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
Я занимал должность младшего научного сотрудника ESIEE по гранту, но мне нужно было найти себе научного руководителя. Много времени я работал с Франсуазой Фогельман-Суле (сейчас Сули-Фогельман), которая в то время преподавала компьютерные науки в Университете Париж-V и, по логике вещей, именно она должна была бы курировать мою диссертацию, но у нее не было на это полномочий, поскольку она еще не прошла государственную сертификацию на право руководить аспирантами (необходимую во многих европейских странах).
Поэтому я обратился к единственному члену лаборатории, который мог курировать диссертацию по информатике, – Морису Милграму, профессору информатики и инженерии Технологического университета Компьена.
Тут будет реклама 1
Он согласился, но дал понять, что не сможет мне сильно помочь, потому что ничего не знает о нейронных сетях, но я и так был безмерно благодарен ему за эту помощь. Поэтому я посвятил свое время одновременно ESIEE (и ее мощным компьютерам) и LDR (и ее интеллектуальной среде). Я попал на ранее неизвестную мне территорию, и это было интересно.Тут будет реклама 2
За рубежом исследования, близкие к моим, набирали обороты. Летом 1984 г. я сопровождал Франсуазу Фогельман в Калифорнию, где прошел месячную стажировку в известной многим лаборатории Xerox PARC.
В то время, я помню, в мире было два человека, с которыми я мечтал встретиться: Терри Сейновски – биофизик и нейробиолог из Университета Джона Хопкинса в Балтиморе, и Джеффри Хинтон из Университета Карнеги-Меллон в Питтсбурге – тот самый, кто поделит с Йошуа Бенджио и мной Премию Тьюринга в 2019 г.
Тут будет реклама 3
В 1983 г. Хинтон и Сейновски опубликовали статью о машинах Больцмана[19 - Машиной Больцмана называется один из видов нейронных сетей. – Прим. ред.], которая содержит процедуру обучения сетей со «скрытыми нейронами», то есть нейронами в промежуточных слоях между входом и выходом. Я увлекся этой статьей именно потому, что в ней говорилось об обучении многослойных нейронных сетей. «Главный» вопрос в моей работе! Эти люди сыграли важную роль в моей жизни!
Лез-Уш
Моя профессиональная жизнь изменилась в феврале 1985 г.
Тут будет реклама 4
во время конференции в Лез-Уш, в Альпах. Там я встретился с лучшими представителями мировой науки, интересующимися нейронными сетями: физиками, инженерами, математиками, нейробиологами, психологами и, в частности, членами новой развивающейся исследовательской группы в области нейронных сетей, которая сформировалась внутри легендарной лаборатории Bell Labs.
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!
