В свое время на Хабре был опубликован цикл статей «Логика мышления». С тех пор прошло два года. За это время удалось сильно продвинуться вперед в понимании того, как работает мозг и получить интересные результаты моделирования. В новом цикле «Логика сознания» я опишу текущее состоянии наших исследований, ну а попутно попытаюсь рассказать о теориях и моделях интересных для тех, кто хочет разобраться в биологии естественного мозга и понять принципы построения искусственного интеллекта.

Перед началом хотелось бы сделать несколько замечаний, которые будет полезно помнить во время чтения всех последующих статей.

Ситуация, связанная с изучением мозга, особенная для науки. Во всех остальных областях естествознания есть базовые теории. Они составляют фундамент на котором строятся все последующие рассуждения. И только в нейронауке до сих пор нет ни одной теории, которая хоть как-то объясняла, как в нейронных структурах мозга протекают информационные процессы. При этом накоплен огромный объем знаний о физиологии мозга. Получены очень обнадеживающие результаты с помощью искусственных нейронных сетей. Но перекинуть мостик от одного к другому, пока, не удается. То, что известно о биологических нейронных сетях очень плохо соотносится с созданными на сегодня архитектурами искусственных нейронных сетей.

Не должна вводить в заблуждение распространенная фраза о том, что многие идеи искусственных нейронных сетей позаимствованы из исследований реального мозга. Заимствование носит слишком общий характер. По большому счету, оно заканчивается на том, что и там и там есть нейроны и между этими нейронами есть связи.

Привет, Хабр!

С помощью YouTube можно ощутимо и сравнительно быстро улучшить английский.
Понимание на слух как минимум. Истина не нова, но мало кто смотрит английский YouTube, потому что легко потеряться в бесконечности каналов. Но для вас я собрал самые стоящие каналы!

Добавляйте в закладки и подписывайтесь на меня!
Дальше вас ждет много крутых статей.

Поучить английский

AJ Hoge. На его канале есть всё: от базовых слов до размышлений о важности языка тела в общении. Чувак пилит видосы уже много лет, материальчик накопился.

EngVid. Если бы можно было выбрать что-то одно для улучшения английского, то это оно. Разные преподы и тематики, постоянное обновление, бездонный ресурс. Ещё сайт одноимённый крутой, с удобной навигацией — можно найти очень узкую тему по интересам.

Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами!

Книги по машинному обучению на русском

1. «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» Владимир Вьюгин.

О чем

Сначала изучите азы статистической теории машинного обучения, игр с предсказаниями и прогнозирования с применением экспертной стратегии. Их основы прекрасно объясняет автор книги, доктор физико-математических наук Владимир Вьюгин. Пособие рассчитано на студентов и аспирантов и в доступной форме излагает математические основы, необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением.

2. «Верховный алгоритм» Педро Домингос.

О чем

Книга, благодаря которой даже ничего не смыслящие в математике и статистике люди поймут, что такое алгоритмы машинного обучения и каково их применение в жизни. Профессор Педро Домингос рассказывает о пяти основных школах Machine Learning и о том, как они используют идеи из различных областей научного знания — нейробиологии, физики, статистики, биологии, — чтобы помогать людям решать сложные задачи и упрощать рутину с помощью алгоритмов.

Возможно, вам уже ранее попадались мои заметки по первым шагам в программировании САПР на примере NanoCAD.

Надо отметить, что для человека не умеющего программировать и знающего САПР на уровне «электронного кульмана» это было удивительное приключение. Однако, NanoCAD это все же в первую очередь коммерческий продукт. Его бесплатная версия не обновлялась, уже около шести лет и порядком устарела в плане возможностей для разработки.

А ведь так хотелось, чтобы как в одной замечательной повести: «Счастье для всех, даром, и пусть никто не уйдёт обиженный!» . Поэтому было принято решение, внять совету боевого товарища DrZugrik и установить себе FreeCAD.

Итак, по горячим следам пишу для вас материал, всего за один день я узнал, как подружить эту САПР с Anaconda, написал на Python простенький скрипт, который рисует квадратик с текстом и протестировал его на работоспособность в Windows и Linux. О чем я собственно готов вам по шагам рассказать и показать, чтобы вы тоже могли это сделать.

Хотите поближе познакомиться с очаровательной парочкой Python и FreeCAD? Тогда милости прошу под кат.

