Максим Мусин - Умные компьютеры, как это работает, где этому научиться и когда уже машины поработят человечество
•
8 j'aime•436,350 vues
Recommandé
Contenu connexe
En vedette
En vedette (20)
Plus de Yandex
Plus de Yandex (20)
Максим Мусин - Умные компьютеры, как это работает, где этому научиться и когда уже машины поработят человечество
- 1. Умные компьютеры, как это работает, где этому научиться и когда уже машины поработят человечество Максим Мусин, Яндекс, ФИВТ
- 2. Разумные компьютеры, с чем их едят и опасны ли они
- 3. Разумные компьютеры, с чем их едят и опасны ли они Использованные технологии: нейронные сети, связь с внешим источником интеллекта skynet, зрение, распознавание звука, понимание языков, могут вооружение Задача: уничтожение человечества Год: неизвестен, ранее 2029
- 4. Зрение
- 5. Зрение Использованные технологии: нейронные сети с архитектурой deep learning Задача: ориентирование на местности для неизвестных целей Год: 2013
- 6. Звук
- 7. Звук Использованные технологии: засекречены Задача: концентрация групп людей путем привлечения внимания Год: 2013
- 10. Дроны
- 11. Дроны Использованные технологии: умная гиростабилизация, спутниковое позиционирование, связь с внешним источником интеллекта, могут использовать тизеры и стрелковое оружие Задача: наблюдение, контроль, доставка пиццы Год: 2014
- 12. Тест Тьюринга
- 13. Мрачное будущее В 2029 роботы смогут шутить, поддерживать разговор и учиться из текущего опыта. © Рэй Курцвейл. Гугл. 2014 В 1998 чемпионом мира по шахматам будет компьютер. © Он же. 1990 We live in the era of smart phones and stupid people. © Народная мудрость
- 14. Как работают умные компьютеры? ?
- 18. Побольше синеньких с одной стороны от линии в терминах математики
- 19. Распознавание букв искусственным нейроном
- 20. Матан – добро
- 21. Повернутые буквы
- 23. Нейронная сеть
- 24. Обучение сети
- 25. Математическое обоснование Сходимость процесса обучения Выпуклость Теория основанная на общих функциональных пространствах и сжимающих отображениях
- 30. Deep архитектура
- 31. ●Сверточные слои и алгоритм распознавания картинок.
- 33. Отрезание слоев сети. Вырезано цензурой из-за особой жестокости!
- 34. Пятиминутка математики Гессианы Положительная определенность Линейная алгебра Диффуры и уравнения в частных производных
- 35. Теория вероятностей Стохастические системы, Марковские модели Зависимые величины, случайные процессы Непараметрическая статистика Случайные графы
- 36. Матан – добро Функан – большее добро
- 40. Иногда проще научить, чем считать
- 41. Искусственные конечности Обучение на реакциях мускулатры
- 43. Мозгошлемы
- 45. Тренировка роботов Данные → читаемый вид → алгоритм обучения Язык манипулирования данными. Wolfram Mathematica / Wolfram alpha pro Python → scikit
- 46. SciKit
- 47. Если вдруг успеем... Как тренировать вашу нейронную сеть?
- 48. Как тренировать вашу нейронную сеть? Кричите на неё!
- 49. Как тренировать вашу нейронную сеть? Dropout нейронов и слоев Рандомизация ввода Обратная активация и анализ