Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Хорошо написано. Чётко, структурировано, без воды. Низкий порог вхождения в тему – достаточно быстро освоился в новых понятиях.

Читаешь книгу, и в это же время видишь новости об установке в метро устройств для опознавания лиц.

Будущее уже наступило, что тут скажешь.

Теперь перед корпорациями, гос. структурами и простыми людьми стоит задача сделать обучаемые машины безопасными для человека. Автор книги на основе собственного опыта (очень интересная глава про Facebook- всем советую!) размышляет о том, как добиться этого в ближайшие десятилетия. И вообще, возможно ли это.

Актуально, познавательно, местами злободневно.

Это крайне занимательная книга. Но скажу сразу, что автор, хоть и обещает, что расскажет "легким языком", по факту рассчитывает на читателя, который помнит и малость имеет представление о том, что такое функция, ее производная, как вычисляется тот же интеграл от производной. А еще малость помнит языки программирования, сам принцип, как пишутся программы. Так что если вы надеетесь, что там найдет крайне простое описание того, что такое ИИ - это наивно. Книга рассчитана именно на людей, которые хорошо помнят высшую математику и основы математического анализа, например, те же графы, матричное решение, построение функции для множества чисел. Признаюсь, я математику не очень люблю, там есть верные решения и не верные. Не то, что в жизни. Но читал я с упоением. Так как в принципе имею представления о том, что говорит автор. Например, как писать простые программки на вычисления, на выборку. Знаю логику, как мысль оформить в знаки. Там же, действительно, малость иная логика. Наверно, из-за этого для меня ИИ некая загадка, непонятно. Тем более самообучающиеся программы. После этой книги я много чего понял. Например, саму логику построения. Довольно интересно придумано, например, с той же выборкой критериев. Мне книга понравилась. Но я что-то сомневаюсь, что большинству это будет интересно. Все же написана она специфически. И рассчитана на читателя, который хорошо знаком хотя бы с мат-анализом, тем же программированием. Ругать не буду, но литература сильно специфичная. Благодарю за внимание! Надеюсь, что отзыв окажется для вас полезным. Общее впечатление: любопытно, но если вы ещё помните, что такое функция, ее производная и ось абсцисс.

Понравилось, как автор описал проникновение искусств. интеллекта во все сферы жизни: экономика, коммуникация, транспорт, медицина.

"Как учится машина" стала толчком к изучению мышления, психологии и лингвистики. На стыке этих дисциплин и лежит секрет обучаемости машин.

Теперь на очереди книги Ноама Хомски и Пиаже. Слышал об авторах много хорошего, но благодаря выжимкам Лекуна решился прочитать их работы.

Неплохо. Интересно рассказано про глубокое обучение и глубокие сети.Автор подробно объясняет алгоритмы интеллекта, показывая как именно машина будет решать ту или иную задачу.

Из минусов: слишком много истории технического прогресса ХХ века + слишком много взято из опыта и работы самого автора. А хотелось-то больше прочитать именно про революцию в искусственном интеллекте и какие-то конкретные