Недавно я подбирал отладочную плату для своих задач. Цены не очень радовали, я даже немного расстроился. Но потом неожиданно нашёл одну очень интересную плату по весьма приятной цене. С неё всё и началось. Потом были ещё платы, наклейки, сюрпризы… Любопытно что под капотом наклейкой? Тогда в путь!

Краткое содержание
Автор поныл, как тяжело живется инженерам на Руси и решил уходить в программисты. У него получилось. Пост о том, как именно.

Зачем я все это пишу

• Благодарность. Сказать «спасибо» сообществу Хабра.
• Поддержка и мотивация. Морально поддержать инженеров, которые тоже решили менять свое призвание на новое, но не могут решиться.
• Самомотивация. Для движения вперед очень полезны маленький отчет и немного планов, высказанных публично.
• Поделиться опытом. Возможно, кому-то мой путь покажет его собственную дорожку.

Если мы в ближайшие пять лет построим машину с интеллектуальными возможностями одного человека, то ее преемник уже будет разумнее всего человечества вместе взятого. Через одно-два поколения они попросту перестанут обращать на нас внимание. Точно так же, как вы не обращаете внимания на муравьев у себя во дворе. Вы не уничтожаете их, но и не приручаете, они практически никак не влияют на вашу повседневную жизнь, но они там есть.
Сет Шостак

Введение.

Серия моих статей является расширенной версией того, что я хотел увидеть когда только решил познакомиться с нейронными сетями. Он рассчитан в первую очередь на программистов, желающих познакомится с tensorflow и нейронными сетями. Уж не знаю к счастью или к сожалению, но эта тема настолько обширна, что даже мало-мальски информативное описание требует большого объёма текста. Поэтому, я решил разделить повествование на 4 части:

1. Введение, знакомство с tensorflow и базовыми алгоритмами (эта статья)
2. Первые нейронные сети
3. Свёрточные нейронные сети
4. Рекуррентные нейронные сети

Изложенная ниже первая часть нацелена на то, чтобы объяснить азы работы с tensorflow и попутно рассказать, как машинное обучение работает впринципе, на примере tensorfolw. Во второй части мы наконец начнём проектировать и обучать нейронные сети, в т.ч. многослойные и обратим внимание на некоторые нюансы подготовки обучающих данных и выбора гиперпараметров. Поскольку свёрточные сети сейчас пользуются очень большой популярность, то третья часть выделена для подробного объяснения их работы. Ну, и в заключительной части планируется рассказ о рекуррентных моделях, на мой взгляд, — это самая сложная и интересная тема.

Я давно интересовался нейросетями, но только с позиции зрителя – следил за новыми возможностями, которые они дают по сравнению с обычным программированием. Но никогда не лез ни в теорию, ни в практику. И вдруг (после сенсационной новости о AlphaZero) мне захотелось сделать свою нейросеть. Посмотрев несколько уроков по этой теме на YouTube, я немного врубился в теорию и перешёл к практике. В итоге я сделал даже лучше, чем свою нейросеть. Получился конструктор нейросетей и наглядное пособие по ним (то есть можно смотреть, что творится внутри нейросети). Вот как это выглядит:

Наталия Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.

Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я research scientist в компании NtechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

В сегодняшнем выпуске нашей рубрики Алексей Катаев рассказывает о том, как он научился читать по 17 книг в месяц, не тратя на это кучу времени, и рекомендует пять полезных произведений из разряда «нетленки», показавшихся ему наиболее полезными. А в конце — традиционная, но маленькая подборка ссылок из нашего рабочего Слака.

Привет, Хабр! Это начало небольшого цикла из двух статей с пошаговым проектированием цифрового устройства с уклоном на практику. Минимум «воды» и максимум практики!

С проблемой необходимостью изучения английского сталкивался почти каждый: кто-то долго и упорно учит его в школе (иногда, кстати, успешно), кто-то ищет подходящие курсы, кто-то пользуется онлайн-ресурсами или услугами репетитора. Вопрос, почему за годы изучения английского в школе, результата добиваются немногие, и то те, чьи родители позаботились о наличии хорошего репетитора и возможности уехать в английский лагерь?

3D-модель, которая в дальнейшем  будет распечатана на 3D-принтере отличается от 3D-модели, разработанной для литья или фрезерования. Связано это с техническими особенностями 3D-принтера, из которых нужно либо выжать максимум пользы, либо подстроиться под недостатки печати.

Из оговорок, отмечу, что данные рекомендации относятся в основном к методу 3D-печати FDM(FFF), при котором пластиковый пруток топится подвижным экструдером, формирующим деталь слой за слоем.

Разработка 3D-модели начинается с создания эскиза. Это может быть рисунок на бумаге, материальный прототип, мысленный образ и пр. На что важно обратить внимание при создании такого эскиза и самой модели разберем подробно.

О том, что мессенджер Telegram заблокирован на территории России, сейчас не говорит и не пишет только ленивый. Общее количество пользователей мессенджера в РФ по словам Павла Дурова составляет примерно 15 млн, что весьма немаленькая цифра. Если Telegram сделать недоступным, то все эти люди (то есть и мы с вами) будут недовольны. Собственно, они уже недовольны.

