Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту [Грант Бейлевельд] (pdf) читать постранично, страница - 2

Книга в формате pdf! Изображения и текст могут не отображаться!


 [Настройки текста]  [Cбросить фильтры]

слов............................................................................................................................. 51
Арифметика с векторами слов............................................................................................. 54
word2viz....................................................................................................................................... 55
Локальные и распределенные представления............................................................... 57
Элементы естественного языка.................................................................................................. 59
Google Duplex................................................................................................................................... 62
Итоги................................................................................................................................................... 64
Глава 3. Машинное искусство.............................................................................65
Ночная пьянка.................................................................................................................................. 65
Арифметика изображений несуществующих людей.......................................................... 68
Передача стиля: преобразование фотографий в изображения в стиле Моне
(и наоборот)...................................................................................................................................... 71
Придание фотореалистичности простым рисункам........................................................... 72
Создание фотореалистичных изображений из текста....................................................... 73
Обработка изображений с использованием технологий глубокого обучения.......... 73
Итоги................................................................................................................................................... 75
Глава 4. Машины-игроки....................................................................................77
Глубокое обучение, искусственный интеллект и другие.................................................. 77
Искусственный интеллект.................................................................................................... 77
Машинное обучение................................................................................................................ 79
Обучение представлению...................................................................................................... 79
Искусственные нейронные сети......................................................................................... 79
Глубокое обучение................................................................................................................... 80
Компьютерное зрение............................................................................................................. 81
Обработка естественного языка.......................................................................................... 82
Три категории задач машинного обучения............................................................................ 82
Обучение с учителем.............................................................................................................. 82
Обучение без учителя............................................................................................................. 83
Обучение с подкреплением.................................................................................................. 83
Глубокое обучение с подкреплением....................................................................................... 86
Видеоигры......................................................................................................................................... 87
Настольные игры............................................................................................................................ 90
AlphaGo........................................................................................................................................ 90

Оглавление

  7

AlphaGo Zero.............................................................................................................................. 93
AlphaZero..................................................................................................................................... 95
Манипулирование объектами.................................................................................................... 97
Популярные окружения для глубокого обучения с подкреплением............................ 99
OpenAI Gym............................................................................................................................... 99
DeepMind Lab..........................................................................................................................100
Unity ML-Agents....................................................................................................................102
Три категории ИИ........................................................................................................................103
Ограниченный искусственный интеллект....................................................................103
Универсальный искусственный интеллект..................................................................103
Искусственный суперинтеллект.......................................................................................103
Итоги.................................................................................................................................................104

ЧАСТЬ II. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ В КАРТИНКАХ.....................................................................105
Глава 5. Телега (код) впереди лошади (теории)................................................. 106
Подготовка......................................................................................................................................106
Установка.........................................................................................................................................107
Неглубокая сеть в Keras..............................................................................................................108
Коллекция изображений рукописных цифр MNIST................................................108
Схема сети.................................................................................................................................109
Загрузка данных.....................................................................................................................111
Переформатирование данных............................................................................................113
Проектирование архитектуры нейронной сети...........................................................115
Обучение модели глубокого обучения...........................................................................115
Итоги.................................................................................................................................................116
Глава 6. Искусственные нейроны, определяющие хот-доги................................ 117
Введение в биологическую