Автор: 
Образовательный проект «ПостНаука» и организатор технологических конкурсов «Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ» запустили бесплатный курс о глубоком машинном обучении.
Алгоритмы машинного обучения требуют структурирования объёмов данных, а вместе с тем подразумевают постоянное вмешательство человека в процесс обучения искусственного интеллекта. В противовес им сети глубокого обучения могут структурировать данные самостоятельно, учатся на своих ошибках и не требуют человеческого вмешательства.
Механизмы глубокого обучения уже используются для распознавания речи, компьютерного зрения, создания изображений и звуков. В эпоху Big Data, когда количество данных стремительно растёт каждый день, глубокое обучение — это ключ на пути к реальному искусственному интеллекту.
Содержание курса:
- Глубокое обучение.
- Глубокие нейросети с прямой связью.
- Долгая краткосрочная память.
- Искусственные нейронные сети: архитектуры и обучение.
- Машина Гёделя.
- Априорная скорость.
- Глубокая нейронная сеть.
- Глубокие нейронные сети: пути применения.
- Тест: глубокое обучение.
Автор курса:
Юрген Шмидхубер — профессор искусственного интеллекта Университета Лугано, научный директор Лаборатории искусственного интеллекта (AI Lab IDSIA) Университета прикладных наук итальянской Швейцарии, сооснователь и научный руководитель компании NNAISENSE.
