Врываемся в весну с новыми стартами: от аналитики до дизайна на курсах от наших партнеров из школы Contented 🔥

🔸 4 марта — курс «Python для анализа данных» — https://amp.gs/Jslf

🔸 5 марта — курс «UX-исследователь» — https://amp.gs/Jslk

🔸 6 марта — курс «Deep Learning и нейронные сети» — https://amp.gs/Jsl7

🔸 6 марта — специализация «Python
для веб-разработки» — https://amp.gs/Jslh

🔸 11 марта — специализация «Data Science» — https://amp.gs/Jslg

🔸 12 марта — курс «Data Engineering» — https://amp.gs/JslV

🔸 16 марта — специализация «Frontend-разработчик» — https://amp.gs/JslR

🔸 19 марта — курс «Анализ данных в BI» — https://amp.gs/Jsld

🔸 23 марта — специализация «Аналитик данных» — https://amp.gs/Jslr

🔸 23 марта — курс «Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса» — https://amp.gs/JslN

🔸 23 марта — курс «Мастер Google таблиц» — https://amp.gs/Jsls

🔸 24 марта — курс «Машинное обучение» — https://amp.gs/Jsli

🔸 26 марта — курс «Big Data для менеджеров» — https://amp.gs/JslD

🔸 27 марта — курс «Математика для Data Science» — https://amp.gs/Jslu

🔸 30 марта — курс «Тренажер product-менеджера» — https://amp.gs/JslJ

Внезапно, но в Data Science нет ничего сверхъестественного! Возможно, у вашей специализации даже есть с ней что-то общее.

Узнайте, какая профессия в Data Science вам ближе и чему вы можете научиться — https://amp.gs/Jsn1 👈

Академические дискуссии вокруг нейронных сетей шли еще в 40-х годах прошлого века, реальная их жизнь началась в 2000-х с алгоритмами глубинного обучения.

Рассказываем о проектах, благодаря которым мир познакомился с технологиями машинного обучения.

👉 https://amp.gs/JHHW

Как аналитические системы помогают улучшить управление персоналом, попутно избавляя HR-специалистов от рутины и бумажной работы.

🙌 https://amp.gs/JbBg

❓ Как называлась первая в мире компьютерная игра?

❗️ Самая первая компьютерная игра — дуэль двух космических кораблей — называлась Spacewar. За пару месяцев в свободное от работы время ее создали несколько программистов из Массачусетского технологического института.

На круглом дисплее отображалось поле битвы — ночное небо на которое было скопировано звезды, которые по расположению напоминали те, что над Кембриджем. С помощью клавиатуры или джойстика могли свободно перемещать свои боевые корабли. Количество запасов топлива, а так же боеприпасов были ограничены. Для того что бы перехитрить противника можно было совершать гиперпрыжок — это действие, когда один корабль исчезал и появлялся в любом месте карты. Можно еще было повернуться вокруг звезды, которая находилась в центре карты, пуская в ход ее гравитацию.

Интересно, что своим создателям Spacewar не принесла никакого дохода, кроме славы в узких программистских кругах.

Инженеры Стэнфорда создали мягкого робота, который меняет форму.

В простейшей версии робот представляет собой трубку, проходящую через три механизма, сжимающих ее в треугольник. Для создания более сложного робота можно объединить несколько «треугольников». Создатели робота экспериментируют с его разными формами и изучают возможность погружать его в воду, чтобы понять, сможет ли он плавать.

Потенциально мягкого робота можно использовать в работе срочных служб при стихийных бедствиях, а также отправлять его на другие планеты, где он мог бы преодолевать сложные препятствия в незнакомой окружающей среде.

Источник

«Всё, с понедельника точно начну учиться!» Если ещё со школы надеетесь на эту фразу, то внезапные каникулы из-за коронавируса — отличный повод выполнить данное себе обещание.

Собрали подборку бесплатных курсов и платформ, открывшихся на время карантина. Делитесь с друзьями и коллегами 🔥

​​Собрали курсы, статьи и другие полезные ссылки для всех, кто интересуется глубоким обучением. Enjoy ✌️

🔹 https://vas3k.ru/blog/machine_learning/ — Обзорная статья про машинное обучение, которая также затрагивает тему нейронных сетей. Написана очень простым языком и с хорошими иллюстрациями.

🔹 https://www.ozon.ru/context/detail/id/141796497 — Практические основы нейронных сетей.

🔹 https://www.labirint.ru/books/622166/point/gm/ — Практика написания нейронных сетей на языке Python.

🔹 https://www.labirint.ru/books/620686/point/gm/ — Классический труд про глубокое обучение. Много математики.

🔹 https://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ — Дорожная карта для постепенного изучения всего многообразия мира нейронных сетей.

🔹 https://metacademy.org — Ресурс, который позволяет понять взаимосвязи между разными концептами в математике и ИИ, оценить их сложность и составить постепенный путь их изучения.

🔹 https://fast.ai/ — Очень популярный курс про глубокое обучение, для тех кто в первую очередь нацелен на практику

🔹 https://www.deeplearning.ai/ — Новый курс от родоначальника обучающих материалов про нейронные сети Andrew Ng’а. Именно после его первого курса про машинное обучение на портале Coursera появилось много современных исследователей.

🔹 https://cs231n.github.io — Курс Стендфорда про сверточные нейронные сети от ведущего специалиста в Tesla.

🔹 https://cs224d.stanford.edu/ — Курс, посвященный глубокому обучению и анализу текста, в Москве по нему каждый семестр проводятся занятия.

🔹 https://distill.pub/ — Блог с очень красивыми и хорошо подготовленными статьями про нейронные сети.

🔹 https://colah.github.io/ — Блог, в котором подробно объясняются основные типы нейронных сетей.

🔹 https://vk.com/deeplearning — Сообщество с разными новостями из мира глубокого обучения.

🔹 https://telegram.me/joinchat/ABI4pz6rz2iVzWUzaVqpmA — Популярный канал, где обсуждают нейронные сети.

🔹 https://www.wildml.com/newsletter/ — Хорошая рассылка с новостями про ИИ.

🔹 https://paperswithcode.com/ — Портал с актуальными статьями из мира ИИ и кодом.