Но проблему можно решить. Например, есть возможность воспользоваться плагином для браузера со встроенным VPN. Ну а если хочется чего-то более интересного, то можно попробовать поднять собственный VPN-сервер.

Эта статья для тех, кто готовится искать работу и, возможно, тревожится о том, что в топовые компании без диплома Стэнфордского университета по информатике не пробьешься. Вам наверняка говорили, что вас никто не возьмет в Facebook или Microsoft. Но я хочу вам сказать, что это вполне возможно. Вот моя история о том, как мне удалось получить работу своей мечты в Twitter.


Что вы найдете в этой статье:

• Кое-что из моей биографии
• Рассказ о том, как меня пригласили на собеседования топовые IT компании мира: Facebook Google, Amazon, LinkedIn, Microsoft, Twitter, Pinterest, Snapchat и другие
• Рассказ о том, как я получил несколько предложений о работе на должности программиста
• Уроки, которые я вынес из этого опыта

Как известно, вчера Роскомнадзор попросил суд заблокировать Telegram. Надо понимать, что игры закончились и мессенджер будет заблокирован с очень большой степенью вероятности. Само дело было заведено по иску Роскомнадзора, и судья Смолина Ю.М. уже успела провести подготовительное заседание в Таганском суде г. Москвы. Юристов от Telegram на заседании не было. Кто-то говорит, что сам Дуров дал распоряжение не являться на суд, но вполне может быть, что специалисты просто не успели подготовиться. На все про все у них было всего несколько часов и понятно, что все сразу оформить никто бы не успел.

Сегодня, 13 апреля, в 10 часов будет проходить рассмотрение иска по существу. Кабинет 301, Таганский районный суд — приходить могут все. Зная Роскомнадзор, можно быть уверенным, что ведомство будет настаивать на блокировке мессенджера и это рано или поздно случиться (или нет?). Но подготовиться стоит заранее.

Отец искусственного интеллекта размышляет о том, как сделать машину, которая бы гордилась нами. Марвин Мински был довольно жестким ученым и то, что он своим «скальпелем познания» исследует тему чувств и эмоций, что же делает нас людьми, довольно интересно и полезно. Книга — отличный образец того, как «ИТишным подходом» попробовать осмыслить «человеческое»: ценности, идеалы, любовь, боль, здравый смысл.


Предыдущий параграф

§1-2 Море Ментальных Тайн

Время от времени мы погружаемся в вопросы о том, как мы управляем собой.

• Почему я трачу так много своего времени?
• Что определяет мои предпочтения?
• Почему у меня такие странные фантазии?
• Почему я нахожу математику такой сложной?
• Почему я боюсь высоты и толпы?
• Что заставляет меня пристраститься к упражнениям?

Но мы не может даже и надеяться на понимание этих вещей, без наличия адекватных ответов на следующие вопросы:

• Как наш разум создаёт новые идеи?
• Каковы основы наших убеждений?
• Как мы учимся на собственно опыте?
• Как нам удаётся рассуждать и думать?

Кратко говоря, нам нужно получить более глубокое понимание процессов, которые мы называем мышлением. Но всякий раз, когда мы начинаем размышлять об этом, мы сталкиваемся с ещё большим количеством загадок.

• Какова природа Сознания?
• Каковы наши чувства и как они работают? Как наш мозг Воображает вещи?
• Как наше тело связано с нашим умом?
• Что формирует наши ценности, цели и идеалы?

Гитара — инструмент простой. И играть на ней — дело, в принципе, не хитрое. Но стоит только заменить старую потрепанную акустическую шестиструнку на лаковую электрогитару — сразу начинаются проблемы.

Электрогитара без усилителя и процессора (ампа, примочки, педали) — немой инструмент. Самый простой и эффективный способ озвучить ее — подключить к вашему компьютеру. Итак, хочу поделится своим опытом в обработке звука от гитары на ПК.

Подключить электрогитару к ПК — дело двух минут — стоит лишь подсоединить гитарный шнур к линейному (или микрофонному) входу звуковой карты. Только вот звучать она будет обычно. Чтобы окрасить звук — необходимо его обработать в специальной программе. Но, обо всем по порядку.

Привет Хабр! Сегодня я бы хотел рассказать о нашем опыте открытия кружка детской робототехники и о тех нюансах, которые возникли в процессе.

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Предисловие

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые помогут Вам в знакомстве с Arduino. Но это не значит, что, если Вы не новичок в этом деле – Вы не найдёте ничего для себя интересного.

Введение

Было бы не плохо начать со знакомства с Arduino. Arduino – аппаратно-программные средства для построения систем автоматики и робототехники. Главным достоинством есть то, что платформа ориентирована на непрофессиональных пользователей. То есть любой может создать своего робота вне зависимости от знаний программирования и собственных навыков.

Начало

Создание проекта на Arduino состоит из 3 главных этапов: написание кода, прототипирование (макетирование) и прошивка. Для того, чтоб написать код а потом прошить плату нам необходима среда разработки. На самом деле их есть немало, но мы будем программировать в оригинальной среде – Arduino IDE. Сам код будем писать на С++, адаптированным под Arduino. Скачать можно на официальном сайте. Скетч (набросок) – программа, написанная на Arduino. Давайте посмотрим на структуру кода: