Добро пожаловать в двухнедельное письмо, посвященное шаблонам, методологии и стратегии глубокого обучения. Мы собрались организовать темы, которые понравятся самой широкой аудитории. Более общие темы всегда находятся вверху, а более специализированные - внизу. Мы надеемся, что этот информационный бюллетень понравится всем, кто интересуется разработками в области глубокого обучения.
В этом выпуске мы повторно посетим симпозиум Metalearning, представим курсы и инструменты для ИИ, рассмотрим различные этические точки зрения в отношении развития ИИ, увидим, как достижения ИИ параллельно развиваются в нейронауках, и изучаем недавние исследования и разработки в области ИИ.
Эссе
Является ли целью искусственного интеллекта продавать сахарную воду?
У Стива Джобса есть известная цитата, которую он использовал, чтобы убедить тогдашнего генерального директора Pepsi присоединиться к Apple: «Вы хотите продавать сахарную воду до конца своей жизни, или вы хотите пойти со мной и изменить…
События
Симпозиум по метаобучению
Появилось несколько подходов к метаобучению, в том числе основанные на байесовской оптимизации, градиентном спуске, обучении с подкреплением и эволюционных вычислениях. Симпозиум представляет обзор этих подходов, сделанный исследователями, которые их разработали.
Инструменты и курсы
ONNX
Новая открытая экосистема для сменных моделей ИИ
Ускоренный курс машинного обучения | Разработчики Google
Образовательные ресурсы для машинного обучения
Панды на луче - RISE Lab
Pandas on Ray ускоряет запросы Pandas в 4 раза на 8-ядерном компьютере, требуя от пользователей всего лишь изменения одной строчки кода в своих записных книжках.
GitHub - onnx / onnxmltools: ONNXMLTools позволяет конвертировать модели в ONNX. В настоящее время поддерживает CoreML и SciKit
GitHub - это место, где люди создают программное обеспечение. Более 28 миллионов человек используют GitHub, чтобы находить, разветвлять и вносить свой вклад в более 80 миллионов проектов.
Заметки Эндрю Нг из курсов Coursera Deep Learning
Мои заметки из превосходной специализации Coursera Эндрю Нг
Проект Александрия - Институт искусственного интеллекта Аллена
Александрия объединяет машинное чтение и рассуждение, понимание естественного языка, компьютерное зрение и методы краудсорсинга, чтобы создать новый обширный фундаментальный источник знаний, основанный на здравом смысле, для построения будущих систем искусственного интеллекта.
UX AI - Библиотека - Google Design
Использование Google Clips, чтобы понять, как процесс проектирования, ориентированный на человека, повышает уровень искусственного интеллекта
Queryparser, инструмент с открытым исходным кодом для синтаксического анализа и анализа SQL
Написанный на Haskell, Queryparser - это инструмент Uber Engineering с открытым исходным кодом для синтаксического анализа и анализа SQL-запросов, который упрощает определение отношений внешних ключей в больших хранилищах данных.
Этика
Великий парадокс искусственного интеллекта - Обзор технологий Массачусетского технологического института
Не беспокойтесь о том, что супер-умный ИИ устранит все рабочие места. Это просто отвлечение от проблем, которые вызывают даже относительно немые компьютеры.
Центр гуманных технологий
Центр гуманных технологий - это команда мирового уровня, состоящая из бывших
технических специалистов и генеральных директоров, которые предлагают продуманные решения, чтобы изменить
культуру, бизнес-стимулы, методы проектирования и организационные
структуры, влияющие на то, как технологии захватывают наш мозг.
Настоящая причина опасаться искусственного интеллекта | Питер Хаас
Исследователь робототехники, опасающийся роботов, Питер Хаас, приглашает нас в свой мир понимания того, в чем заключаются угрозы роботов и искусственного интеллекта. Бефо…
Насколько быстро развивается ИИ? Новая табель успеваемости Стэнфорда по искусственному интеллекту
Когда? Вероятно, этого вопроса больше всего опасаются футуристами, экспертами в области искусственного интеллекта и даже людьми, интересующимися технологиями. Известно, что предсказать, когда события…
ИИ в нашей повседневной жизни
AI только что научился улучшать память мозга | ПРОВОДНОЙ
Если мы не можем понять наш собственный мозг, возможно, машины сделают это за нас.
Искусственный интеллект Ubisoft в Far Cry 5 и Watch Dogs может изменить игровой процесс | WIRED UK
ИИ-инструмент Commit Assistant от игровой компании был обучен определять, когда программисты собираются совершить ошибку.
Недорогое ЭЭГ теперь можно использовать для восстановления изображений того, что вы видите | KurzweilAI
(слева :) Тестовое изображение отображается на мониторе компьютера. (справа :) Изображение получено и декодировано ЭЭГ. (Источник: Дэн Немродов и др. / eNeuro) Разработана новая методика
Менее искусственный интеллект - Обзор технологий Массачусетского технологического института
Изучение 70000 нейронов мыши может помочь Андреасу Толиасу создать более умный ИИ.
Как глубокое обучение ИИ поможет технологии голограмм найти практическое применение
Эта техника является не только развитием голографических технологий, но и голограммы могут иметь увлекательное (и практическое) медицинское применение.
Исследовать
Противоинтуитивные свойства многомерного пространства - затерянные в пространстве-времени
Визуализация выбросов | FlowingData
FlowingData.
HALP: высокоточная тренировка с низкой точностью · Stanford DAWN
Вычисления с низкой точностью получили широкое распространение в машинном обучении.
Может ли нейроэволюция изменить машинное обучение? | Новости | Коммуникации ACM
Нейроэволюция - это форма искусственного интеллекта, которая использует эволюционные алгоритмы для создания искусственных нейронных сетей, параметров, топологии и правил.
Может ли увеличение глубины ускорить оптимизацию? - Вне выпуклого пути
Алгоритмы вне выпуклого пути.
Книги
Искусственная интуиция: невероятная революция в области глубокого обучения
Я призываю вас найти такую же интересную и увлекательную область, как глубокое обучение.
Пособие по глубокому обучению ИИ
«Что бы вы ни изучали прямо сейчас, если вы не осваиваете глубокое обучение, нейронные сети и т. Д., Вы проигрываете», - говорит Марк Кьюбан.
«Мы проходим процесс, когда программное обеспечение автоматизирует программное обеспечение, автоматизация автоматизирует автоматизацию».
