Как научиться разведке


командир рассказал о необходимых навыках

Войсковая разведка представляет собой тактическое звено огромного комплекса разведывательных мероприятий. Ее задача – вскрыть расположение войск и коммуникаций противника. Получить данные о его боевых возможностях. «Кто предупрежден – тот вооружен».

Но насколько все это нужно в нашем, XXI веке? Веке, где царят высокие технологии, спецслужбы полностью прослушивают все и вся, включая переписку в социальных сетях, а над головой висят разведывательные беспилотники и спутники? Возникает вопрос: а зачем она нужна – войсковая разведка? Зачем парни должны, рискуя жизнью, идти в глубокий тыл противника, чтобы выявить склад с оружием или расположение артиллерийской батареи?

За океаном, похоже, считают, что войсковая разведка уже не особенно и нужна. Слишком велик риск, и слишком велики выплаты страховых компаний в случае гибели разведподразделения. Спутники и компьютеры проще. Может, поэтому высокоточное оружие США и их союзников бьет по площадям, не различая, где боевики, а где обычные, мирные люди. Может, им и не нужно различать? Может, на тех, кто не соответствует определенным одними ими стандартам, и не стоит обращать внимание? Классическая англо-саксонская многовековая колониальная позиция. Ничего нового.

Мы живем в реальном, невыдуманном мире. Наша разведка есть плоть и кровь нашего народа. Это наши парни, и они всегда на передовой. Благодаря им эффективность тех же «Калибров» на порядок превышает эффективность «Томагавков».

Разведчик не должен быть крутым, он должен быть незаметным

Про их деятельность мы практически ничего не знаем, но она очень важна. Они порой ценой своей жизни сохраняют десятки, сотни других. В преддверии праздника я поговорил с моим другом, командиром войскового разведывательного подразделения воздушно-десантных войск Олегом Волковым. Олег уже в запасе, но он служил, учил, участвовал. Бывших разведчиков не бывает!

Олег, в разведку могут попасть все или только особенные парни?

– В разведывательные подразделения всегда был и есть особый отбор. Здесь нужны те, кто обладает определенными умственными, физическими и моральными качествами. Я как командир отбирал тех, кто отслужил не менее полугода и соответствующим образом зарекомендовал себя. Да, у меня существовало право выбора.

Разведчик это супермен? Насколько он соответствует образу Арнольда Шварценеггера?

– Нет, конечно. Физическая подготовка для разведчика очень важна, но только применительно к нашей специфике. Зачем в разведке груда мышц под два метра ростом? Мне как командиру подразделения нужен умный, выносливый, гармонично развитый человек. Он должен обладать определенными физическими, моральными и умственными способностями и навыками. Разведчик – это воин-универсал, но прежде всего он наблюдатель.

Какой-то мирный образ у нашего разведчика. А как же «взять языка»?

– Тут, конечно, важны навыки рукопашного боя, которые в этой ситуации необходимы. Но, кроме этого, разведчик должен уметь многое. Основной упор делается на специальные дисциплины, среди которых инженерная подготовка, техническая разведка, огневая подготовка. Все строится применительно к целям и задачам, которые стоят перед войсковой разведкой. Одной из важных задач войскового разведчика является наведение. Наведение авиации, артиллерии, в том числе и реактивной. Разведчик должен быть умным, а разведподразделение должно быть командой. Как говорится, «один за всех, и все за одного».

Сейчас основу войсковой разведки составляют контратники, а как было тогда?

– В моем подразделении были в основном солдаты-срочники. Отобранные, подготовленные, но обычные мальчишки. Такой тогда была организационная структура нашей армии. Поверьте, это никак не влияло на качество выполняемых задач. Конечно, как и сейчас, многое зависело от конкретных людей.

Какое образование необходимо разведчику?

– У меня в подразделении были люди после школы и института. Но, согласись, образование – это не признак ума, а диплом – это не конечная инстанция. У нас важную роль играет уровень интеллекта, а задача командира – определить этот уровень и подготовить бойцов, опираясь на него. Важно понимать, что разведподразделение выполняет свои задачи в отрыве от основных сил. Те же войска ВДВ выполняют задачи в тылу противника, но разведподразделение выполняет свои задачи практически в полном вакууме, без поддержки со стороны основных войсковых частей.

Какую подготовку он проходит?

– При подготовке войскового разведчика основной упор делается на специальные дисциплины, среди которых техническая разведка, инженерная и огневая подготовка и многое другое. Зачем разведчику стрелять на 500 м, если его противник находится на дистанции не более 100 м? Но разведчик должен гарантированно попасть в глаз противника безо всяких специальных прицельных приспособлений. Разведчик должен быть очень выносливым. Иногда нужно пробежать 10–15 км или пройти маршем в полной экипировке до 40–50 км. Задача разведки – не вступать в бой. Задача разведки – обнаружить, выявить то, что нужно, и передать эту информацию.

Расскажи про экипировку. Что нужно брать с собой на задание, как укомплектовать рюкзак.

– Про рюкзак, наверное, можно прочитать в Интернете, и про экипировку тоже, но в этом вопросе есть определенные принципы и подходы. Экипировка разведывательной группы зависит от поставленной задачи и от ее длительности. Командир должен решить, что необходимо взять с собой. Боекомплект всегда полный. Это не обсуждается. Инженерные средства, спецоборудование, сухпаек и другое определяются от конкретной задачи, она же предполагает, сколько времени группа будет работать в отрыве от основных сил.

Засада. И так бывает.

– Боеспособность разведподразделения мала по сравнению с основными силами, поэтому в прямое боестолкновение разведка старается не вступать. Главное – быть незаметными. Один из видов работы разведки – это засадные действия. Но здесь главным является не уничтожение противника, а получение информации. Засада производится тогда, когда ты понимаешь, что можешь выполнить задачу и получить то, что тебе нужно – информацию или образец вооружения с минимальным риском, – и быстро из этого района уйти, потому что когда подойдут основные силы противника, а в группе будут раненые, то считай, ты завалил задачу и погубил группу.

Какие правила поведения есть у разведчика?

– Комплекс правил передается из уст в уста. Это комплекс учебных, специальных дисциплин и обычной армейской жизни. В разведке на нем акцентируется больше внимания. Принцип принятия решения. Отличие общевойскового подразделения от разведывательного состоит в том, что в общевойсковом решения генерируются исключительно командирами, а в рамках разведподразделения все имеют право голоса. Да, окончательное решение принимает командир и несет за него полую ответственность, но все имеют право сказать свое слово, потому что все зависят друг от друга.

Насколько тренировочная жизнь отличается от боевой?

– Если мы говорим про учения, то мы на них работаем, работаем всем подразделением. Люди должны понимать свои действия в условиях боя, они должны быть отработаны до автоматизма, причем до боя. Ведь когда над головой свистят пули, мозг отключается, и все зависит от отработанных в ходе подготовки навыков и фактических рефлексов. Может, это прозвучит банально, но все происходит в строгом соответствии с фразой великого Суворова: «Тяжело в учении – легко в бою». Бой и учения. В обоих случаях присутствует азарт, вот только цена ошибки разная.

Расскажи случай из боевой жизни.

– Была весна, «Командировка» длилась уже три месяца. Нам поставили задачу по перекрытию путей возможного отхода противника при проведении спецоперации. Действовали мы совместно с подразделениями военной разведки. Ночью ушли в «зеленку». Около пяти утра мое подразделение должно было быть на месте. Когда мы вышли на точку, из-за листьев практически ничего не было видно. Был май месяц, и тут мы встретились в ночи. Как потом выяснилось, встреча произошла с дружественным подразделением, но реакция обоих подразделений была профессиональной. Разобрались быстро, и стрельбы не было.

Мое разведподразделение за 10–15 минут организовало засаду на тропе. Все действия были уже отработаны, каждый знал свой сектор стрельбы, а я прошел с проверкой по флангам. Один из разведчиков, который как раз не подходил под стандартное описание разведчика, успел выкопать окоп для стрельбы стоя. Я спросил его: «Как ты, Азамат, успел-то, да еще так тихо?» — «Жить захочешь – и не то успеешь, командир», – ответил он.

Что пожелаешь в этот день своим коллегам?

– Кто отслужил – вспоминайте те времена, вспоминайте наших товарищей. Поддерживайте тех, для кого разведка – это работа. Пусть разведка будет незаметной, пусть всегда выполняет свои задачи, и пусть все возвращаются домой.

День военного разведчика

Это профессиональный праздник наших военных, чья служба так или иначе связана с военной разведкой. Праздник установлен указом президента России № 549 от 31 мая 2006 года и отмечается 5 ноября.

Дата праздника выбрана неслучайно. В этот день в 1918 году в составе полевого штаба Красной армии в Петрограде было создано Регистрационное управление для координации усилий всех разведывательных органов армии. Хотя, конечно же, профессия разведчика ведет свою историю с более давних времен, но это уже другая история.

«Я хочу изучать искусственный интеллект и машинное обучение. С чего начать? »| Даниэль Бурк

Я работал в Apple Store и хотел перемен. Чтобы начать создавать технологию, которую я обслуживал.

Я начал изучать машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI).

Так много всего происходит. Перебор.

Каждую неделю кажется, что Google или Facebook выпускают новый вид ИИ, чтобы ускорить работу или улучшить наш опыт.

И не надо начинать с числа компаний, занимающихся беспилотными автомобилями.Хотя это и хорошо. Я не любитель водить машину, а дороги опасны.

Даже несмотря на то, что все это происходит, до сих пор не существует согласованного определения того, что такое искусственный интеллект.

Некоторые утверждают, что глубокое обучение можно рассматривать как ИИ, другие утверждают, что это не ИИ, если оно не проходит тест Тьюринга.

Это отсутствие четкости действительно замедлило мой прогресс вначале. Трудно было выучить что-то, что имеет так много разных определений.

Довольно определений.

Мы с друзьями создавали веб-стартап. Это не удалось. Мы сдались из-за отсутствия смысла. Но по пути я все больше и больше слышал о машинном обучении и искусственном интеллекте.

«Компьютер учится за вас?» Я не мог поверить в это.

Я наткнулся на технологию Deep Learning Nanodegree от Udacity. Веселый персонаж по имени Сирадж Раваль был в одном из промо-роликов. Его энергия была заразительной. Несмотря на то, что я не отвечал основным требованиям (я никогда раньше не писал ни строчки на Python), я подписался.

За 3 недели до даты начала курса я написал в службу поддержки Udacity по электронной почте, спрашивая, какова политика возврата. Я боялся, что не смогу пройти курс.

Мне не вернули деньги. Я закончил курс в установленные сроки. Это было сложно. Иногда действительно сложно. Мои первые два проекта были сданы с опозданием на четыре дня. Но волнение от участия в одной из самых важных технологий в мире двигало меня вперед.

Завершив курс Deep Learning Nanodegree, я гарантированно принял участие в программе Udacity AI Nanodegree, Self-Driving Car Nanodegree или Robotics Nanodegree.Все отличные варианты.

Я снова потерялся.

Классика. «Куда мне идти дальше?»

Мне нужна была учебная программа. Я заложил фундамент с помощью Deep Learning Nanodegree, теперь пришло время выяснить, что будет дальше.

Я не планировал в ближайшее время возвращаться в университет. В любом случае у меня не было 100000 долларов на получение степени магистра.

Итак, я сделал то, что делал вначале. Обратился за помощью к моему наставнику, Google.

