Ян Лекун

Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

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.
454 паперові сторінки
Дата публікації оригіналу
2021

Враження

    Алексейділиться враженням2 місяці тому
    💡Пізнавальна
    🎯Корисна

    Книга рассказывает историю обучаемости машин и эволюции их мышления. Во второй части речь идёт об актуальных достижениях. К концу чтения в голове всё будто по полочкам разложено, смотришь на это как на единый процесс.

    Anna Kolmykovaділиться враженням2 місяці тому
    👍Раджу
    🎯Корисна
    🚀Неможливо відірватися
    😄Весела

    Ян Лекун имеет непосредственное отношение ко всему, о чём пишет! Это делает чтение не только познавательным, но и увлекательным. Советую отдельно заострить внимание на главе про его опыт работы в Facebook.

    Учитывая, что нейросеть уже можно научить и рисовать картины, и сочинять песни Егора Летова, то мечта Ады Лавлейс о вычислительной машине-хужожнице не так далеко от реальности..

Цитати

    Елена Мостепановацитуєучора
    Электронные цепи в миллион раз менее эффективны, чем биологические.
    Елена Мостепановацитуєучора
    временем система настраивается и в конечном итоге сможет распознать любой объект, будь то изображение, которое она видела ранее, или любое другое. Это называется способностью к обобщению.
    Елена Мостепановацитуєучора
    В среднем каждый нейрон образует почти 2000 других соединений с другими нейронами — так называемых синапсов. Обучение происходит путем создания синапсов, удаления синапсов или изменения их эффективности.

На полицях

fb2epub
Перетягніть файли сюди, не більш ніж 5 за один раз