетей и машинного обучения могут не беспокоиться.
Внимание, материал объемный.
Читать полностью »
Всем привет!
Однажды меня спросили заказчики, нет ли у меня в проектах целочисленного БПФ, на что я всегда отвечал, что это уже сделано другими в виде готовых, хоть и кривых, но бесплатных IP-ядер (Altera / Xilinx) – берите и пользуйтесь. Однако, эти ядра не оптимальны, обладают набором «особенностей» и требуют дальнейшей доработки. В связи с чем, уйдя в очередной плановый отпуск, который не хотелось провести бездарно, я занялся реализацией конфигурируемого ядра целочисленного БПФ.
КДПВ (процесс отдладки ошибки переполнения данных)
В статье я хочу рассказать, какими способами и средствами реализуются математические операции при вычислении быстрого преобразования Фурье в целочисленном формате на современных кристаллах ПЛИС. Основу любого БПФ представляет узел, который носит название «бабочка». В бабочке реализуются математические действия – сложение, умножение и вычитание. Именно о реализации «бабочки» и её законченных узлов будет идти рассказ в первую очередь. За основу взяты современные семейства ПЛИС фирмы Xilinx – это серия Ultrascale и Ultrascale+, а также затрагиваются старшие серии 6- (Virtex) и 7- (Artix, Kintex, Virtex). Более старшие серии в современных проектах – не представляют интереса в 2018 году. Цель статьи – раскрыть трудности и особенности реализации кастомных ядер цифровой обработки сигналов на примере БПФ.
Читать полностью »
Привет!
Этим постом начинается обзор задачек по алгоритмам, которые крупные IT-компании (Яндекс, Гугл и тп) так любят давать кандидатам на собеседованиях (если плохо пройти собеседование по алгоритмам, то шансы устроиться на работу в компанию мечты, увы, стремятся к нулю). В первую очередь этот пост предназначается для тех, кто не имеет в своем арсенале опыта олимпиадного программирования, тяжеловесных курсов по типу ШАДа или ЛКШ, в которых тематика алгоритмов разобрана достаточно серьезно, но кто хочет начать подготовку к собеседованиям или же тем, кто хочет освежить свои знания в какой-то то определенной теме.
При этом нельзя утверждать, что все задачи, которые здесь будут разбираться, обязательно встретятся на собеседовании, однако подходы, с помощью которых такие задачи решаются, в большинстве случаев похожи.
Повествование будет разбито на разные темы, и начнем мы с генерации множеств с определенной структурой.
Здравствуйте, уважаемые читатели. В этой статье речь пойдет об одном подходе к автоматическому порождению программ по блочной модели задачи, к решению обратной задачи (восстановления модели исходной проблемы по уже порожденной программе), а также к решению проблемы верификации порожденных программ. Сама по себе тема очень серьезная, но статью я, по возможности, постараюсь сделать популярной (без тяжеловесного обзора аналогов, строго оформленной теоретической части и прочих сложностей), с примерами и описанием различных применений.
Читать полностью »
«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»
Осталось опубликовать 2 главы…
Я продолжу общее направление, заданное в предыдущей главе, но на этот раз я сконцентрируюсь на старом выражении «Мусор на входе – мусор на выходе», которое часто сокращают как GIGO (garbage in, garbage out). Идея в том, что если вы поместите неаккуратно собранные данные и неверно определенные выражения на вход, то на выходе вы можете получить только некорректные результаты. Так же неявно предполагается и обратное: из наличия точных входных данных следует и получение корректного результата. Я покажу, что оба эти предположения могут быть ложными.
Читать полностью »
Теория автоэнкодеров и генерирующих моделей последнее время получила серьезное развитие, но достаточно мало работ посвящено тому, как можно использовать их в задачах распознавания. При этом свойство автоэнкодеров получать скрытую параметрическую модель данных и математические следствия из этого дают возможность связать их с Байесовскими методами принятия решения.
В статье предложен оригинальный математический аппарат «набор автоэнкодеров с общим латентным пространством», который позволяет выделять абстрактные понятия из входных данных и демонстрирует способность к «one-shot learning». Кроме того, с его помощью можно преодолеть многие фундаментальные проблемы современных алгоритмов машинного обучения, основанных на многослойных сетях и подходе «Deep learning».
Читать полностью »
С 10 по 22 сентября пройдет конкурс Яндекс.Блиц по мобильной разработке. Регистрация открыта. Блиц — это короткий путь в Яндекс: участникам топ-5 будет достаточно успешно пройти одну секцию собеседования вместо стандартных четырех.
По случаю конкурса мы поговорили с коллегами об интересных задачах, относящихся сразу и к мобильным платформам, и к алгоритмам. Сегодня мы поделимся их историями с читателями Хабра.
Есть мнение, что разработка мобильных приложений — нечто особенное, далекое от программирования в общем смысле, и специалисты, которые пишут под Android и iOS, никогда не сталкиваются с решением алгоритмоемких задач, ограничиваясь подключением готовых библиотек, версткой экранов, написанием простейшей бизнес-логики и исследованием багов конкретной платформы. Но не всё так просто.
