Основы нейросетей. Виды нейросетей (полносвязные нейросети, автоэнкодеры, свёрточные, рекуррентные) и решаемые ими задачи. Современное состояние области и тренды.
Я расскажу вам что такое нейронные сети, и как они используются. За 30 минут вы узнаете минимально необходимую теорию а так же сможете написать свою первую многослойную нейронную сеть самостоятельно (она займет не более 50 строк кода!).
Первая часть интенсива «Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение», который прошёл 1 июня в рамках «DevCon School: Технологии будущего».
Докладчики:
— Дмитрий Сошников, технологический евангелист Microsoft
— Михаил Бурцев, кандидат физико-математических наук, НИЦ «Курчатовский Институт»
— Андрей Устюжанин, Заведующий лабораторией Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, Руководитель совместных проектов Яндекс-CERN
— Михаил Козлов, Руководитель отдела разработки, ГК ПИК
В рамках интесива вы познакомитесь с устройством нейросетей, начиная с простых архитектур и заканчивая так называемым глубоким обучением — сетями, в которых десятки и сотни слоев. Мы рассмотрим сверточные сети, применяемые для распознавания изображений, и рекуррентные сети для анализа последовательностей. Причем вы сможете вместе с нами обучить нейронную сеть для решения нетривиальных задач — от распознавания рукописных цифр до узнавания котиков на фотографиях.
Машинное обучение и искусственный интеллект — это уже не фантастика, а часть нашей жизни. Поисковые системы, умные ленты, распознавание голоса, лица, компьютерное зрение — уже сейчас машины во многом умнее нас, и сложно представить, насколько увеличится отрыв в будущем!
Но останутся ли у подобных умных алгоритмов слабые стороны? Можно ли будет обмануть искусственную нейронную сеть, свести с ума искусственный интеллект и разоблачить обман, созданный машиной?
Если вы всё ещё думаете что нейросети это сложно, посмотрите это видео. Самый полный и детальный разбор принципа работы нейронов и нейросетей с несколькими практическими примерами.
различные функции активации: ru.wikipedia.org/wiki/Функция_активации
В ролике использована композиция SizzleBird
Beyond A Dream soundcloud.com/sizzlebird/beyond-a-dream бесплатное распространение.
Поговорим о там как можно обучить сеть методом обратного распространения ошибки. В данном видео затронуты (но не раскрыты) такие темы как:
— производная youtu.be/qoHWa0eJHq4
— число е youtu.be/2Z2j4KqZ3QY
This talk discards hand-wavy pop-science metaphors and answers a simple question: from a computer science perspective, how can a quantum computer outperform a classical computer? Attendees will learn the following:
— Representing computation with basic linear algebra (matrices and vectors)
— The computational workings of qbits, superposition, and quantum logic gates
— Solving the Deutsch oracle problem: the simplest problem where a quantum computer outperforms classical methods
— Bonus topics: quantum entanglement and teleportation
The talk concludes with a live demonstration of quantum entanglement on a real-world quantum computer, and a demo of the Deutsch oracle problem implemented in Q# with the Microsoft Quantum Development Kit. This talk assumes no prerequisite knowledge, although comfort with basic linear algebra (matrices, vectors, matrix multiplication) will ease understanding.