Хабр, привет! Из уважения к тем из вас, кто терпеть не может здесь рекламу, сразу сообщим - да, это спонсорский пост. Вы можете пролистать дальше.
Тем, кто считает, что реклама не всегда вредна и иногда помогает нам принимать важные решения, добро пожаловать под кат. В течение последних нескольких лет область искусственного интеллекта регулярно бомбардировала нас новостями о новых и появляющихся достижениях.
ИИ смог классифицировать изображения лучше, чем люди .
ИИ смог распознавать речь лучше, чем люди .
ИИ научился рисовать картинки.
ИИ научился распознавать эмоции , пол и возраст человек.
ИИ научился быть расистом в Твиттере.
Большинство этих достижений связано с двумя факторами: появлением больших и качественных наборов данных и появлением необходимых вычислительных мощностей.
Алгоритмы глубокого обучения в основном остались прежними, с различными модификациями.
За этими алгоритмами стоит серьезная математика, поэтому многие люди воспринимают область глубокого обучения как нечто непосильное, вроде ракетостроения.
Действительно, погрузиться в тему непросто.
Информации много и разный уровень доступности изложения.
Вы можете потратить несколько лет на теоретическое изучение различных тем и так и не перейти к практике и разработке собственных проектов.
По нашему мнению, слона следует есть по частям.
Чтобы начать использовать достижения глубоких нейронных сетей, иногда необходимо хорошо понимать интуицию, лежащую в основе того или иного алгоритма, а не знать каждую формулу в деталях.
Дальше, по мере развития в этой области, конечно, вам придется и это освоить.
Но сделать это будет проще за счет наличия хорошего практического опыта.
Примерно руководствуясь этими принципами, мы разработали нашу образовательная программа по глубокому обучению .
Это выглядит так: День 1. С 10:00 до 20:00.
- Обзор возможностей современных нейронных сетей
- Основы нейронной сети
- Принципы классификации изображений.
Сверточные сети (CNN)
- Тематические исследования.
Анализ известных моделей: LeNet, AlexNet,.
- Практика: Кафе-Библиотека.
Создание собственного нейросетевого классификатора с нуля
- Использование сверточных сетей для других задач (передача стилей, обнаружение/сегментация, классификация текста)
- Практические примеры: перенос стиля изображения.
Как работают алгоритмы таких сервисов, как Prisma
Круглосуточный конкурс на лучшую классификацию изображений с использованием виртуальной машины с графическим процессором.
День 2. С 10:00 до 20:00.
- Анализ лабораторных работ и награждение победителей.
- Основы рекуррентных сетей (RNN).
- Классификация текста с помощью нейронных сетей.
Word2vec, doc2vec. Полносвязные сети, сверточные сети, рекуррентные сети для классификации.
- Практика: библиотека Keras/Theano. Работа над анализом тональности текстов с использованием RNN.
- Последовательное обучение и парадигма seq2seq. Примеры задач, решаемых с помощью seq2seq: перевод, генерация текста, распознавание речи.
- Кейс: «Создание чат-бота».
Генерация текстов в диалогах
- Мультимодальное обучение.
Связь между сверточными и рекуррентными сетями.
Практический пример: создание описаний изображений
- Мастер-класс по использованию глубокого обучения в бизнесе
Много о бизнесе.
Теории как раз достаточно и на нужном уровне, чтобы начать решать задачи и использовать все это в своей деятельности.
Очные дни по субботам: 26 ноября и 3 декабря.
Из того, что нужно знать для эффективного прохождения программы: основы машинного обучения, язык Python и базовые навыки работы в командной строке unix. Кстати, партнером программы является IBM Блюмикс , которая имеет отличный парк современных графических процессоров.
IBM Bluemix предоставит каждому участнику нашей программы виртуальную машину с графическим процессором в рамках круглосуточного доступа в течение 8 дней нашей программы.
Вы можете зарегистрироваться в программе Здесь .
Увидимся! Теги: #глубокое обучение #глубокое обучение #искусственный интеллект #искусственный интеллект #Интеллектуальный анализ данных #Большие данные #Машинное обучение
-
Число
19 Oct, 24 -
Облака Тегов
19 Oct, 24 -
Банки. Ошибки И Уязвимости
19 Oct, 24 -
Борьба Со Спамом В Твиттере
19 Oct, 24 -
Сколько Стоят Ссылки С «Фейса»?
19 Oct, 24
