Будущее.42.0.0.2.FNL.PSD
585 subscribers
523 photos
140 videos
49 files
1.64K links
Jin Kolesnikov's future studies notes

Donate: https://boosty.to/u-nity/donate
Download Telegram
#ai #recognition

Проявление интереса корпораций к какой либо теме, которую они не в состоянии понять или охватить — далеко не новость.

Два года назад мы уже наблюдали одну из крупнейших коллабораций европейских корпораций и университетов вокруг фундаментальной задачи по робототехники. Ждет этот путь и тема искусственного интелекта.

Сегодня задачи распознавания (image recognition, but speech recognition, machine-driven translation, natural language understanding, and прочие) большей частью решены. При этом, что делать с распознанным — вопрос по прежнему раскрытым. И все "распознавальщики" хотят заработать, как на распознанном, так и на самом интересе к теме. Например, как уже это делает IBM Watson, на зависть конкурентам.

Один из ожидаемо крупнейших рынков — фермы GPU processors и чипы, с вшитыми нейронками. И Microsoft уже преуспела в этом, попиарившись на истории с Open AI и созданию услуги для разработки чат-ботов.

Также Microsoft созадала AI and Research Group, где будет поддерживать и наблюдать за успехами более 500 data scientists и инженеров, которые станут развивать продукты, внутри компании. И это все — исследовательская деятельность, ребята!

И всё это было бы здорово, весело и задорно, если бы не было так грустно. Кадровый голод все сильнее ощущается кругом. Сбер договорился с OpenDataScience.ru на создание и поддержку сети мероприятий по обучению и вовлечению молодых кадров в тему, понимаю в результате не больше, чем большая пятерка. Все хотят и ищут чуда. Не спят Китай, и другие страны, отстроевшие свои "маленькие" кремневые долины.

(Весь текст статьи ниже в общем-то о том, что еще одного сотрудника Стенфорда схантили в Google, а в конце выясняется, что из университета она не уходит. Так, подработка на стороне.))

https://www.wired.com/2016/11/google-facebook-microsoft-remaking-around-ai/
#voice #recognition

Гениальная обложка нового The Economist. Но так ли это на самом деле?
Я бы сказал, что медиа разогревают почву, а технологиям все еще есть куда стремиться.
#nl #dl #ds #bigdata #machinelearning #recognition

Птица-обувь и кот который съел кота и много-много-много всего.

Это все про нейронную сеть pix2pix которая заливает текстурой нарисованный образ.

Пробуйте сами!

https://affinelayer.com/pixsrv/index.html
#ai #recognition #aero #drone

Я был уверен, что вопрос был решен уже лет 10 назад. А на самом деле...

Корнеллский университет занялся разработкой системы, которая сможет находить нужного человека на изображениях с камер наблюдения. Эта же система позволит полицейским дронам корректировать свои полеты так, чтобы объект наблюдения всегда оставался на виду.

https://nplus1.ru/news/2017/04/12/surveillance
#recognition #ai #agro #machinelearning #ml

То, о чем я говорю на протяжении последних пяти лет наконец стало проявляться в частных случаях.

Разработка машинного обучения двинулась по пути распознавания листиков и может принести не меньше дохода, чем технология распознавания лиц, использованная в свежем iPhone X. Поставщики удобрений Monsanto и BASF пытаются научить фермеров по всему миру работать с искусственным интеллектом — специальные приложения позволяют отправить фото подозрительного пятнышка на растении и получить мгновенный диагноз — это поможет бороться с эпидемиями и паразитами. 

И это только начало, разумеется.

https://www.wsj.com/articles/leaf-recognition-technology-agriculture-digs-into-artificial-intelligence-1505300400