Когда уже нейронные сети научаться писать программы вместо нас, программистов? Зачем люди заставляют нейронные сети генерить другие нейронные сети? Ответы на эти и другие вопросы вы найдёте в 70-м выпуске SDCast'а! У меня в гостях Вячеслав Ковалевский, подкастер, преподаватель на Хекслете, бэкенд-разработчик.

В этом выпуске мы говорим про нейронные сети, их применение в Machine Learning & Artificial Intelligence направлениях и не только. Начали мы с теоретической части про нейронные сети, а затем углубились в технические (и не только) детали:

* Что представляет из себя нейронная сеть?

* Как она устроена и работает?

* Какие типы нейронных сетей бывают и для каких задач они хороши?

* Как происходит настройка нейронной сети?

* Насколько важен процесс обучения сетки? Как это обычно делается и какие есть варианты?

* Распределённые системы обучения нейронных сетей

* Эффективное использование машинных ресурсов (в том числе не только CPU, но и GPU) для работы и обучения сети

Обсудили мы в целом задачи Machine Learning, растущие объемы данных и способы их эффективной обработки, и вообще, куда катится весь этот мир! :)

Ссылки на ресурсы по темам выпуска:

* Блог Славы про нейронные сети mxnet.guru (http://mxnet.guru/)

* Notebooks designed to teach deep learning (http://gluon.mxnet.io/index.html), Apache MXNet (incubating) (https://github.com/apache/incubator-mxnet), and the gluon interface

* Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API (https://research.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html)

* AutoML for large scale image classification and object detection (https://research.googleblog.com/2017/11/automl-for-large-scale-image.html)

Понравился выпуск? — Поддержи подкаст на patreon.com/KSDaemon (https://www.patreon.com/KSDaemon) а так же ретвитом, постом и просто рассказом друзьям!