Лучшее видео о машинном обучении

Развитие информационных технологий и попытки создания сложных интеллектуальных систем в различных областях человеческой деятельности привели к оформлению машинного обучения в самостоятельную дисциплину.  

Сфера применения машинного обучения постоянно расширяется. Создание искусственного интеллекта уже не кажется столь фантастичным, как это было полвека назад, когда дисциплина только зарождалась. Давайте посмотрим лучшие и самые интересные видео о машинном обучении, из которых можно узнать, что оно из себя представляет, где ему можно обучиться, и где можно использовать.

Для начала посмотрите короткий видеоролик о том, что такое машинное обучение. Автор просто и на доступном уровне объяснит, что такое машинное обучение и где его применяют на практике. 

Что такое машинное обучение?

Очень важно, когда перспективные технологии становятся предметом интереса со школьной скамьи. Важно заинтересовать школьников, прежде всего старших классов, новыми направлениями в науке и технологиях. Этим, в частности, успешно занимается компания Яндекс с помощью своего проекта малой Школы анализа данных (малый ШАД) для школьников 9-11 классов. Давайте посмотрим одно из занятий малого ШАДа, посвященного введению в машинное обучение.

Малый ШАД — Что такое машинное обучение и наука о данных?

Занимательное и одновременно забавное видео о том, где и как применяется машинное обучение, почему компьютерам трудно обучаться и в чем разница между искусственным интеллектом и биологическим мозгом. 

Что такое машинное обучение и нейронные сети

Оказывается, что наши попытки создать искусственный интеллект помогают нам познавать самих себя, и, в частности, мы лучше понимаем, как работает человеческий мозг. Презентация Тома Митчелла из Карнеги Меллон развивает тему предыдущего ролика.

Что мы узнаем о человеческом мозге благодаря машинному обучению?

Машинное обучение представляет собой не только большие возможности для будущего развития технологий, но и может оказать существенное влияние на все стороны человеческого общества. Представляем серию видеоконференций Королевского общества Великобритании (аналога Академии наук), посвященных машинному обучению, его практическому применению и перспективам его развития в будущем. 

Будущие направления развития машинного обучения

Всегда интересно узнавать информацию из первоисточника. Что думают сами ученые и инженеры, занимающиеся развитием проектов в области машинного обучения и искусственного интеллекта? Давайте послушаем открытую лекцию Демиса Хассабиса, который стоял у истоков британской компании DeepMind Technologies. Сегодня она является подразделением ИТ-гиганта Google.

Открытая лекция Демиса Хассабиса о будущем машинного обучения

Карл Чапек придумал термин «робот» в 1920 году. С тех прошло почти сто лет. Роботы и искусственный интеллект перестали быть сюжетом произведений фантастического жанра, по крайней мере, мы уже имеем дело с реальными прототипами. Однако современное состояние в области робототехники требует новых идей и решений. Большие данные, роботы и новая парадигма машинного обучения в презентации инженера Кена Голдберга из Калифорнийского универстета (Беркли). Презентация состоялась в Будапеште.

Роботы в облаке. Новая парадигма машинного обучения

Ну и, наконец, несколько самых популярных видеокурсов по машинному обучению. Сначала лекции от Coursera.

Курс лекций по машинному обучению Coursera

Курс лекций Стэнфордского университета.

Machine Learning (Stanford)

Серия лекций от Data School о практическом машинном обучении.

Practical machine learning

Источник: mebius.io

Комментарии: