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.
Возрастные ограничения: 12+
Дата публикации оригинала: 2021
Год выхода издания: 2021
Издательство: Альпина ПРО
Переводчик: Елена Арсенова
Бумажных страниц: 454
Другие версии книги1
Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения
·
Впечатления12
💡Познавательно
🎯Полезно
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.
👍Советую
"Я понимаю, что это было похоже скорее на серьезный поход в горы, чем на оздоровительную прогулку. Я не собирался скрывать от читателя всей сложности проблемы. Без сомнения — это серьезный вызов для тех, кто не знаком с новой «вселенной» мыслящих машин. Но, по крайней мере, я постарался сделать наше путешествие максимально информативным." Данная цитата автора прекрасное показывают всю суть книги. Она и правда читается не прям легко и после неё вы не научитесь писать ничего в плане нейронных сетей. Но несмотря на это, книга хорошая, в ней рассматривается история развития искусственного интеллекта, математические идеи, на которых он основан и его перспективы развития, эта книга отвечает на вопрос из чего состоит ИИ на самом деле и почему на деле до человеческого разумного мышления ИИ ещё очень далеко.
👍Советую
💡Познавательно
Роботы умные, но человек (пока) умнее
Цитаты986
глубокое обучение — это неотъемлемая часть будущего искусственного интеллекта. Однако на сегодняшний день эти системы не способны к логическим рассуждениям. В то же время подходы к ИИ, основанные на логике, в нынешнем их состоянии несовместимы с обучением. Наша важнейшая задача на ближайшие годы — сделать эти два подхода совместимыми друг с другом.
Все происходящее напомнило мне старый анекдот: «Конечно, это хорошо работает на практике. Но работает ли это в теории?»
Идея состояла в том, чтобы предварительно обучить слои сверточной сети извлекать общие шаблоны без их привязки к конкретной задаче. В результате этого слой сети создает представление, из которого можно восстановить входные данные слоя. Эта технология называется «автоэнкодер», особенность ее заключается в минимизации количества включенных нейронов.
Открыть в приложении