Я начал заниматься глубоким обучением без каких-либо предварительных знаний в этой области.Вместо того, чтобы подняться на вершину айсберга искусственного интеллекта, вертолет высадил меня на вершине.

Изучив несколько курсов, я составил список из них, которые больше всего интересовали меня в Trello.

Trello - мой личный помощник / координатор курса.

Я знал, что онлайн-курсы часто бросают. Я не собирался позволять себе быть частью этого числа. У меня была миссия.

Чтобы взять на себя ответственность, я начал делиться своим опытом обучения онлайн. Я решил, что могу практиковаться в передаче того, что я узнал, а также найти других людей, которым интересны те же вещи, что и я.Мои друзья все еще думают, что я инопланетянин, когда я начинаю одну из своих авантюр с искусственным интеллектом.

Я сделал доску Trello общедоступной и написал в блоге сообщение о своих усилиях.

Учебная программа немного изменилась с тех пор, как я ее впервые написал, но она по-прежнему актуальна. Я посещал доску Trello несколько раз в неделю, чтобы отслеживать свои успехи.

Я австралиец. И все волнения, казалось, происходили в США.

Итак, я поступил наиболее логично и купил билет в один конец. Я проучился год и решил, что пора начать применять свои навыки на практике.

Мой план состоял в том, чтобы попасть в США и получить работу.

Затем Эшли написала мне в LinkedIn: «Привет, я видела твои публикации, и они действительно классные, я думаю, тебе стоит познакомиться с Майком».

Я встретил Майка.

Я рассказал ему свою историю онлайн-обучения, как я любил медицинские технологии и свои планы поехать в США.

«Возможно, тебе лучше остаться здесь на год или около того и посмотреть, что ты найдешь, я думаю, тебе бы хотелось познакомиться с Кэмерон».

Я встретил Кэмерон.

У нас был такой же разговор, о котором мы говорили с Майком.Здоровье, технологии, онлайн-обучение, США.

«Мы работаем над некоторыми проблемами со здоровьем, почему бы вам не прийти в четверг?»

Пришел четверг. Я нервничал. Но однажды кто-то сказал мне, что нервничать - это то же самое, что быть возбужденным. Я был взволнован.

Я провел день, встречаясь с командой Макса Кельзена и проблемами, над которыми они работали.

Два четверга спустя Ник, генеральный директор Athon, ведущий инженер по машинному обучению, и я пошли выпить кофе.

«Хотели бы вы присоединиться к команде?» - спросил Ник.

«Конечно», - сказал я.

Мой рейс в США был отложен на пару месяцев, и я купил обратный билет.

Изучая онлайн, я знал, что это необычно. Все должности, на которые я претендовал, имели степень магистра или, по крайней мере, какую-то техническую степень.

У меня не было ни того, ни другого. Но у меня были навыки, которые я получил на множестве онлайн-курсов.

Попутно я делилась своей работой в Интернете. Мой GitHub содержал все проекты, над которыми я работал, мой LinkedIn был разложен, и я практиковался в передаче того, что я узнал, через YouTube и статьи на Medium.

Я никогда не сдавал резюме Максу Кельсену. «Мы видели ваш профиль в LinkedIn».

Моей основной работой было резюме.

Независимо от того, учитесь ли вы онлайн или получаете степень магистра, портфолио того, над чем вы работали, - отличный способ создать скин в игре.

Навыки машинного обучения и искусственного интеллекта пользуются спросом, но это не значит, что вам не нужно их демонстрировать. Даже самый лучший продукт не будет продаваться без полки.

Будь то GitHub, Kaggle, LinkedIn или блог, всегда есть место, где люди смогут вас найти.Кроме того, иметь собственный уголок в Интернете - это очень весело.

Куда вы идете, чтобы научиться этим навыкам? Какие курсы самые лучшие?

Нет лучшего ответа. У каждого будет свой путь. Некоторые люди лучше учатся с помощью книг, другие - с помощью видео.

