[ИТ-лекторий] Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом

Подписаться 40 тыс.

Просмотров 60 тыс.

50% 1

Докладчик: Дмитрий Коробченко, NVIDIA
Спикер расскажет о том, где и для чего сегодня применяется DL, насколько это эффективно по сравнению с иными подходами, покажет, как с этим работать, и укажет конкретные шаги, с которых следует начать.

Опубликовано:

16 фев 2017

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист

Посмотреть позже

Комментарии : 47

@user-uy8zl7qd2e 7 лет назад

ipython notebook: drive.google.com/open?id=0BzviurZGjZkiemI2SlVKYjRkNXM

@user-pl8oc1jv4u 6 лет назад

Прекрасно объясняет. Как приятно слушать этот материал на русском. На душе приятно.

@izebit 5 лет назад

Дмитрий, спасибо за доклад. Он восхитителен, все ясно и доходчиво, даже я почти все понял)

@user-io7oh1eb2t 6 лет назад

Отличное объяснение и красивая визуализация на слайдах!

@ValeryMosyagin 7 лет назад

Спасибо! Докладчик хорошо рассказывает.

@TheWebyneter 7 лет назад

Превосходный лектор: простые и доступные объяснения.

@georgefatherson7544 6 лет назад

Самая подробная и самая всеобъемлющая лекция по ИИ.

@newrave 7 лет назад

отличная лекция! все было ясно понятно, пока не начался код)

@marucado2539 7 лет назад

Просто супер!! Спасибо 🤗

@Weterokasp 7 лет назад

Дмитрий спасибо!

@Burgaltay 3 года назад

Ну тут без высшей математики или какой-либо другой не догнать суть

@esmira_a 4 года назад

Хорошая лекция! А как презентацию получить?)

@act0r399 3 года назад

Это божественно, зря так поздно увидел(

@bocik2854 3 года назад

@Creed Ian fkin bots i have reported u

@user-sl2fb1xz8g 6 лет назад

Ребята, с какой простейшей нейронки можно начать практическое освоение данной технологии?

@user-mn6mg3yz6j 7 лет назад

Было бы замечательно, если кто-нибудь поделился бы презентацией доклада и IPython-блокнотом ^_^

@user-uy8zl7qd2e 7 лет назад

drive.google.com/open?id=0BzviurZGjZkiemI2SlVKYjRkNXM

@user-bb8qr6xl5s 4 года назад

@@user-uy8zl7qd2e добрый день! Буду вам признателен если у вас есть видео о том с чего лучше начать с нуля развиваться на дата саинт. Сам сейчас приступил самостоятельно изучать пайтон 3.8 (в пай чарме, курс с удеми) возможно что-то ещё подскажите, чтобы было понимание как двигаться в процессе обучения (что учить и в какой последовательности)

@liveworkdie 2 года назад

@@user-bb8qr6xl5s поделитесь информацией. Как прогресс за год на курсах udemy?

@user-no5sz6fl6w 3 года назад

Ни че не понял, но очень круто!

@georgefatherson7544 6 лет назад

Нейронная сеть позволяет не разбираться долго в сути класса объектов, а сразу получать ответ. Так работает механическая память и интуиция нашего мозга.

@kalinavalchuk5893 3 года назад

28:50 про применение

@vadjunzy 7 лет назад

всё не просто )

@user-br7kn6ts7i 7 лет назад

Где Получить файл с кодом?

@kalinovych 7 лет назад

А возможно сделать ПО на основе нейро-сейти, которая из звуковой дорожки будет убирать плямкания, прицмакивания и другие отвлекающие и, в итоге, раздражающие шума? Будет дествительно что-то полезное.

@vladodl3445 Год назад

Актуально?

@hagbard8774 7 лет назад

Характеристики вашего ноутбука можно узнать? видеокарта какая (NVIDIA ...)?

