AMA: sztuczna inteligencja
![](https://wykop.pl/cdn/c3397993/link_Vynoh9CwFzfK5atXRAhqiZDpYA3FCSxL,w300h194.jpg)
Jak już wczoraj wspomnieliśmy jesteśmy gotowi (more or less) na AMA o sztucznej inteligencji. Jesteśmy startupem, który zajmuje się machine learning i sieciami neuronowymi. Czekamy na wasze pytania
![](https://wykop.pl/cdn/c3397992/Craftinity_jUXGD6sefv,q52.jpg)
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- 455
Jak już wczoraj wspomnieliśmy jesteśmy gotowi (more or less) na AMA o sztucznej inteligencji. Jesteśmy startupem, który zajmuje się machine learning i sieciami neuronowymi. Czekamy na wasze pytania
Komentarze (305)
najlepsze
https://www.coursera.org/course/ml
https://www.coursera.org/course/neuralnets
https://twitter.com/deeplearninghub
Dla nas znaczenie mają umiejętności, nie certyfikaty ukończenia studiów, kursów itd. Myślimy, że coraz więcej pracodawców podziela naszą opinię w tej branży.
Jeśli chodzi o naukę, to jakiś kurs z edx/coursera/udacity typu "Introduction to programming". Dobrym ruchem byłoby jak najszybsze znalezienie praktyk w zawodzie, co można zrobić po ~ 6 miesiącach nauki.
Machine Learning in action z wydawnictwa Manning jest bardzo praktyczny i przystępny
http://caffe.berkeleyvision.org/
Nie używamy obecnie caffe właśnie z powodu kiepskiej dokumentacji w stosunku do theano czy deeplearning4j
http://www.bbc.com/news/technology-30290540
http://www.wired.com/2015/01/elon-musk-ai-safety/
Pzdr i powodzenia!
Pierwszy strzał, tworzymy semantyczną przestrzeń danych, w której kodujemy obrazki (które wyszukujemy na większych obrazach) jako krótkie kody binarne za pomocą Deep Belief Network. Podobne obrazki mają podobne kody semantyczne. Następnie robimy sliding window po nowym obrazku, kodujemy pośrednie okna i porównujemy kody binarne okna oraz wejściowego obrazka, który mamy wykryć. Jeżeli są podobne to wykryliśmy obrazek, jeśli nie to nie.
Polecamy kurs Geoffrey'a Hinton'a z coursera o sieciach neuronowych.
np. w ramach koła informatycznego?
myślę, że byłoby spore zainteresowanie
2. Co mogę zrobić jako student/Junior java?
3. Czemu neurony a nie inne algorytmy?
4. Dużo zleceń?
5. Jaki rozmiar danych dostajecie do nauczenia sieci?
6. Jak dużo jesteście w stanie przerobić obecnie?
7. Kto słucha Ariany Grande????? - zakładka w powiązanych obrazkach
8. IIu macie ludzi?
9. Czemu Scala? (Java 4 life :))
1. Zależy na jakie stanowisko :> Przykładowo na data scientist, znajomość computer vision/classical machine learning/deep learning. Jeśli chodzi o technologie, to dobrze byłoby żebyś znał, którąś którą używamy obecnie, ale wiemy, że język programowania nie jest sprawą nadrzędną w trakcie rozmowy kwalifikacyjnej (przynajmniej nie u nas :))
2. Nauczyć się deeplearning4j i zaaplikować do nas :>
3. Bo lepiej działają.
4. Tak.
5. Im więcej tym lepiej :> Przykładowo, w