За изненада или не, Deep Learning се е превърнал в неизменна част от ежедневието на всеки модерен човек. Даваме пример с Google проложение, което използва камерата на телефона, за да преведе текста в реално време: технологията определя дали има някакви букви на снимката и след това ги превежда. Siri също е базирана на Deep Learning. Така тя знае какво е времето или откъде да си поръчате храна. Други примери имаме в медицината, при автономните коли и т.н. Какво обаче се крие в същността на Deep Learning? Вижте кратка, но съдържателна информация, в следващите редове:

Какво е Deep Learning?

Deep Learning може да се приеме като част от машинното изучаване (Machine Learning), което работи на принципа на учене и усъвършенстване, чрез изследване на компютърни алгоритми. Machine Learning използва по-прости концепции, докато Deep Learning е функция на изкуствения интелект, която работи с изкуствени невронни мрежи, които са така създадени, че да имитират работата на човешкия мозък (взаимодействието на неврони) при обработката на данни и създаването на модели, които се използват при вземането на решения. Машината се учи подобно на нашия мозък, а именно - чрез опит.

Невронни мрежи

Невроните в "мозъка" на едно AI са свързани помежду си и основно се състоят от три слоя, като междинният е скрит и е съвкупност от много други. Скритите слоеве извършват математически изчисления на база нашите входове. Води се, че колкото повече са слоевете, толкова по- „дълбока“ е мрежата.

Системите за Deep Learning изискват мощен хардуер

За системите за Deep Learning е необходим много мощен хардуер, който да устои на огромното количество данни, които се обработват чрез редица сложни математически изчисления. Понякога обаче, дори при изключителен хардуер, са необходими седмици за извършването на изчисленията. Магията на технологията не е проста, но със сигурност е предизвикателна и интересна.

В предстоящия курс - Deep Learning – ноември 2019 – предстои да покрием темата по-всеобхватно, като запознаем курсистите с най-новите ъпдейти от областта на изкуствения интелект и основните принципи на „Deep Learning”. Курсистите ще имат възможността да имплементират собственоръчно системи за разпознаване на обекти в картини, машинен превод, автоматично предлагане на думи и други. За тези цели ще се използват модерни инструменти като Tensorflow, Scikit и други. За повече информация и записвания – посетете ТОЗИ линк!


Автор: Ани Сарамбелиева