@sumer4823 5 лет назад

это для продвинутого уровня

@KyMkonstantinym 7 лет назад

проблема немного в ином. архитектуру нейросети делают люди. и почти всегда это программисты а не спецы по логическим системам. в итоге получается архитектура не заточенная под практические нужды. проблема тут в том что нужна изначально правильная архитектура а создаётся она долгим путем проб и ошибок. и самая большая проблема в этом первичное обобщение которое должна давать такая архитектура на слоях. пока не будут созданы методики таких обобщений сама нейросеть бесполезна.

@nok738 3 года назад

Тем не менее, даже сейчас технология нейросетей работает. Да, пока что способности к обобщению даже самых продвинутых моделей ИНС в сотни и тысячи раз уступают человеческим и животным, но это компенсируется воспроизводимостью, масштабируемостью и прочими качествами технических вычислительных систем.

@JeepersCreepersss 4 года назад

а можно ли изучать Data Scientist если в математике ноль?

@MrScanko 4 года назад

можно, если выучишь программирование

@user-lm5eo7dr4y 2 года назад

Нет

@alazarnfreeman9216 2 года назад

Да, но сначала нужно будет разобраться с математикой

@Mike-of7ps 2 года назад

До фичермапов и сверток было понятно - потом резко уровень сложности улетел в небеса)))

@PRiKoL1ST1 7 лет назад

Елки палки, прекратите называть нейронную сеть многослойным перцептроном)

@georgefatherson7544 6 лет назад

Нужно в лекции sample заменить на ОБРАЗЕЦ, dataset заменить на НАБОР ДАННЫХ, ЛЬОНИНГ РЭЙТ заменить на СТЕПЕНЬ ОБУЧЕНИЯ, ТЕНДЕР БОАРД заменить ПАНЕЛЬ ТЕНДЕНЦИИ.

@Mitellstein 6 лет назад

Жесть. Непонятненько.

@juwtasalex2418 3 года назад

Нету а латинских языках не буквы е, а звука еееее!!!!есть звук эээээ!!!!! Data Set !!!Дата сЭЭэт!!!!!не sex секс, а сЭкс!!!! Это так режит слух!!!! и буква L всегда мягкая всегда!!!!!как будто после L всегда пишеться мягкий знак!!!!!!!!!! Ь ,ль!!!!!зарубите себе это на носу!!!!нету твердой Л!!!! всегда Л, L произносится мягко!!!как будто за ним стоит всегда мягкий знак!!!!Ь!!!! Как в название города Нальчик!!! улутшайте свое произношение!!!!это очень режит слух!!! Это как по русски говорить не кровь ,а крофф...

@ufabiz 7 лет назад

Почему питонисты всегда пишут write-only код? Комментарии в коде? -- не неслышали. Магические константы? -- сколько хочешь. Понятные имена переменных? А зачем. Серьёзно, ребят. Вы у друг друга код не читаете что ли? Это только с питоном так ведь. Каждый раз блевотный код.

@temaz3334 7 лет назад

Ты просто не шаришь в NN. Если бы шарил, от конструкций вида conv_2 и API Tensorflow/numpy/scipy не пригорало бы.

@ufabiz 7 лет назад

Я новичок в НС, вы правы. Но будьте и вы честны. В отрасли существует проблема с качеством кода. Это связано с молодостью отрасли. Давайте, признаем проблему и предпримем что-то для её решения? От этого ведь все только выиграют. Для примера откройте любой более менее популярный проект на Гитхабе по нейросетям и любой другой теме (и не Python) и попробуйте понять код. Вот почти наверняка разница будет заметна невооружённым глазом. Сами нейронные сети здесь объяснены, кстати, очень хорошо. Наверное одно из лучших объяснений.

@temaz3334 7 лет назад

Я пишу код про ML/DL, на Python в том числе, каждый день, мне всё будет понятно. Надо понимать идиому Python, контекст, в котором этот код написан, а не бросаться фразам про блевотный Python-код.

@ShadeAKAhayate 7 лет назад

Tema Z, наверное, в этих выражениях легко объяснить в том числе и спагетти-код с кучей джампов :)

@temaz3334 7 лет назад

Со стороны всегда виднее. Это все знают. Так и про "x := 3.14" с дивана может показаться, что за дебилы так пишут, что вообще за синтаксис для идиотов.