8 лекций, которые помогут разобраться в машинном обучении и нейросетях




    Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.

    Машинное обучение




    Вводная лекция от кандидата физико-математических наук Дмитрия Ветрова. Ученый объясняет, как работает машинное обучение, что такое глубинное обучение и как устроены нейросети.

     

    Математические методы прогнозирования объемов продаж




    Другая лекция от ПостНауки — член Российской академии наук Константин Воронцов показывает частный пример применения методов машинного обучения в бизнесе. Математик объясняет, как его команда построила модель прогнозирования объемов продаж для крупной розничной сети.

     

    Прекрасные и ужасные последствия самообучения компьютеров




    Спикер TED, специалист по машинному обучению и CEO компании Enlitic Джереми Говард делает свои прогнозы о том, что произойдет, когда мы научим компьютеры учиться.

     

    Как мы учим компьютеры понимать изображения




    Еще одна лекция в рамках TED. Эксперт по компьютерному зрению Фей-Фей Ли описывает последние достижения машинного обучения, включая базу данных, содержащую 15 миллионов фотографий, которую создала её команда, чтобы научить компьютер понимать изображения.

     

    Как мы обучаем технику не смотреть и слушать, а видеть и слышать?




    Несмотря на первые 20 минут тишины, довольно бодрая лекция по глубинному обучению от теххаба KL10CH и инженера в области машинного обучения, компьютерного зрения и обработки сигналов в Исследовательского центра Samsung Дмитрия Коробченко. Для самых стойких и продвинутых.

    И бонус для тех, кто настроен серьезно:

     

    Recent Developments in Deep Learning




    Лекция известного специалиста по искусственным нейросетям Джеффри Хинтона, прочитанная в Торонтском университете. Профессор Хинтон рассказывает об основных достижениях в области глубинного обучения.

     

    Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning




    Один из основателей Coursera, доцент Стэнфорда и специалист в области машинного обучения и робототехники Эндрю Ын объясняет тонкости обучения «с учителем» и без.

     

    Machine Learning for Video Games




    За пять минут на примере Марио вам расскажут, как машинное обучение применяется в разработке видеоигр.
    • +43
    • 79.4k
    • 5
    Surfingbird
    0.00
    Company
    Share post
    AdBlock has stolen the banner, but banners are not teeth — they will be back

    More
    Ads

    Comments 5

      0
      Спасибо, планирую переквалифицироваться на машинное обучение. Такие вводные лекции достаточно полезны перед углублением в детали
        0
        Аналогично. У меня профильное образование не ИТ, поэтому рад был бы услышать что нужно знать для успешного усваивания этой темы. Спасибо!
        0
        Стал смотреть снизу вверх, про Марио уже видел, весьма наглядный пример, а вот лекцию Andrew Ng раньше не встречал, просто блеск, смотрится как детектив. Спасибо за подборку.
          0
          Отличная подборка! Первая лекция TED самая устрашающая, скоро не останется рабочих мест, где надо: читать, писать, говорить, слушать, смотреть и думать. Супер!)
            0

            Пожалуй, добавлю одну из недавних лекций Andrew Ng с Apache Spark summit. AI как новое электричество.

            Only users with full accounts can post comments. Log in, please.