Рубрика «искусственный интеллект» - 130

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на русском языке, бесплатно и без регистрации - 1
Читать полностью »

27 сентября начинается курс по машинному обучению от Почты Mail.Ru. Занятия будут проходить два раза в неделю в офисе Mail.Ru Group в течение трех месяцев. Регистрация открыта для студентов московских ВУЗов.

В ходе курса специалисты Почты и Антиспама Mail.Ru расскажут об ML-технологиях, которые применяются для того, чтобы сделать Почту еще более удобным и современным продуктом. Под катом подробности о курсе: формат, программа, авторы и перспективы для выпускников.

Курс по Machine Learning от Почты Mail.Ru - 1
Читать полностью »

Распознавание изображений с помощью нейросетей становится лучше, но до сих пор исследователи не побороли некоторые его фундаментальные недостатки. Там, где человек четко и ясно видит, например, велосипед, даже передовой натренированный ИИ может увидеть птицу.

Часто причина в так называемых «вредных данных» (или «соревновательных элементах», или «вредоносных экземплярах» или еще куче вариантов, поскольку «adversary examples» так и не получили общепринятого перевода). Это данные, которые обманывают классификатор нейросети, подсовывая ему признаки других классов — информацию не важную и не видную для для человеческого восприятия, но необходимую для машинного зрения.

Исследователи из Google опубликовали в 2015 году исследование, где проиллюстрировали проблему таким примером.

Google объявляет конкурс атак на алгоритмы машинного зрения - 1

На изображение панды наложили «вредный» градиент. Человек на полученной картинке, естественно, продолжает видеть панду, а нейросеть распознает ее как гиббона, поскольку в те участки изображения, по которым нейросеть научилось определять панд, специально намешали признаки другого класса.

В сферах, где машинное зрение должно быть предельно точным, а ошибка, взлом и действия злоумышленников могут иметь тяжелые последствия, вредные данные — серьезная помеха развитию. Прогресс в борьбе идет медленно, и компания GoogleAI (подразделение Google занимающееся исследованием ИИ) решила привлечь силы сообщества и устроить соревнование.
Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Learning 3D Face Morphable Model Out of 2D Images».

3DMM

Трёхмерная морфируемая модель лица (3D Morphable Model, далее 3DMM)  —  это статистическая модель структуры и текстуры лица, которая используются компьютерном зрении, компьютерной графике, при анализе человеческого поведения и в пластической хирургии.

Неповторимость каждой черты лица делает моделирование человеческого лица нетривиальной задачей. 3DMM создётся для получения модели лица в пространстве явных соответствий. Это означает поточечное соответствие между полученной моделью и другими моделями, позволяющими выполнять морфирование. Кроме того, в 3DMM должны быть отражены трансформации низкого уровня, такие как отличия мужского лица от женского, нейтрального выражения лица от улыбки.
Читать полностью »

Илон Маск пришел к комику Джо Рогану на его подкаст Joe Rogan Experience.
2,5 часа они общались об ИИ, бессмертии, Neuralink, инновациях, социальных сетях, колонизации космоса, бурении тоннелей, огнемете, летающих автомобилях, возобновляемой энергетике, безопасности автомобилей. Обсудили Porsche и Rolex, коррупцию и суды Tesla, доброту людей, роль Маска в истории человечества. Как уже все знают, покурили траву и выпили виски.

image
Читать полностью »

Дисклеймер

Я скептически отношусь к своей способности высказать действительно оригинальную мысль. Скорее всего, я далеко не первый, кто задаёт эти вопросы, и вполне возможно, на них даже уже выработаны какие-то удобоваримые ответы. Поэтому, печатая данный текст, я не жду вашего удивления или восхищения. Я жду, что в комментарии придут люди, знакомые с современной философией сознания, и дадут мне ссылки на работы серьёзных мыслителей с забавными немецкими фамилиями.

image

Не так давно на Хабре был пост, комментарии к которому заставили меня задуматься о нескольких взаимосвязанных вопросах. Результатами этих раздумий (или их отсутствием, тут уж как посмотреть) я хочу поделиться с сообществом.

Что такое боль?

