Рубрика «искусственный интеллект» - 87

Разработана первая симуляция Вселенной на основе ИИ. Нейросеть выполняет свою работу так хорошо, что даже странно - 1
Трехмерная модель Вселенной, которую удалось построить при помощи нового алгоритма

Несколько дней назад был представлен первый эмулятор Вселенной на основе искусственного интеллекта. Разработчики заявляют, что эмулятор достаточно быстрый и точный, создатели проекта даже удивлены тем, что ИИ «понимает» некоторые факторы, о которых он вроде бы не должен знать.

В целом, идея моделирования Вселенной не нова: ученые используют компьютерные симуляции для оценки эволюционных процессов, протекающих во Вселенной, многие десятилетия. Ранее уже демонстрировались проекты, основанные на традиционных методиках, которые демонстрируют приемлемые результаты. Но сейчас появилось нечто новое — эмулятор Вселенной на основе машинного обучения. Эта система позволяет получить желаемые результаты за считанные миллисекунды.
Читать полностью »

Привет.

Создать такую нейронную сеть — просто.

Минута первая: введение

Этот высокоуровневый урок рассчитан на новичков в машинном обучении и искусственном интеллекте. Для того, чтобы успешно создать нейронную сеть, необходимо:

  • Установленный Python;
  • Как минимум начальный уровень программирования;
  • Пять минут свободного времени.

Мы пропустим много деталей работы нейронной сети, не будем углубляться в теоретическую часть, а сфокусируемся на предсказании рака за 5 минут.

image

Для построения предсказаний будем использовать имплементацию нейронной сети из библиотеки scikit-learn. Сами же предсказания будут основаны на данных из датасета Калифорнийского университета в Ирвайн “Breast Cancer Wisconsin” (рак груди, Висконсин). На вход нейронной сети подаются свойства клеточных ядер новообразования (например, строение), а на выходе мы получаем предсказание: злокачественное или доброкачественное новообразование.Читать полностью »

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.

Погружение в свёрточные нейронные сети. Часть 5 - 1 — 9 - 1
Выход новых лекций запланирован каждые 2-3 дня.

Читать полностью »

Искусственный интеллект в речевых экспертных системах развивается в направлении чат-ботов. Бесспорно, это понятное всем направление развития. Проблем, при его формировании, безусловно, много, это видно из презентаций разработчиков. Они неплохо рассказывают о своих достижениях, о тех проблемах, которые им удалось решить, но хотелось бы и увидеть проблемы, которые им не удалось решить.

Посмотрим на все эти проблемы с теории информации. Информация — сведения, воспринимаемые человеком и (или) специальными устройствами как отражение фактов материального или духовного мира в процессе коммуникации (ГОСТ 7.0-99).
Читать полностью »

Под катом о том, какой подход предлагает Huawei при организации удаленного прямого доступа к памяти с использованием технологии AI Fabric и чем он отличается от InfiniBand и «чистого» RDMA на базе Ethernet.

RDMA внутри ЦОД в реализации от Huawei - 1
Читать полностью »

Нейросеть научилась раздевать женщин - 1

В сети появилось приложение DeepNude, с помощью которого можно раздевать людей на фотографиях.

Алгоритм при помощи нейросетей создает реалистичные снимки голых женщин. Для этого необходимо загрузить фото, после чего приложение анализирует изображение и заменяет одежду на обнаженную грудь и половые органы. Читать полностью »

Не луноходы и не джокеры. Что мы знаем о роботах на Фукусиме - 1

Одна из тяжелейших техногенных катастроф в истории человечества произошла 26 апреля 1986 года. И затем почти повторилась 12 марта 2011 года. Как вы могли догадаться, речь идет об авариях на Чернобыльской атомной электростанции в СССР и АЭС Фукусима-1 в Японии. Сериал «Чернобыль», снятый HBO, вновь подогрел интерес к истории аварии на ЧАЭС и напомнил о том, с каким трудом удалось остановить выброс радионуклидов из разрушенного реактора в атмосферу. Отдельно там говорилось о неудачном применении роботов и вынужденному обращению к помощи людей. Япония ведёт многочисленные эксперименты с разнообразными роботами, которые могут оттянуть необходимость привлечения людей к ликвидации.
Читать полностью »

Экосистема TensorFlow содержит ряд компиляторов и оптимизаторов, работающих на различных уровнях программного и аппаратного стека. Для тех, кто использует Tensorflow ежедневно, этот многоуровневый стек может порождать трудные для понимания ошибки, как времени компиляции, так и в рантайме, связанные с использованием разного рода железа (GPU, TPU, мобильных платформ и пр.)

Эти компоненты, начиная с графа Tensorflow, могут быть представлены в виде такой диаграммы:

LLVM для Tensorflow, или компилятор эпохи конца закона Мура - 1

На самом деле всё сложнее
Читать полностью »

Организация Project Veritas записала на скрытую камеру частный разговор главы отдела ответственных инноваций Google Джен Дженнаи (Jen Gennai) — позднее Джен уточнила, что использовала «неверные выражения», передал CNews. Речь в записи шла о том, что перед выборами 2020 года Google тренирует свои системы ИИ таким образом, Читать полностью »

Представляю вашему вниманию перевод статьи «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение» о том, как искусственный интеллект применяется для создания музыки. Автор не использует нейронные сети для генерации музыки, а подходит к задаче, исходя из знания теории музыки, на основе мелодии и гармонии. Другой особенностью статьи является метод сравнения музыкальных произведений на основе матриц самоподобия. Такой подход, конечно, не является исчерпывающим, но он полезен как промежуточный шаг для генерации качественной музыки методами машинного обучения.

Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение - 1

Читать полностью »


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