На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
15 сентября 2021
🔍 Загляните за кулисы "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Ян Лекун) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое.
Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы.
Сегодня искусственный интеллект действительно меняет все наше общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
📚 Читайте "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Так я и узнал о существовании обучающейся машины. Эта тема меня просто очаровала! Поскольку я не учился по средам после обеда, я начал рыскать по полкам библиотеки Национального института компьютерных и автоматических исследований в Роккенкуре (National Institute for Research in Digital Science and Technology, сокращенно «Inria»). У этого учреждения самый богатый библиотечный фонд ИТ-литературы в Иль-де-Франс. Я вдруг понял, что на Западе больше никто не работает с нейронными сетями, и с еще большим удивлением обнаружил, что книга, положившая конец исследованиям перцептрона, принадлежит перу того же самого Сеймура Паперта!
Теория систем, которую в 1950-х гг.
Тут будет реклама 1
мы называли кибернетикой, и которая изучает естественные (биологические) и искусственные системы – еще одна моя страсть. Возьмем, например, систему регулирования температуры тела: организм человека поддерживает температуру 37 ? благодаря наличию своеобразного «термостата», который корректирует разницу между своей температурой и температурой снаружи.Тут будет реклама 2
Меня увлекла идея самоорганизации систем. Каким образом относительно простые молекулы или объекты могут спонтанно организовываться в сложные структуры? Как может появиться интеллект из большого набора простых взаимодействующих нейронов?
Я изучал математические работы по теории алгоритмической сложности Колмогорова, Соломонова и Чайтина. Книга Дуды и Харта[17 - Richard O. Duda, Peter E. Hart, Pattern Classification and Scene Analysis, p. 6.], о которой я уже упоминал, стала для меня настольной.
Тут будет реклама 3
Я читал журнал «Биологическая кибернетика» («Biological Cybernetics. Advances in Computational Neuroscience and in Control and Information Theory for Biological Systems», издательство Springer), посвященный математическим моделям работы мозга или живых систем.
Все эти вопросы, оставленные без ответа в период застоя искусственного интеллекта, не выходили у меня из головы, и у меня постепенно стало формироваться убеждение: если мы хотим создавать интеллектуальные машины, недостаточно, чтобы они работали только логически, они должны быть способными учиться, совершенствоваться на собственном опыте.
Тут будет реклама 4
Читая все эти труды, я понимал, что часть научного сообщества разделяет мое виденье проблемы. Вскоре я познакомился с работами Фукусимы и задумался о способах повышения эффективности нейронных сетей неокогнитрона. К счастью, ESIEE предоставлял студентам компьютеры, которые для того времени были очень мощными.
Мнения
О книге «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