В прошлой главе мы узнали, что глубокие нейронные сети (ГНС) часто тяжелее обучать, чем неглубокие. И это плохо, поскольку у нас есть все основания полагать, что если бы мы могли обучить ГНС, они бы гораздо лучше справлялись с задачами. Но хотя новости из предыдущей главы и разочаровывают, нас это не остановит. В этой главе мы выработаем техники, которые сможем использовать для обучения глубоких сетей и применения их на практике. Мы также посмотрим на ситуацию шире, кратко познакомимся с недавним прогрессом в использовании ГНС для распознавания изображений, речи и для других применений. А также поверхностно рассмотрим, какое будущее может ждать нейросети и ИИ.

Это будет длинная глава, поэтому давайте немного пройдёмся по оглавлению. Её разделы не сильно связаны между собой, поэтому, если у вас есть некие базовые понятия о нейросетях, вы можете начинать с того раздела, который вас больше интересует.

Основная часть главы – введение в один из наиболее популярных типов глубоких сетей: глубокие свёрточные сети (ГСС). Мы поработаем с подробным примером использования свёрточной сети, с кодом и прочим, для решения задачи классификации рукописных цифр из набора данных MNIST:

В первые дни работы программистом на Python все мы сталкиваемся с разными типами багов в нашем коде, которые после нескольких болезненных часов в StackOverflow оказываются не багом, а фичей Python'а. Ниже приведены 5 самых распространенных ошибок, которые делают большинство начинающих программистов на Python. Давайте немного о них узнаем, чтобы сэкономить несколько часов, задавая вопросы на страницах и в группах в Facebook.

Примеры многомерных графиков

Введение

Визуализация — важная часть анализа данных, а способность посмотреть на несколько измерений одновременно эту задачу облегчает. В туториале мы будем рисовать графики вплоть до 6 измерений.

Plotly — это питоновская библиотека с открытым исходным кодом для разнообразной визуализации, которая предлагает гораздо больше настроек, чем известные matplotlib и seaborn. Модуль устанавливается как обычно — pip install plotly. Его мы и будем использовать для рисования графиков.

Давайте подготовим данные

Для визуализации мы используем простые данные об автомобилях от UCI (Калифорнийский университет в Ирвине — прим. перев.), которые представляют собой 26 характеристик для 205 машин (26 столбцов на 205 строк). Для визуализации шести измерений мы возьмём такие шесть параметров.

Здесь показаны только 4 строки из 205

Загрузим данные из CSV с помощью pandas.

import pandas as pd
data = pd.read_csv("cars.csv")

Теперь, подготовившись, начнем с двух измерений.

Привет! Сегодня я расскажу о том, как можно прийти в небо, что нужно для этого сделать, сколько оно все стоит. Также поделюсь своим опытом обучения на частного пилота в Великобритании и развею некоторые мифы, связанные с авиацией. Под катом много текста и фоточек :)

Всем привет! В этой статье я хочу рассказать о том, как работают авиационные газотурбинные двигатели (ГТД). Я постараюсь сделать это наиболее простым и понятным языком.

Авиационные ГТД можно можно разделить на:

• турбореактивные двигатели (ТРД)
• двухконтурные турбореактивные двигатели (ТРДД)
• Турбовинтовые двигатели (ТВД)
• Турбовальные двигатели (ТВаД)

Притом, ТРД и ТРДД могут содержать в себе форсажную камеру, в таком случае они будут ТРДФ и ТРДДФ соответственно. В этой статье мы их рассматривать не будем.

Начнём с турбореактивных двигателей.

Турбореактивные двигатели

Такой тип двигателей был создан в первой половине 20-го века и начал находить себе массовое применение к концу Второй мировой войны. Первым в мире серийным турбореактивным самолетом был немецкий Me.262. ТРД были популярны вплоть до 60-ых годов, после чего их стали вытеснять ТРДД.


Современная фотография Me-262, сделанная в 2016 году

Самый простой турбореактивный двигатель включает в себя следующие элементы:

• Входное устройство
• Компрессор
• Камеру сгорания
• Турбину
• Реактивное сопло (далее просто сопло)

Можно сказать, что это минимальный набор для нормальной работы двигателя.

А теперь рассмотрим что для чего нужно и зачем.

14 мая, когда Трамп готовился спустить всех собак на Huawei, я мирно сидел в Шеньжене на Huawei STW 2019 — большой конференции на 1000 участников — в программе которой были доклады Филипа Вонга, вице-президента по исследованиям TSMC по перспективам не-фон-неймановских вычислительных архитектур, и Хенга Ляо, Huawei Fellow, Chief Scientist Huawei 2012 Lab, на тему разработки новой архитектуры тензорных процессоров и нейропроцессоров. TSMC, если знаете, делает нейроускорители для Apple и Huawei по технологии 7 nm (которой мало кто владеет), а Huawei по нейропроцессорам готова составить серьезную конкуренцию Google и NVIDIA.

