✍🏻 Выпустили третий модуль курса «Статьи для IT». Модуль посвящен авторской редактуре. Рассказываем, как выбирать правильные слова, перекраивать предложения и абзацы так, чтобы текст было приятно читать.
📈 На курс за две недели записалось 120 человек. Не стесняйтесь писать комментарии под степами: и критические, и одобрительные. Начало обсуждения — хороший стимул для других, чтобы включиться в дискуссию. Активность учащихся поможет быстрее запросить у Степика возможность выдавать сертификаты.
Ссылка на курс: https://stepik.org/101672
📈 На курс за две недели записалось 120 человек. Не стесняйтесь писать комментарии под степами: и критические, и одобрительные. Начало обсуждения — хороший стимул для других, чтобы включиться в дискуссию. Активность учащихся поможет быстрее запросить у Степика возможность выдавать сертификаты.
Ссылка на курс: https://stepik.org/101672
Stepik: online education
Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи
Для тех, кто любит качественные IT-публикации и хочет научиться интересно писать о программировании и собственных IT-проектах
🧩 5 интересных головоломок и задач, чтобы отвлечься от рутины и немного пошевелить извилинами
В очередном выпуске еженедельной подборки мы подготовили 5 математических, логических и алгоритмических задач, которые помогут скоротать свободное время с пользой.
https://proglib.io/sh/beZhLMwDIA
В очередном выпуске еженедельной подборки мы подготовили 5 математических, логических и алгоритмических задач, которые помогут скоротать свободное время с пользой.
https://proglib.io/sh/beZhLMwDIA
Deep Learning with PyTorch (2020)
Авторы: Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann
Количество страниц: 520
Каждый день мы слышим о новых способах эффективного использования глубокого обучения: улучшенных медицинских изображениях, точном обнаружении мошенничества с кредитными картами, долгосрочном прогнозировании погоды и многом другом. Данная книга научит вас создавать системы глубокого обучения и нейронные сети с PyTorch. Изучив основы, вы познакомитесь с передовыми практиками для всего конвейера глубокого обучения, берясь за сложные проекты по мере того улучшения навыков. Все образцы кода легко изучить в загружаемых блокнотах Jupyter.
Скачать книгу
Авторы: Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann
Количество страниц: 520
Каждый день мы слышим о новых способах эффективного использования глубокого обучения: улучшенных медицинских изображениях, точном обнаружении мошенничества с кредитными картами, долгосрочном прогнозировании погоды и многом другом. Данная книга научит вас создавать системы глубокого обучения и нейронные сети с PyTorch. Изучив основы, вы познакомитесь с передовыми практиками для всего конвейера глубокого обучения, берясь за сложные проекты по мере того улучшения навыков. Все образцы кода легко изучить в загружаемых блокнотах Jupyter.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Deep Learning with PyTorch (2020)
Авторы: Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann
Авторы: Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann
Использование DeepSpeed и Megatron для обучения крупнейшей в мире генеративной языковой модели.
https://proglib.io/w/1cb8910b
https://proglib.io/w/1cb8910b
Microsoft Research
Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, the World’s Largest and Most Powerful Generative Language Model…
We are excited to introduce the DeepSpeed- and Megatron-powered Megatron-Turing Natural Language Generation model (MT-NLG), the largest and the most powerful monolithic transformer language model trained to date, with 530 billion parameters. It is the result…
Facebook откажется от распознавания лиц и удалит данные о более чем 1 миллиарде человек.
https://proglib.io/w/fe7f9836
https://proglib.io/w/fe7f9836
Ars Technica
Facebook to stop using facial recognition, delete data on over 1 billion people
Regulatory pressure and massive lawsuits may have forced its hand.
Начните путь в Data Science уже сейчас!
Тогда без знаний, которые даст вам онлайн-курс Математика для Data Science от преподавателей из МГУ & proglib.academy за 5 месяцев, не обойтись.
Для обучения достаточно школьных знаний по математике. Специальный модуль "Базовая математика" поможет подготовится к курсу.
Оставьте заявку и получите доступ к демо-урокам курса, а также не упустите свой шанс записаться в группу по специальной цене: https://proglib.io/w/c4413cc4
Тогда без знаний, которые даст вам онлайн-курс Математика для Data Science от преподавателей из МГУ & proglib.academy за 5 месяцев, не обойтись.
Для обучения достаточно школьных знаний по математике. Специальный модуль "Базовая математика" поможет подготовится к курсу.
Оставьте заявку и получите доступ к демо-урокам курса, а также не упустите свой шанс записаться в группу по специальной цене: https://proglib.io/w/c4413cc4
Deep Learning for Vision Systems (2020)
Автор: Mohamed Elgendy
Количество страниц: 480
Как компьютер учится понимать то, что видит? Автор данной книги отвечает на этот вопрос, описывая применения глубокого обучения в компьютерном зрении. Эта книга, в которой используется только школьная алгебра, освещает концепции, лежащие в основе визуальной интуиции. Вы поймете, как использовать глубокое обучение для создания систем компьютерного зрения, работающих с изображениями и распознаванием лиц.
Скачать книгу
Автор: Mohamed Elgendy
Количество страниц: 480
Как компьютер учится понимать то, что видит? Автор данной книги отвечает на этот вопрос, описывая применения глубокого обучения в компьютерном зрении. Эта книга, в которой используется только школьная алгебра, освещает концепции, лежащие в основе визуальной интуиции. Вы поймете, как использовать глубокое обучение для создания систем компьютерного зрения, работающих с изображениями и распознаванием лиц.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Deep Learning for Vision Systems (2020)
Автор: Mohamed Elgendy
Автор: Mohamed Elgendy
🕵️ 10 самых опасных компьютерных вирусов нового века
Список наиболее опасных вирусов, нанесших в XXI веке значительный урон пользователям по всему миру.
proglib.io/w/10v
Список наиболее опасных вирусов, нанесших в XXI веке значительный урон пользователям по всему миру.
proglib.io/w/10v
Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks (2021)
Автор: Ronald T. Kneusel
Количество страниц: 345
Автор объясняет математику, необходимую для понимания дискуссий по глубокому обучению, изучения более сложных реализаций и более эффективного использования инструментов глубокого обучения. Читая книгу, вы проработаете примеры на Python, чтобы изучить ключевые темы, связанные с глубоким обучением, в области вероятности, статистики, линейной алгебры, дифференциального и матричного исчисления, а также узнаете о том, как реализовать поток данных в нейронной сети, обратное распространение и градиентный спуск. Вы также используете Python для работы с математикой, лежащей в основе этих алгоритмов, и даже для построения полнофункциональной нейронной сети.
Скачать книгу
Автор: Ronald T. Kneusel
Количество страниц: 345
Автор объясняет математику, необходимую для понимания дискуссий по глубокому обучению, изучения более сложных реализаций и более эффективного использования инструментов глубокого обучения. Читая книгу, вы проработаете примеры на Python, чтобы изучить ключевые темы, связанные с глубоким обучением, в области вероятности, статистики, линейной алгебры, дифференциального и матричного исчисления, а также узнаете о том, как реализовать поток данных в нейронной сети, обратное распространение и градиентный спуск. Вы также используете Python для работы с математикой, лежащей в основе этих алгоритмов, и даже для построения полнофункциональной нейронной сети.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks (2021)
Автор: Ronald T. Kneusel
Автор: Ronald T. Kneusel
🧩 5 интересных головоломок и задач, чтобы отвлечься от рутины и немного пошевелить извилинами
Читайте очередную еженедельную подборку 5 новых интересных алгоритмических, логических и математических задачек для отдыха и прокачки мозгов.
https://proglib.io/sh/RfSQldjrhX
Читайте очередную еженедельную подборку 5 новых интересных алгоритмических, логических и математических задачек для отдыха и прокачки мозгов.
https://proglib.io/sh/RfSQldjrhX
Hands-On Unsupervised Learning Using Python (2020)
Автор: Ankur A. Patel
Количество страниц: 362
Многие эксперты считают, что машинное обучение без учителя - это новый рубеж в области искусственного интеллекта, который может стать ключом к святому Граалю в исследованиях ИИ, так называемому общему искусственному интеллекту. Поскольку большая часть мировых данных немаркирована, традиционное обучение с учителем часто не может быть применено; здесь помогает Unsupervised Learning. Неконтролируемое обучение может быть применено в работе с немаркированными наборами данных, чтобы обнаруживать значимые закономерности, скрытые глубоко в данных, шаблоны, которые могут быть почти никогда не раскрыты людьми.
