На головную страницу TechnoDrive.ru  
ИТ-НОВОСТИ РОСТОВА
одна из 20888 страниц...

Освойте Deep Learning (AI) бесплатно: курсы программирования!

Deep learning: не пропустите бесплатные курсы программирования!На первый взгляд, мировой рынок труда достаточно насыщен программистами. При этом нехватка талантливых российских «кодеров» на массовом рынке с лихвой компенсируется миллионами девелоперов из Индии, Вьетнама, Бангладеш, Филиппин и Малайзии, предлагающими аутсорсинг за весьма доступные деньги. В случае же наиболее ответственных и сложных проектов, на помощь приходят программисты из США, которых насчитывается более 4 миллионов человек! Однако для грамотных и настойчивых специалистов, — готовых к самообучению, — новые возможности открываются с завидной регулярностью! Одна из них — глубинное обучение или deep learning. Эта разновидность машинного обучения, основанная на нейронных сетях, эффективно распознаёт речь и визуальные образы, определяет смысл текстов и прогнозирует появление дорожных пробок. Применений deep learning на данный момент уже великое множество! А вот опытные программисты для данных систем пока в дефиците. Тем ценнее бесплатные курсы по глубинному обучению, на которые всех желающих приглашает команда Google!

Реклама: строим надёжные локальные сети для бизнеса.

Одной из наиболее совершенных библиотек для глубинного обучения является TensorFlow, созданная командой Google Brain (но про Watson, пожалуй, тоже забывать не стоит — БЗ).

Особое внимание к TensorFlow привлекло открытие исходного кода, — позволившее программистам использовать для вычислений графы потоков данных, отслеживающие своё состояние. Такой подход реализуем на широком спектре устройств: от потребительских гаджетов на Android до гетерогенных систем с несколькими GPU. То есть TensorFlow обеспечивает массовый параллелизм и высокую масштабируемость машинного обучения для всех.

Центральным объектом TensorFlow является граф потока данных, представляющий вычисления. Вершины графа представляют операции, а ребра — тензоры (многомерные массивы). Таким образом, граф потока данных является полным описанием вычислений, реализуемых в рамках сессии (session) и выполняемых на устройствах (device).

Конечно, освоение данного инструмента на практике — непростая задача. Облегчить её призван учебный курс по TensorFlow, разработанный специалистами Google и Udacity. Занятия, включающие 4 лекции (с опросами студентов прямо в ходе изложения материала!), позволят освоить глубинное обучение за три месяца, если уделять им не менее 6 часов в неделю.

Возможно, — и весьма вероятно, — что в процессе изучения deep learning программисту потребуются дополнительные знания, например, по высшей математике. Но их также можно получить в Интернете, — на специализированных сайтах или даже в «Википедии». Главное — желание освоить передовые технологии и стать востребованным специалистом.

Также нужны навыки программирования на современных языках и хотя бы базовые знания в прикладной статистике. Всё это гуглится, тем более, что пока нужно иметь представление только о самых популярных методах.

«Изучение deep learning вряд ли будет лёгким, по крайней мере для тех, кто хочет освоить его профессионально, — отмечает эксперт TechnoDrive. — Но, если задаться целью, всё возможно! И в этом случае результат не заставит себя ждать. Сегодня программисты в данной области очень нужны — и могут рассчитывать на хорошую зарплату как в нашей стране, так и за рубежом».

Особо приятно отметить, что курс по deep learning от Udacity доступен всем желающим совершенно бесплатно. Чтобы увидеть лекции по TensorFlow и выполнить задания достаточно зарегистрироваться (хотя вступительная часть доступна и без авторизации).

Все материалы учебного курса представлены на английском языке, который должен быть хорошо знаком программистам (ведь там, слова из C++ :)). Более того, такой формат изложения и контроля знаний позволит слушателям закрепить навыки восприятия устной речи перед возможным трудоустройством за рубежом.

P.S. Эксперты рекомендуют ознакомиться с возможностями TensorFlow даже начинающим программистам. Ведь через несколько лет нынешним российским школьникам придётся взаимодействовать с искусственным интеллектом с вероятностью близкой к 100%. Хотя вы уже это делаете, когда пользуетесь поисковиками или соцсетями)

Чуть не забыли: у TechnoDrive есть группа ВКонтакте — и на Facebook. Подключайтесь!

