5d34bc4eb8
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | ||
| assignment.md | ||
README.md
Изображение Дмитрия Сошникова, фото Марина Абросимова, Unsplash
Последние исследования в области ИИ
Огромный рост исследований в области нейронных сетей начался около 2010 года, когда стали доступны большие публичные наборы данных. Огромная коллекция изображений под названием ImageNet, содержащая около 14 миллионов аннотированных изображений, стала основой для ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.
Изображение Дмитрия Сошникова В 2012 году Сверточные Нейронные Сети впервые были использованы для классификации изображений, что привело к значительному снижению ошибок классификации (с почти 30% до 16.4%). В 2015 году архитектура ResNet от Microsoft Research достигла точности на уровне человека.
С тех пор Нейронные Сети продемонстрировали очень успешное поведение во многих задачах:
| Год | Достигнутое соответствие с уровнем человека |
|---|---|
| 2015 | Классификация изображений |
| 2016 | Распознавание разговорной речи |
| 2018 | Автоматический машинный перевод (с китайского на английский) |
| 2020 | Подписи к изображениям |
За последние несколько лет мы стали свидетелями огромных успехов с большими языковыми моделями, такими как BERT и GPT-3. Это произошло в основном благодаря тому, что существует много общих текстовых данных, которые позволяют нам обучать модели для захвата структуры и смысла текстов, предварительно обучать их на общих текстовых коллекциях, а затем специализировать эти модели для более специфических задач. Мы узнаем больше о Обработке Естественного Языка позже в этом курсе.
🚀 Задача
Исследуйте интернет, чтобы определить, где, по вашему мнению, ИИ используется наиболее эффективно. Это в приложении для карт, в каком-то сервисе распознавания речи или в видеоигре? Исследуйте, как была построена эта система.
Викторина после лекции
Обзор и самостоятельное изучение
Просмотрите историю ИИ и МЛ, прочитав этот урок. Возьмите элемент из скетчнота в верхней части этого урока или этого и исследуйте его более глубоко, чтобы понять культурный контекст, который информирует его эволюцию.
Задание: Game Jam
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием машинных переводческих сервисов на основе ИИ. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный человеческий перевод. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникающие в результате использования этого перевода.