Скачать книгу
Автор: Ankur A. Patel
Количество страниц: 362
Многие эксперты считают, что машинное обучение без учителя - это новый рубеж в области искусственного интеллекта, который может стать ключом к святому Граалю в исследованиях ИИ, так называемому общему искусственному интеллекту. Поскольку большая часть мировых данных немаркирована, традиционное обучение с учителем часто не может быть применено; здесь помогает Unsupervised Learning. Неконтролируемое обучение может быть применено в работе с немаркированными наборами данных, чтобы обнаруживать значимые закономерности, скрытые глубоко в данных, шаблоны, которые могут быть почти никогда не раскрыты людьми.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Hands-On Unsupervised Learning Using Python (2020)
Автор: Ankur A. Patel
Автор: Ankur A. Patel
#вопросы_с_собеседований
Почему ReLU лучше и чаще используется в нейронных сетях, чем сигмоида?
Почему ReLU лучше и чаще используется в нейронных сетях, чем сигмоида?
Автор обсуждения делится впечатлениями от первого года работы на позиции аналитика данных.
https://proglib.io/w/ff0d126b
https://proglib.io/w/ff0d126b
Reddit
From the datascience community on Reddit
Explore this post and more from the datascience community
💡 Выжимаем из гигантских нейросетей качество, обучая всего 40к параметров из 3 млрд
Гремучая смесь из глубокого обучения и покемонов — статья о том, как Яндекс применил метод P-tuning для модели YaLM.
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/588214/
Гремучая смесь из глубокого обучения и покемонов — статья о том, как Яндекс применил метод P-tuning для модели YaLM.
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/588214/
Все говорят: данные — новая нефть.
Объём рынка Big Data составил $208 млн в прошлом году, по данным Expert Market Research. Прогнозируют, что через пять лет эта цифра вырастет до $450 млн.
Какой вклад у искусственного интеллекта (ИИ) в этом процессе?
Узнаем на 📍AI Journey 2021.
Это международная конференция по искусственному интеллекту и анализу данных, которая пройдёт 10–12 ноября в онлайн-формате. Запланированы выступления более 250 keynote-спикеров.
Среди заявленных тем👇
• Big Data пайплайн для большого распределённого ИИ.
• Моделирование параллельных процессов с помощью 3D-технологий визуализации. Интеграция Big data, AI.
• Прогнозирование движения в роботизированных задачах.
А ещё: самые популярные искусственные нейронные сети, автоматическое визуальное распознавание, передача музыкального стиля при помощи ИИ, технологии ИИ в хирургии, применение ML подходов в медицинской генетике – смотрите всё это на одной площадке, не отходя от экрана монитора.
🔗Регистрироваться бесплатно сейчас
Объём рынка Big Data составил $208 млн в прошлом году, по данным Expert Market Research. Прогнозируют, что через пять лет эта цифра вырастет до $450 млн.
Какой вклад у искусственного интеллекта (ИИ) в этом процессе?
Узнаем на 📍AI Journey 2021.
Это международная конференция по искусственному интеллекту и анализу данных, которая пройдёт 10–12 ноября в онлайн-формате. Запланированы выступления более 250 keynote-спикеров.
Среди заявленных тем👇
• Big Data пайплайн для большого распределённого ИИ.
• Моделирование параллельных процессов с помощью 3D-технологий визуализации. Интеграция Big data, AI.
• Прогнозирование движения в роботизированных задачах.
А ещё: самые популярные искусственные нейронные сети, автоматическое визуальное распознавание, передача музыкального стиля при помощи ИИ, технологии ИИ в хирургии, применение ML подходов в медицинской генетике – смотрите всё это на одной площадке, не отходя от экрана монитора.
🔗Регистрироваться бесплатно сейчас