Google в Китае забанен, поставить VPN на планшет я не удосужился, поэтому патриотично пользовался Яндексом для того, чтобы смотреть, какая ситуация у других производителей аналогичного железа, и что вообще происходит. В общем-то за ситуацией я следил, но только после этих докладов осознал, насколько масштабна готовящаяся в недрах компаний и тиши научных кабинетов революция.

Только в прошлом году в тему было вложено больше 3 миллиардов долларов. Google уже давно объявил нейросети стратегическим направлением, активно строит их аппаратную и программную поддержку. NVIDIA, почувствовав, что трон зашатался, вкладывает фантастические усилия в библиотеки ускорения нейросетей и новое железо. Intel в 2016 году потратил 0,8 миллиарда на покупку двух компаний, занимающихся аппаратным ускорением нейросетей. И это при том, что основные покупки еще не начались, а количество игроков перевалило за полсотни и быстро растет.


TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP — что все это означает и кто победит? Попробуем разобраться. Кому интересно — велкам под кат!

Недавно поставил себе задачу реализовать видеонаблюдение со следующими характеристиками:

1. Минимальное энергопотребление
2. Минимальный размер устройства, которое будет принимать видео с камеры (или нескольких камер). С таким небольшим размером, чтобы можно было его, к примеру, запихать в монтажную коробочку 10-10 см или вовсе спрятать в широком кабель-канале (!)
3. IP-камеры будут подключены по wi-fi, то есть невозможно определить, кто с них смотрит/пишет видео. Запитать их можно от общей сети, будь то подъездное освещение или розетки в офисе
4. Обязательно должна быть запись видео (в моем случае — на microsd карту), обязательно должна быть возможность просматривать видео через интернет с любой точки мира а также через мобильное приложение
5. Само собой, должна быть возможность удаленно настраивать и всю систему — добавлять новые камеры, копировать-удалять записи, иметь доступ ко всем настройкам
6. Минимальная стоимость! А как же? Без этого никуда

Для реализации данной идеи выбор пал на следующие компоненты:

Не раз слышал мнение, что задача аналитиков — показать откровенно «грустные» цифры таким образом, будто всё идет по плану. Возможно, где-то так и происходит, но в геймдеве всё наоборот. Нам надо представить максимально объективные данные, чтобы в проекте принимались правильные решения. И сделать так, чтобы эти данные были поняты.

Часто это сложнее, чем привирать с помощью красивых графиков.

Поэтому я собрал несколько базовых принципов визуализации, которые применяю в работе (список источников в конце). Пригодится, если вы пишете отчеты, готовитесь к презентации или просто хотите донести смысл каких-то цифр. Главное: чтобы сделать хороший график, не нужно быть талантливым художником или виртуозно владеть matplotlib/ggplot2. Поехали.

Для всех хабравчан, у которых возникло ощущение дежавю: Написать этот пост меня побудили статья "Введение в Python" и комментарии к ней. К сожалению, качество этого "введения" кхм… не будем о грустном. Но ещё грустнее было наблюдать склоки в комментариях, из разряда "C++ быстрее Python", "Rust ещё быстрее C++", "Python не нужен" и т.д. Удивительно, что не вспомнили Ruby!

Как сказал Бьярн Страуструп,

«Есть всего два типа языков программирования: те, на которые люди всё время ругаются, и те, которые никто не использует».

Добро пожаловать под кат всем, кто хотел бы познакомиться с Python, не опускаясь при этом до грязных ругательств!

Примерно в каждой второй теме на Хабре, касающейся космонавтики или электроники, всплывает тема радиационной стойкости. Через новости об отечественной космонавтике красной нитью проходит тематика импортозамещения радстойкой элементной базы, но в то же самое время Элон Маск использует дешевые обычные чипы и гордится этим. А изральтяне в «Берешите» использовали радстойкий процессор и тоже гордятся этим. Да и в принципе микроэлектронная отрасль в России живет по большей части за счет госзаказа с соответствующими требованиями. Наблюдение за регулярными спорами насчет того, как надо правильно строить спутники, показывает, что подготовка участников обычно невысока, а их аргументация отягощена стереотипами, случайно услышанными вырванными из контекста фактами и знаниями, устаревшими много лет назад. Я подумал, что читать это больше нет сил, поэтому, дорогие аналитики, устраивайтесь поудобнее на своих диванах, и я начну небольшой (на самом деле большой) рассказ о самых популярных заблуждениях на тему того, что такое радиационная стойкость интегральных микросхем.


Рисунок 1. Непременная красивая картинка про космическое излучение и хрупкую Землю.