Что важнее, чем то, как вы начали, так это то, почему вы начинаете.

Начнем с того, почему.

Почему вы хотите получить эти навыки?

Хотите зарабатывать деньги?

Хотите строить вещи?

Хотите что-то изменить?

Нет правильной причины.Все действительны по-своему.

Начните с того, почему, потому что знать почему важнее, чем как. Иметь «почему» означает, что когда становится трудно, а становится трудно, у вас есть к чему обратиться. Что-то, чтобы напомнить вам, почему вы начали.

Понял почему? Хорошо. Время для некоторых сложных навыков.

Могу порекомендовать только то, что пробовал.

Я закончил курсы (в порядке):

  • Treehouse - Introduction to Python
  • DataCamp - Introduction to Python & Python for Data Science Track
  • Udacity - Deep Learning & AI Nanodegree
  • Coursera - Deep Learning by Эндрю Нг
  • быстро.ai - Часть 1, скоро будет Часть 2

Они все мирового класса. Я визуально обучаюсь. Я лучше учусь видеть, что делается. Все эти курсы так и делают.

Если вы абсолютный новичок, начните с некоторых вводных курсов Python, а когда почувствуете себя немного увереннее, переходите к науке о данных, машинному обучению и искусственному интеллекту. DataCamp отлично подходит для начинающих, изучающих Python, но желающих изучить его с упором на науку о данных и машинное обучение.

Самый высокий уровень математического образования у меня был в средней школе.Остальное я узнал через Khan Academy, так как мне это было нужно.

Существует множество разных мнений о том, сколько математики вам нужно знать, чтобы заняться машинным обучением и искусственным интеллектом. Я поделюсь своим.

Если вы хотите применить методы машинного обучения и искусственного интеллекта к решению проблемы, вам не обязательно иметь глубокое понимание математики, чтобы получить хороший результат. Такие библиотеки, как TensorFlow и PyTorch, позволяют кому-то с небольшим опытом работы с Python создавать современные модели, в то время как математика выполняется за кулисами.

Если вы хотите углубиться в исследования машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью программы PhD или чего-то подобного, глубокие знания математики имеют первостепенное значение.

В моем случае я не собираюсь углубляться в математику и улучшать производительность алгоритма на 10%. Я предоставлю это людям умнее меня.

Вместо этого я более чем счастлив использовать доступные библиотеки и манипулировать ими, чтобы решать проблемы так, как я считаю нужным.

То, что делает на практике инженер-машиностроитель, может быть не тем, что вы думаете.

Несмотря на обложки многих интернет-статей, это не всегда связано с работой с роботами с красными глазами.

Вот несколько вопросов, которые инженер по машинному обучению должен задавать себе ежедневно.

  • Контекст - Как можно использовать машинное обучение, чтобы узнать больше о вашей проблеме?
  • Данные - Вам нужно больше данных? В какой форме это должно быть? Что делать, если данные отсутствуют?
  • Моделирование - Какую модель вам следует использовать? Это слишком хорошо работает с данными (переоснащение)? Или почему не очень хорошо работает (не подходит)?
  • Производство - Как вы можете запустить свою модель в производство? Это должна быть онлайн-модель или она должна обновляться через определенные промежутки времени?
  • Выполняется - Что произойдет, если ваша модель сломается? Как улучшить его, добавив больше данных? Есть ли способ лучше?

Я позаимствовал их из замечательной статьи Рэйчел Томас, одной из соучредителей Fast.аи, она углубляется в полный текст.

Чтобы узнать больше, я снял видео о том, чем мы обычно занимаемся в понедельник в Max Kelsen.

Нет правильного или неправильного способа попасть в ML или AI (или что-то еще).

Самое прекрасное в этой области то, что у нас есть доступ к одним из лучших технологий в мире, все, что нам нужно сделать, это научиться их использовать.

Вы можете начать с изучения кода Python (мой любимый).

