Արհեստական բանականություն
How Smart Machines Think
Ինչպես են մտածում խելացի մեքենաները
Մարդկային բանականության ու մտքի վերարտադրումն այն վերջնարդյունքն է, որին ուղղված են ավտոմատացված սարքերի նախագծման և ստեղծման բոլոր ջանքերը։ Մենք համառորեն փորձում ենք օժտել մեքենայական բարդ կառուցվածքներին տեսնելու, մտածելու և որոշումներ ընդունելու կարողությամբ՝ այդպիսով բացառելով մարդկային գործոնը մի շարք ոլորտներից։
Արհեստական բանականության և մեքենայական ուսուցման բնագավառներում տարեցտարի գրանցած հաջողությունները մեզ հետզհետե դարձնում են առավել մոտ ինքնակառավարվող ու խելացի սարքավորումների էլ ավելի կատարելագործված տարբերակներ ստեղծելուն, և մի՞թե դա հրաշալի մեկնարկ չէ դեպի ավելի բարդ ու անհասանելի թվացող չափումներ։
Բաց թողնելով էթիկակական մի շարք հարցադրումներ, որոնք կարող են ծագել այս ճանապարհին, սեղանին ենք դնում Sean Gerrish-ի «Ինչպես են մտածում խելացի մեքենաները» գիրքը, որը պատմում է մի շարք կարևոր մշակումների և հայտնագործությունների մասին, որոնք, ներդրվելով մեքենայական դաշտ, խելացի սարքավորումներին թույլ են տվել ընկալել և փոխազդել իրենց շրջապատող աշխարհի հետ հնարավոր լավագույն կերպով:
Գիրքը շարադրված է լայն լսարանի համար և հավասարաչափ հասանելի է թե՛ մեքենայական ուսուցմամբ հետաքրքրված ավագ դպրոցի աշակերտին, թե՛ ճարտարագետ-մեխանիկին։ Հենց այդ նպատակով հեղինակը փորձել է չծանրաբեռնել այն մաթեմատիկական բարդ ալգորիթմներով՝ հասցնելով դրանք անհրաժեշտ նվազագույնի և շեշտադրելով առանցքային գաղափարները։
Code Republic ծրագրավորման ուսումնահետազոտական կենտրոնում մենք մեկնարկել ենք գրքի թարգմանության աշխատանքներն ու, դրանց ավարտվելուն պես, կներկայացնենք վերջինիս հայալեզու օրինակը։ Մինչ այդ ծանոթացեք արդեն իսկ թարգմանված գլուխներին և գրքի ընդհանուր բովանդակությանը։
Գլուխ առաջին- «Ավտոմատացման գաղտնիքը»
- Ֆլեյտահարը
- Մերօրյա ավտոմատացված սարքերը
- Ճոճանակի տատանումը
Գլուխ երկրորդ- «Ինքնավար մեքենաները և DARPA-ի Մեծ մարտահրավերը»
- $1 միլիոն մրցանակով մրցավազք անապատում
- Ինչպե՞ս ստեղծել ինքնավար մեքենա
- Երթուղու նախագծումը
- Երթուղու որոնումը
- Ուղորոշում
- Մեծ մարտահրավերի հաղթողը
- Ձախողված մրցավազք
Գլուխ երրորդ- «Չշեղվել կածաններից․ ինքնավար մեքենաների ընկալումը»
- Երկրորդ Մեծ Մարտահրավերը
- Մեքենայական ուսուցումը ինքնավար մեքենաներում
- Stanley-ի «ճարտարապետությունը»
- Խոչընդոտների շրջանցում
- Ճամփեզրի որոնումներ
- Ճանապարհի դիտում
- Ուղու պլանավորում
- Ինչպես էին հաղորդակցվում Stanley-ի ուղեղի մասերը
Գլուխ չորրորդ- «Զիջումներ խաչմերուկներին․ Ինքնավար մեքենայի «ուղեղը»
- Քաղաքային մարտահրավերը
- Ընկալողական աբստրակցիա
- Մրցավազքը
- Boss-ի բարձրակարգ դատողությունների շերտը
- Հաղթահարել խցանումները
- Եռաշերտ կառուցվածք
- Ինքնավար մեքենաների նկատած արգելքների դասակարգումը
- Ինքնավար մեքենաները՝ որպես բարդ համակարգեր