В первой статье «Хакаем CAN шину авто для голосового управления» я подключался непосредственно к CAN шине Comfort в двери своего авто и исследовал пролетающий траффик, это позволило определить команды управления стеклоподъемниками, центральным замком и др.

В этой статье я расскажу как собрать свою уникальную виртуальную или цифровую панель приборов и получить данные с любых датчиков в автомобилях группы VAG (Volkswagen, Audi, Seat, Skoda).

Мною был собран новый CAN сниффер и CAN шилд для Raspberry Pi на базе модуля MCP2515 TJA1050 Niren, полученные с их помощью данные я применил в разработке цифровой панели приборов с использованием 7″ дисплея для Raspberry Pi. Помимо простого отображения информации цифровая панель реагирует на кнопки подрулевого переключателя и другие события в машине.

В качестве фреймворка для рисования приборов отлично подошел Kivy для Python. Работает без Иксов и для вывода графики использует GL.

1. CAN сниффер из Arduino Uno
2. Подслушиваем запросы с помощью диагностической системы VAG-COM (VCDS)
3. Разработка панели приборов на основе Raspberry Pi и 7″ дисплея
4. Софт панели приборов на Python и Kivy (UI framework)
5. Видео работы цифровой панели приборов на базе Raspberry Pi

Под катом полная реализация проекта, будет интересно!

Что, если у вас идея для классного, полезного белка, и вы хотите получить его в реальности? Например, хотите создать вакцину против H. pylori (как словенская команда на iGEM 2008), создав гибридный белок, который сочетает фрагменты флагеллина E. coli, стимулирующие иммунный ответ с обычным флагеллином H. pylori?

Дизайн гибридного флагеллина вакцины против H. pylori, представленный командой Словении на iGEM 2008

Удивительно, но мы очень близки к тому, чтобы создать любой белок, какой хотим, не выходя из блокнота Jupyter, благодаря последним разработкам в геномике, синтетической биологии и совсем недавно — в облачных лабораториях.

В этой статье я покажу код Python от идеи белка до его экспрессии в бактериальной клетке, не прикасаясь к пипетке и не разговаривая ни с одним человеком. Общая стоимость составит всего несколько сотен долларов! Используя терминологию Виджая Панде из A16Z, это Биология 2.0.

• В этот раз выбрана игра «Змейка».
• Создана библиотека для нейросети на языке Go.
• Найден принцип обучения, зависимый от «глубины» памяти.
• Написан сервер для игры между разработчиками.

Когда речь заходит о психотерапии, многие представляют себе легендарную кушетку, полумрак уютного кабинета, мудрого пожилого терапевта с сигарой и бесконечные ассоциации: «знаете, вчера на улице я увидела мужчину с зонтом, он так быстро шёл, что его зонт равномерно раскачивался и это вызвало во мне какие-то смутные неопределённые чувства, он напомнил мне моего старшего брата Ивана, с которым в детстве мы играли в доктора, он, кстати сейчас стал так похож на отца!»

Другие же сразу начинают вспоминать о нефальсифицируемости (ненаучности по-Попперу), отсутствию вменяемой доказательной базы в отношении клинической эффективности таких разговоров, случаи многолетнего анализа (а психоаналитической литературе описаны опыты взаимодействия между клиентом и аналитиком, составляющие десятки лет регулярных оплачиваемых встреч), нежелание использовать бритву Оккама и прочие малоприятные вещи.

Сегодня я хочу поговорить с вами о КПТ и показать, что психотерапия вполне может быть другой.

Tl;dr: В статье рассказано про основы КПТ. Если у вас есть психологические проблемы, но вы не верите в то, что их можно решить разговорами о том, как вас в детстве недолюбила мама, возможно, это направление психотерапии вам понравится. Оно логично, рационально и почти без лишних сущностей. А главное — фокусируется на мыслях, а не на чувствах.

Подборка пригодится разработчикам, дизайнерам, видеорежиссерам и контент-мейкерам, которые ищут музыку для своих проектов — приложений, игр или видеороликов.

Представленные ниже площадки предлагают скачать полноценные композиции. О ресурсах, на которых можно найти отдельные звуки и семплы, мы расскажем в следующий раз.

В R полным-полно самых разных функций. Ниже я приведу десять самых интересных из них, о которых многие могли не знать. Статья появилась после того, как я обнаружил, что мои рассказы о некоторых возможностях R, которые я использую в работе, восторженно воспринимаются знакомыми программистами. Если вы и так знаете об этом всё, то прошу прощения за потраченное время. В то же время, если есть чем поделиться — посоветуйте что-то полезное в комментариях.