Вы можете начать с изучения математического анализа и статистики.

Вы можете начать с изучения философии принятия решений.

Машинное обучение и искусственный интеллект восхищают меня, потому что они пересекаются на стыке всего этого.

Чем больше я узнаю об этом, тем больше понимаю, что мне еще есть чему поучиться. И это меня возбуждает.

Иногда я расстраиваюсь, когда мой код не запускается. Или я не понимаю концепции. Поэтому я временно сдаюсь. Я сдаюсь, позволяя себе уйти от проблемы и вздремнуть. Или пойти прогуляться.Когда я возвращаюсь, мне кажется, что я смотрю на это другими глазами. Волнение возвращается. Я продолжаю учиться. Говорю я себе. Я обучающаяся машина.

В этой области происходит столько всего, что может быть сложно начать работу. Слишком много вариантов приводит к отсутствию вариантов. Игнорируйте это.

Начинайте с того, что вас больше всего интересует, и следуйте этому. Если он ведет в тупик, отлично, вы поняли, что вам неинтересно. Вернитесь назад и вместо этого сверните на другую развилку дороги.

Компьютеры умны, но они все еще не могут учиться самостоятельно.Им нужна твоя помощь.

.

Искусственный интеллект 101: С чего начать

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Вы думаете о Чаппи, Терминаторе и Люси? Разумные, осознающие себя роботы ближе к реальности, чем вы думаете. Суть искусственного интеллекта - это разработка компьютерных систем, которые равны или превосходят человеческий интеллект. Искусственный интеллект (ИИ) - это исследование информатики, направленное на разработку программного обеспечения или машин, демонстрирующих человеческий интеллект.Достаточно простое определение, правда?

Очевидно, это еще не все. ИИ - это обширная тема, начиная от простых калькуляторов и заканчивая технологиями самоуправления и тем, что может радикально изменить будущее.

Цели и приложения ИИ

Основные цели ИИ включают дедукцию и рассуждение, представление знаний, планирование, обработку естественного языка (НЛП), обучение, восприятие и способность манипулировать и перемещать объекты. Долгосрочные цели исследований искусственного интеллекта включают достижение креативности, социального интеллекта и общего (человеческого уровня) интеллекта.

ИИ сильно повлиял на разные сектора, которые мы, возможно, не осознаем. Рэй Курцвейл говорит: «Многие тысячи приложений искусственного интеллекта глубоко встроены в инфраструктуру каждой отрасли». Джон Маккарти, один из основателей ИИ, однажды сказал, что «как только он работает, никто больше не называет это ИИ».

В общих чертах ИИ подразделяется на следующие:

Источник: Bluenotes

Типы ИИ

Хотя существуют различные формы ИИ, поскольку это широкое понятие, мы можем разделить его на следующие три категории на основе возможностей ИИ:

Слабый ИИ, , также называемый узким ИИ, фокусируется на одной задаче.В случае слабого ИИ нет самосознания или подлинного интеллекта.

iOS Siri - хороший пример слабого ИИ, сочетающего в себе несколько слабых методов ИИ. Он может многое сделать для пользователя, и вы увидите, насколько он «узкий», когда попытаетесь поговорить с виртуальным помощником.

Сильный ИИ, , который также называют Истинным ИИ, - это компьютер, умный как человеческий мозг. Такой ИИ сможет выполнять все задачи, которые может выполнять человек.В этой области ведется много исследований, но нам еще многое предстоит сделать. Вы должны представить себе Матрицу или меня, робота.

Искусственный суперинтеллект поразит вас, если вас впечатлит Сильный ИИ. Ник Бостром, ведущий мыслитель ИИ, определяет его как «интеллект, который намного умнее, чем лучший человеческий мозг практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки».

Искусственный суперинтеллект - причина, по которой многие выдающиеся ученые и технологи, в том числе Стивен Хокинг и Илон Маск, выразили обеспокоенность по поводу возможности исчезновения человечества.