Как-то раз у меня болел зуб. Я лежал на диване и пытался не обращать на это внимания. Я думал о том, что боль — это просто сигнал, идущий в мой мозг. Такой же сигнал, как наличие или отсутствие напряжения в проводке, идущем к PS/2 разъёму системного блока. Сам по себе он не несёт никакой семантики, это моё сознание выбирает, как его интерпретировать. Если я перестану воспринимать его как боль, а вместо этого проигнорирую или просто «приму к сведению», мне станет легче.

Читать полностью »

Внедрение ИИ на уровне микросхем позволяет обрабатывать локально больше данных, потому что увеличение количества устройств уже не даёт прежнего эффекта

Производители микросхем работают над новыми архитектурами, которые значительно увеличивают объём обрабатываемых данных на ватт и такт. Готовится почва для одной из крупнейших революций в архитектуре чипов за последние десятилетия.

Все основные производители чипов и систем меняют направление развития. Они вступили в гонку архитектур, которая предусматривает изменение парадигмы во всём: от методов чтения и записи в память до их обработки и, в конечном счёте, компоновки различных элементов на чипе. Хотя миниатюризация продолжается, уже никто не делает ставку на масштабирование, чтобы справится со взрывным ростом данных от сенсоров и увеличения объёма трафика между машинами.
Читать полностью »

«Дормамму, я пришел договориться»: алгоритм взаимовыгодной кооперации с человеком - 1

Размышления на тему искусственного интеллекта посещают умы великих людей уже многие столетия. С течением времени и развитием технологий размышления превратились в реализацию, теории в практику, а научная фантастика во вполне реальное будущее человечества. Основная суть ИИ это помощь человеку. Другими словами умные машины должны служить человеку в полной мене, не нарушая основных законов робототехники, которые высказал небезызвестный Айзек Азимов. Но подобное взаимодействие, если рассуждать приземленно, имеет лишь один вектор: человек сказал — ИИ выполнил. То есть работа искусственного интеллекта нацелена на благо лишь человека. А что если ИИ будет думать в русле блага для обеих сторон взаимодействия? Как научить машину искать компромисс, договариваться и даже торговаться с человеком? Что ж, именно на эти вопросы и дает ответы сегодняшнее исследование, в котором был создан алгоритм, позволяющий машине достигать взаимовыгодного соглашения с человеком. Давайте же подробнее рассмотрим эти вопросы. Поехали.Читать полностью »

Мы создаем отчетливые, ясные, измеряемые требования и говорим: «Нам наплевать откуда ты и что ты когда-либо делал, если ты решишь эту проблему и победишь».
— Питер Диамандис

В 2010 году в Сан-Франциско прошла конференция, где одни из самых влиятельных ИТишников, инвесторов, специалистов по сверхинтеллекту и нанотехнологов (соратников Дрекслера) мозгоштурмили над проектами, которые могут позитивно повлиять на все Человечество и как будет выглядеть будущее с внедрением самых смелых и радикальных технологий.

Мы подготовили 4 перевода (из 10). Да, это устаревшая информация и в докладах много общих слов, но как отправная точка для дискуссии, думаю, сойдет. Пишите в комментах свое мнение, ссылки на проекты и технологии, которые считаете важными и полезными в масштабах человечества.

Питер Тиль

PayPal, Palantir, первый инвестор Facebook

Я хочу поблагодарить все замечательные организации за то, что пришли. Я хочу поблагодарить всех вас за то, что благодаря вам состоялся этот вечер. Я бы хотел подвести итог обсудив три отчасти связанные между собой мысли о передовых технологиях.
Читать полностью »

Почему TPU так хорошо подходят для глубинного обучения? - 1
Тензорный процессор третьего поколения

Тензорный процессор Google — интегральная схема специального назначения (ASIC), разработанная с нуля компанией Google для выполнения задач по машинному обучению. Он работает в нескольких основных продуктах Google, включая Translate, Photos, Search Assistant и Gmail. Облачный TPU обеспечивает преимущества, связанные с масштабируемостью и лёгкостью использования, всем разработчикам и специалистам по изучению данных, запускающим передовые модели машинного обучения в облаке Google. На конференции Google Next ‘18 мы объявили о том, что Cloud TPU v2 теперь доступен для всех пользователей, включая бесплатные пробные учётные записи, а Cloud TPU v3 доступен для альфа-тестирования.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js