Анализ и прогнозы TD: новейшие технологии

Дополненная реальность нуждается в единой платформе


Технология расширенной реальности с разной периодичностью напоминает о себе на протяжении последнего десятилетия. За это время мобильные приложения, ориентировавшиеся по внешним QR-кодам, трансформировались в нашумевших покемонов, голографические навигаторы и «умные» очки. Тем не менее, упомянутые продукты по-прежнему не выходят за рамки нишевых решений, — что ограничивает развитие технологии в целом. По мнению экспертов, изменить ситуацию способны лишь общий консенсус и появление универсальной AR-платформы. Однако пока ведущие игроки сконцентрированы на собственных разработках и не спешат объединять усилия.
подробнее

«Супермозг в плену»: поможет ли AI простым пользователям?


Шесть лет назад, — в феврале 2011 года, — экспертная система IBM Watson триумфально обыграла знатоков в интеллектуальном телешоу в прямом эфире. Иными словами, искусственный интеллект смог молниеносно связывать факты в огромной базе данных, а точнее, научился беседовать на английском языке на сложные темы, виртуозно анализировать информацию — и делать правильные выводы!.. Вдохновившись этой новостью, эксперты начали предсказывать грядущую «замену интеллигенции искусственным интеллектом», а точнее, предрекать скорую доступность квалифицированных консультаций любому пользователю по телефону. Об этом, в частности, писал TechnoDrive. Однако процесс «интеллектуализации», похоже, свернул в другую сторону. И теперь интерес для создателей AI представляют по большей части бизнес-проекты — подбор персонала на предприятиях, работа с кредиторами банков и повышение эффективности продаж. К чему это приведёт — и не станет ли искусственный интеллект самым большим технологическим разочарованием наших дней, — попробовали разобраться эксперты TechnoDrive.
подробнее

Не перехитрят ли умные дома своих жильцов?


«Интернет вещей», как известно, бывает минимум двух видов. И они разные!.. Но в чём же главное отличие? «Классический, олдскульный IoT» для выполнения большинства задач в подключении к большому Интернету НЕ нуждается. Проще говоря, его многочисленные датчики (а также электронные дверные замки, моторизованные вентили для воды и газа) общаются между собой САМИ, а также, при необходимости, выходят на связь с основным модулем (и всё это происходит у вас дома). Выход в Интернет нужен только некоторым из этих устройств! Примером такой системы, хоть и с некоторыми оговорками, являются GSM-сигнализации от различных производителей. Немного аскетичные, но функциональные, недорогие и при этом надёжные. Однако, «Интернет вещей» нового поколения действует совсем иначе. Его конечные устройства работают штатно, лишь пока у них есть доступ в Интернет. В этом случае всё идёт по плану — датчики отсылают информацию в облако, из облака идёт управление всеми подключёнными устройствами умного дома. Но что будет, если подключение к Сети исчезнет?.. Насколько пользователь окажется зависим от повреждения каналов связи, наличия денег на счёте у оператора — и удалённых облачных хранилищ?.. Попробуем разобраться на примере типичного представителя «нового IoT» от компании «МегаФон», получившего многообещающее название Life Control.
подробнее

В отделах кадров поселится искусственный интеллект?


Задача подбора персонала является одной из наиболее сложных для современных предприятий. Ведь на этапе собеседования HR-специалисту надо выявить не только интеллектуальный уровень претендента, но и множество его личностных качеств... От которых, в конечном счёте, будет зависеть имидж компании и её успешность. При этом набор критериев для каждой вакансии сильно отличается, а люди часто мыслят «штампами». Но решение этих проблем, похоже найдено — и оно «в духе времени»!.. Скоро на смену рекрутёрам может прийти беспристрастный искусственный интеллект, который за считанные секунды изучит личность соискателя, составит его психотип по поведению в социальных сетях и даст свои рекомендации. Хотя, по мнению экспертов, добиться полной беспристрастности со стороны «HR-роботов» будет всё-таки непросто.
подробнее

Распознавание лиц: перспективы международного сотрудничества


Насколько важно для нас распознавание лиц? Учёные ответили на этот вопрос предельно точно. Согласно данным Массачусетского технологического института (MIT), люди способны узнавать портреты знакомых даже на крошечных картинках размером 7x10 пикселей! Невероятный результат, который говорит о том, насколько важным для выживания наших предков было точное «сканирование». Действительно, от быстрой идентификации зависело не только благополучие, но сама жизнь. Однако мир охотников и собирателей не стоял на месте. 9 тысяч лет назад появились первые города, начала меняться среда обитания. Люди стали жить всё более скученно, а в наши дни Землю населяют 7,5 млрд человек. Поэтому, чтобы обеспечить безопасность и эффективность работы социума, человеческих глаз уже мало. Вопросами идентификации должны заниматься «облачные технологии» — телекоммуникации и инновационное ПО. И строить системы распознавания лиц, пожалуй, нужно при взаимодействии ведущих предприятий сразу нескольких технологически развитых стран.
подробнее
Ещё информация !!!  Анализ и прогнозы TD: новейшие технологии