Как начать?

Первое, что вам нужно сделать, это выучить язык программирования. Хотя есть много языков, с которых вы можете начать, многие предпочитают начинать с Python, потому что его библиотеки лучше подходят для машинного обучения.

Вот несколько хороших ресурсов для Python:

Введение в ботов

Бот - это самый простой пример слабого ИИ, который может выполнять автоматические задачи от вашего имени. Чат-боты были одной из первых автоматизированных программ, получивших название «боты».«Вам нужны AI и ML для ваших чат-ботов. Веб-сканеры, используемые поисковыми системами, такими как Google, являются прекрасным примером сложного и продвинутого BOT.

Вы должны изучить следующее, прежде чем начать программировать ботов, чтобы облегчить себе жизнь.

    • xpath - это поможет вам проверить и настроить таргетинг на HTML и построить своего бота на основе того, что вы там видите.
    • regex - это поможет вам обрабатывать данные, которые вы скармливаете своему боту, путем очистки или нацеливания (или обоих) на части, которые имеют значение для вашей логики.
  • REST - это действительно важно, поскольку в конечном итоге вы будете работать с API. Для этого вы можете использовать запросы.

Как создать своего первого бота?

Вы можете начать изучение того, как создавать ботов на Python, самым простым способом из следующего руководства.

Вы также можете начать с использования API-интерфейсов и инструментов, которые позволяют создавать приложения для конечных пользователей. Это поможет вам создать что-то, не беспокоясь сначала о теории.Вот некоторые из API-интерфейсов, которые вы можете использовать для этого:

Вот список нескольких задач BOT, которые вы можете попрактиковать и опробовать, прежде чем приступить к окончательной задаче.

Что теперь?

После того, как вы получите полное представление о предпочитаемом вами языке программирования и достаточно попрактикуетесь с основами, вы должны начать больше узнавать о машинном обучении. В Python начните изучать библиотеки Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy, которые будут полезны при написании алгоритмов машинного обучения.Вам нужно знать и продвинутую математику.

Вот список ресурсов, которые вы можете изучить и попрактиковаться:

Вот еще несколько ценных ссылок:

Вам также следует принять участие в различных соревнованиях по программированию AI и BOT в разных местах в Интернете:

Перед вами начните учиться и вносить свой вклад в область ИИ, прочтите, как ИИ быстро меняет мир.

Популярные сообщения, подобные этой:

  1. Как нанять специалиста по данным
  2. 5 обязательных советов по прокторингу для платформы оценки разработчиков
  3. Как убедиться, что ваш пул технических талантов защищен от переманок
.

КАК ИЗУЧАЕТСЯ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ?

Системы искусственного интеллекта полагаются на искусственные нейронные сети (ИНС), которые пытаются имитировать работу мозга для обучения.

ИНС можно обучить распознавать шаблоны в информации, включая речь, текстовые данные или визуальные изображения, и они являются основой для большого числа разработок в области ИИ за последние годы.

Обычный ИИ использует ввод, чтобы «обучить» алгоритм определенному предмету, скармливая ему огромные объемы информации.

Системы искусственного интеллекта полагаются на искусственные нейронные сети (ИНС), которые пытаются имитировать работу мозга для обучения. ИНС можно обучить распознавать шаблоны в информации, включая речь, текстовые данные или визуальные изображения.

Практические приложения включают услуги языкового перевода Google, программное обеспечение для распознавания лиц Facebook и живые фильтры для изменения изображений Snapchat.

Процесс ввода этих данных может занять очень много времени и ограничен одним типом знаний.

Новое поколение ИНС, называемое состязательными нейронными сетями, противопоставляет друг другу остроумие двух ИИ-ботов, что позволяет им учиться друг у друга.

Этот подход разработан для ускорения процесса обучения, а также для уточнения результатов, создаваемых системами ИИ.

.

Смотрите также