Аудиокнига Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения — Ян Лекун

обложка аудиокниги Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

  • Автор: Ян Лекун
  • Серия:
  • Жанр: Технические науки, Научная литература
  • Время звучания: 11:24:18.17
  • Язык: русский
  • Формат: mp3
  • Размер аудиофайла: 469.87 МБ
  • Описание аудиокниги «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.

    Содержание аудиокниги :

    * * *
    Введение
    Глава 1
    Революция в искусственном интеллекте
    Вездесущий искусственный интеллект
    Искусственный интеллект в искусстве
    Гуманоиды? Ничего подобного!
    «Старый добрый» искусственный интеллект…
    … или же машинное обучение?
    Коктейль из старого и нового
    Тест Тьюринга
    Постоянное совершенствование
    Могущество алгоритма
    Глава 2
    Краткая история искусственного интеллекта… и моего карьерного пути
    Вечный поиск
    Логика превыше всего
    Игровой мир
    Нейробиология и перцептрон
    Эпоха застоя
    Преданные последователи
    Мой выход на сцену
    Плодотворное чтение
    Коннекционистские модели обучения
    Лез-Уш
    Использование обратного распространения градиента[22]
    Святая святых
    Годы в Bell Labs
    Почти табу
    «Заговор» глубокого обучения
    Эффективность сверточных сетей подтвердилась
    Глава 3
    Простые обучающие машины
    Мягкотелые как источник вдохновения
    Изучение и минимизация ошибок: пример
    Найти функцию f(х), которая предсказывает у на основе х
    Как минимизировать ошибку?
    В скобках – для математиков
    Галилей и Пизанская башня
    Распознавание изображений или еще чего-нибудь
    Фрэнк Розенблатт, Берни Уидроу и перцептрон
    Решетка из 25 пикселей
    Как отличить букву C от буквы D?
    Обучение с учителем и обобщение
    Пределы возможностей перцептрона
    Решение: экстрактор признаков
    Заключение
    Глава 4
    Обучение путем минимизации, теория обучения
    Функция стоимости
    Как спуститься на дно долины
    Градиентный спуск на практике
    Стохастический градиентный спуск
    Висячие долины
    Общая теория обучения
    Выбор модели
    Корова и три ученых
    Бритва Оккама
    Протокол обучения
    «Необходимый компромисс» Вапника
    Головокружительные булевы функции
    Примеры возможных функций
    Регуляризация: ограничение возможностей модели
    Уроки для человека
    Глава 5
    Глубокие сети и обратное распространение
    Торт «Наполеон»
    Непрерывные нейроны
    Мой HLM
    Гонка
    Грааль… и немного математики
    Польза от нескольких слоев
    Возражения не принимаются
    Распознание признаков
    Глава 6
    Сверточные сети, столпы ИИ
    «Бомба» 2012 года
    Зрительная кора: простые клетки
    Зрительная кора: сложные клетки и «пулинг»
    Дальновидный Фукусима
    Краткий взгляд в прошлое
    Сверточные сети
    Обнаружение, локализация, сегментация и распознавание объектов
    Семантическая сегментация со сверточной сетью
    Глава 7
    Внутренности машины, или глубокое обучение сегодня
    Распознавание изображений
    Встраивание контента и измерение сходства
    Распознавание речи
    Синтез речи и звука
    Понимание языка и перевод
    Прогнозирование
    Искусственный интеллект и наука
    Архитектура «больших» приложений: автономный автомобиль
    Автономия и смешанная система
    Полная автономия? Сквозное обучение
    Архитектура «больших» приложений: виртуальный помощник
    Архитектура больших приложений: медицинская визуализация и медицина
    Старые рецепты: алгоритмы поиска
    Глава 8
    Моя работа в компании Facebook
    Меня нанимает Марк Цукерберг
    Исследовательские лаборатории Facebook
    Специализация
    Фильтрация контента
    Поговорим вкратце о Cambridge Analytica
    Новостная лента
    Facebook и будущее СМИ
    Обновленная компания Facebook
    Работа FAIR
    Премия Тьюринга
    Глава 9
    Что ждет нас завтра? Перспективы и проблемы искусственного интеллекта
    Природа вдохновляет, но лишь до определенного момента
    Пределы машинного обучения: обучение с учителем
    Обучение с подкреплением
    Пределы обучения с подкреплением
    Пресловутый здравый смысл
    Эталон человеческого обучения или «обучения без учителя»
    Обучение без учителя – продолжение
    Множественные прогнозы и скрытые переменные
    Способность к прогнозированию
    Архитектура автономных интеллектуальных систем
    Глубокое обучение и рассуждения: динамические сети
    Интеллектуальные объекты
    Будущее согласно ИИ
    Глава 10
    Искусственный интеллект и человечество
    ИИ меняет общество и экономику
    Инновационная «экосистема» ИИ
    Кому выгодна интеллектуальная революция?
    Военная угроза?
    Предупреждение об опасности: предвзятость и безопасность
    Должен ли ИИ быть понятным?
    Лучше понять человеческий интеллект?
    Неужели мозг – это всего лишь машина?
    Все модели неверны…
    Встревоженные голоса
    Усердный исполнитель
    Врожденное или приобретенное?
    Возникнет ли у машин сознание?
    Роль языка в формировании мышления
    Будут ли у машин эмоции?
    Захотят ли роботы захватить мир?
    Согласование ценностей
    Новые рубежи
    Наука об интеллекте
    Послесловие
    Благодарности

    Получить аудиокнигу

    Ссылка для зарегистрированных:

    Войдите на сайт, чтобы увидеть скрытое содержимое.

    Технические науки, Научная литература

Другие аудиокниги автора:

Подписаться на комментарии

Добавить комментарий