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
Он может просмотреть миллионы записей в базе денных в поисках цитаты и найти нужную за долю секунды благодаря возможностям современных компьютеров, скорость вычислений у которых сделалась почти невероятной.
Один из первых программируемых электронных компьютеров, ENIAC, построенный в 1945 г. в Университете Пенсильвании для расчета траектории полета снарядов, выполнял приблизительно 360 умножений в секунду для десятизначных цифр. Сейчас эта машина выглядит неповоротливым доисторическим чудищем.
Тут будет реклама 1
Процессоры нынешних персональных компьютеров в миллиард раз быстрее. Они имеют производительность в сотни гигафлопс[1 - FLOPS (обозначается также как flops, flop/s, произносится по-русски как «флопс») – акроним от англ. Floating-point Operations Per Second (число операций с плавающей точкой в секунду). Представляет собой внесистемную единицу измерения производительности компьютеров. Правописание и склонение термин в русском языке еще не устоялось: иногда пишут «флоп», иногда «флопс».Тут будет реклама 2
– Прим. ред.]. Графические процессоры, используемые нашими компьютерами для визуализации, имеют производительность в несколько десятков терафлопс. Гигантские числа с впечатляющими названиями.
Их уже не остановить! Современные суперкомпьютеры объединяют десятки тысяч этих графических процессоров и достигают скорости в сотни тысяч терафлопс, производя колоссальные объемы вычислений для всевозможных симуляций: прогнозирования погоды, моделирования климата, расчета воздушного потока вокруг самолета или конформации белка, моделирования таких головокружительных событий, как первые мгновения существования Вселенной, смерть звезды, эволюция галактик, столкновения элементарных частиц или ядерный взрыв.
Тут будет реклама 3
Такие симуляции включают численное решение дифференциальных уравнений или уравнений в частных производных – это задача, которую в прошлом математикам приходилось решать вручную. И все же – так ли умны эти вычислительные гиганты, как математики прошлых лет? Нет, конечно… во всяком случае, пока.
Тут будет реклама 4
Одна из задач развития искусственного интеллекта заключается в том, чтобы когда-нибудь научить машины использовать их огромную вычислительную мощность для решения интеллектуальных задач, сейчас подвластных только животным и людям.
Не стоит судить только по внешности. Программы искусственного интеллекта умеют хорошо учиться, но лишь до определенного момента. В 2017 г.
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!
