Механизмы глубокого обучения уже используются для распознавания речи, компьютерного зрения, создания изображений и звуков. В эпоху Big Data, когда количество данных стремительно растет каждый день, глубокое обучение — это ключ на пути к реальному искусственному интеллекту.
В отличие от алгоритмов машинного обучения, которые требуют структурирования объемов данных, а вместе с тем подразумевают постоянное вмешательство человека в процесс обучения искусственного интеллекта, сети глубокого обучения могут структурировать данные самостоятельно, учатся на своих ошибках и не требуют человеческого вмешательства.
В рамках курса рассказано о работе алгоритмов распознавания образов, об обучении глубоких нейросетей, о том, как долгая краткосрочная память улучшила работу известных сервисов и научила программы обыгрывать профессиональных игроков, как обучают и где применяют искусственные нейронные сети, и других важных аспектах глубокого обучения.
Узнайте, как человек научил глубокие нейронные сети распознавать, создавать и предсказывать: http://bit.ly/3ucjg0r
Напоминаем, что конкурс Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ призван стимулировать развитие новых подходов в области машинного обучения, которые позволят создать искусственный интеллект, способный к глубокому пониманию смысла текста и анализу причинно-следственных связей по широкому набору тематик.
Подайте заявку на второй цикл технологического конкурса: https://ai.upgreat.one/
#Технологические_конкурсы #Up_Great #НТИ #прочтение