- Ինքնավար մեքենաների հետագիծը
Գլուխ հինգերորդ- «Նեթֆլիքսը և Առաջարկման համակարգի մարտահրավերը»
- Գլխավոր մրցանակ՝ 1 միլիոն դոլար
- Ախոյանները
- Ինչպե՞ս զարգացնել դասակարգիչը
- Մրցույթի նպատակները
- Վարկանիշների մեծ մատրիցը
- Մատրիցի ֆակտորիզացիա
- Առաջին տարվա ավարտը
Գլուխ վեցերորդ- «Թիմերի անսամբլներ․ Նեթֆլիքսի մրցանակակիրները»
- Հավակնորդների միջև մրցակցության վերացումը
- Առաջին տարվա ավարտը
- Ժամանակային կանխատեսումներ
- Գերհագեցվածություն
- Մոդելների կապակցում
- Երկրորդ տարին
- Վերջին տարին
- Մրցույթից հետո
Գլուխ յոթերորդ- «Համակարգիչների ուսուցում պարգևատրումների միջոցով»
- DeepMind-ը խաղում է Աթարի
- Ամրապնդմամբ ուսուցում
- Ցուցումներ ագենտին
- Ագենտի ծրագրավորման գործընթացը
- Ինչպես է ագենտը տեսնում աշխարհը
- Փորձի ձուլակտորներ
- Խաղալ Աթարի՝ ամրապնդմամբ ուսուցման միջոցով
Գլուխ ութերորդ- «Ինչպե՞ս հաղթել Atari խաղերը՝ օգտագործելով նեյրոնային ցանցեր»
- Նեյրոնային ինֆորմացիա մշակող համակարգեր
- Մոտարկում, այլ ոչ անթերի արդյունք
- Նեյրոնային ցանցերը՝ որպես մաթեմատիկական ֆունկցիաներ
- Atari խաղացող նեյրոնային ցանցի կառուցվածքը
- Ավելի խորը հայացք նեյրոնային ցանցերին
Գլուխ իններորդ- «Արհեստական նեյրոնային ցանցերի աշխարհընկալումը»
- Արհեստական բանականության միստիկան
- Ավտոմատ շախմատիստը
- Ապակողմնորոշում նեյրոնային ցանցերում
- Պատկերներում օբյեկտները ճանաչելու գործընթացը
- Գերհագեցվածություն
- ImageNet
- Կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր
- Ինչու՞ «խորը» ցանցեր
- Տվյալների խցանումներ
Code Republic-ը ծրագրավորման ուսումնահետազոտական կենտրոն է, որտեղ խմբավորում ենք խորացված ծրագրավորումը մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի և ինժեներության հետ։
Մենք ջանք ու ժամանակ չենք խնայում և ստեղծում ենք այնպիսի որակյալ նյութեր, որոնք ցույց են տալիս ծրագրավորման իրական կողմը` արվեստը: Առայժմ դա ստացվում է, իսկ պատճառը պարզ է.
մենք սիրում ենք այն, ինչ անում ենք։
Ձգտում ենք ունենալ ծրագրավորման, մաթեմատիկայի, ֆիզիկայի և ինժեներության խորացված լավագույն դասընթացները և վարձավճարը սահմանել ամսական հնարավոր նվազագույնը` 42 000 դրամ։ Խոստանում ենք երբեք չթանկացնել, իսկ շատ ու շատ անվճար դասընթացներ էլ տեղադրել YouTube-յան մեր ալիքում, այստեղ՝
Բոլոր ցանկացողները կարող են ստեղծել և տեղադրել նոր դասընթացներ, կամ, ինչու ոչ, գրել հայալեզու հոդվածներ Medium-ում։ Համագործակցության համար գրեք մեզ contact@coderepublic.am հասցեով։ Եվ, իհարկե, հետևեք մեզ այլ սոց. ցանցերում. Facebook, Instagram, Telegram, և որ ավելի կարևոր է՝ LinkedIn, տեղադրում ենք միայն օգտակար նյութեր։
Ջանք ու եռանդ չենք խնայում լուծելու երկրում գլխավոր խնդիրներից մեկը՝ որակյալ ծրագրավորող-ինժեներների կրթումը։ Ժամանակատար է, դժվար է, բայց կանգ չենք առնում։
Ընտրել ենք բա՛րդ ճանապարհը։
