Когда уже нейронные сети научаться писать программы вместо нас, программистов? Зачем люди заставляют нейронные сети генерить другие нейронные сети? Ответы на эти и другие вопросы вы найдёте в 70-м выпуске SDCast'а! У меня в гостях Вячеслав Ковалевский, подкастер, преподаватель на Хекслете, бэкенд-разработчик. В этом выпуске мы говорим про нейронные сети, их применение в Machine Learning & Artificial Intelligence направлениях и не только. Начали мы с теоретической части про нейронные сети, а затем углубились в технические (и не только) детали: * Что представляет из себя нейронная сеть? * Как она устроена и работает? * Какие типы нейронных сетей бывают и для каких задач они хороши? * Как происходит настройка нейронной сети? * Насколько важен процесс обучения сетки? Как это обычно делается и какие есть варианты? * Распределённые системы обучения нейронных сетей * Эффективное использование машинных ресурсов (в том числе не только CPU, но и GPU) для работы и обучения сети Обсудили мы в целом задачи Machine Learning, растущие объемы данных и способы их эффективной обработки, и вообще, куда катится весь этот мир! :) Ссылки на ресурсы по темам выпуска: * Блог Славы про нейронные сети mxnet.guru (http://mxnet.guru/) * Notebooks designed to teach deep learning (http://gluon.mxnet.io/index.html), Apache MXNet (incubating) (https://github.com/apache/incubator-mxnet), and the gluon interface * Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API (https://research.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html) * AutoML for large scale image classification and object detection (https://research.googleblog.com/2017/11/automl-for-large-scale-image.html) Понравился выпуск? — Поддержи подкаст на patreon.com/KSDaemon (https://www.patreon.com/KSDaemon) а так же ретвитом, постом и просто рассказом друзьям!