НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)

Почему нейронные сети лежат в основе современного искусственного интеллекта? Обзор технологии Deep Learning: методы и задачи.

[Serg_A]

Лучшая лекция по нейросятям для чайников!

[МихаилОрлов-ын]

Очень, ооооооооооооооооочень интерестно! Большое спасибо!!!

[MrRONE]

Прекрасный ролик! Жаль, что ему пять лет. Буду ждать актуальные ролики!

[torhristos]

Спасибо за уроки! Я написал java трехслойку)))

[haik_petrosyan]

Дмитрий приветствую, у меня есть проект который нуждается в машинном обучении или нейросети . Ттут нет не каких контактов как можно с вами связаться для консультации или возможно работы над этим проектом. Как можно связаться с вами?

[пашазайцев-йя]

Парень знает о чем он говорит, но обьяснять он не умеет. Все что он сказал поймет лишь человек, который уже знает что такое НС. А тот кто не знает не поймет что там за ядро свертки, про которое он говорил. Потому что он не объясняет термины, которыми оперирует.

А вообще по лекции скажу, что ничего нового не услышал.

[maxsmirnik]

1:05:00 прошло пять лет - прогноз сбылся?

[Alexander_Chesalov]

Я считаю, если человек способен сказать о сложно простыми словами, он разбирается в теме. Тут все свалено в кучу...

[georgefatherson]

Компьютерные алгоритмические нейронные сети являются основой для искусственной ИМИТАЦИИ интеллекта! Вот так будет правильно.

[nrk]

Алгоритм обучения, создается методом тыка ! подходит не подходит, говорите простым русским языком, избавляйтесь от английских слов. Английский язык собирательный из блоков... далее додумывайте сами

[shiqqyashkuri]

бла-бла-бла. Ни один не сказал, как это помогло ему на практике.

[KlinovAS]

Вода для чайников. В основе любой такой херни еще лежит совет: пользуйтесь пайтоном, там есть готовый репозиторий с библиотекой... бла бла бла... просто подключаете, ничего не нужно делать заново, просто подключаете и учите. И сеть стала просто игрушкой, которая не усовершенствуется дальше. Да и заслуга нейросети не в подстройки, а в разложении на слои. Я без нейросети обучаю программу распознавать числа, текст и даже звук. Причем быстрее работает. И все дело в оптимизации. А сама очень медленная. Она не вычисляет сложную функцию, которая изначально задает свои зависимости.

ВОТ ВАМ ВОПРОС НА ЛОГИКУ. Человек будет крутить руль в разные рандомные стороны чтоб понять что для поворота влево нужно повернуть руль влево ??? Мы делает только первый шаг случайный, другой уже обдуманный, а третий нам кажется что мы вычислили линейную зависимость (функции), на на третем шагу оказалось, что линия графика изогнутая и человек подстроится и под нее. И все это за долю секунды. Три-четыре входных данных. Не тысяча разбитых автомобилей, не две тысячи. Я сажусь за неизвестный мне экскаватор, пробую разные рычаги и если их там 4ре, то мне нужно только 6 или 7 попыток сделать тестовых, чтоб все понять что за что и в какую сторону работает. Посадите нейросеть за трактор. Это компания выбрасывает деньги в воздух просто.