Ирина Диль (Хрулькова), 67 лет, Красноярск
Ирина Диль (Хрулькова), 67 лет, Красноярск — (185) друзей профиль в одноклассниках67 лет, Россия, Красноярск
Заходила 5 часов назад
Фотографии пользователя Ирина Диль (Хрулькова) в одноклассниках
Друзья 185
Татьяна Паймеева
Валерий Татьяна
Владимир И
Дмитрий Олейник
Галина Чиж
Екатерина Саханевич
Светлана Тетенкова
Лариса Мартынюк
Ирина М
Александр Шпехт
Александр Диль
Владимир Уваров
Евгений Остапенко
Борис И
Юлия Гасанова-моор
Светлана Трусова-кленчина
Тамара Маурер,
Ольга Завада
Валерий Шрайнер
Irina Leinweberg
Валентина Гиревая
Татьяна Фурсова
Екатерина Стукалкина
Галина Смирнова
Талгат Бекмагамбетов
Кристина Диль
Василий Фридрих
Людмила Пономарёва
Лидия Пузикова
Загрузить еще
Родина — Россия
185 друзей в Одноклассниках
Проживает в городе Красноярск
Знак зодиака — Лев
День рождения 24 июля
Пожалуйста, сообщите нам причину, по которой страница http://okigo.
ru/user/okid557229680640 должна быть проверена
Выберите причину жалобы: *
— Выберите причину — ПорнографияРассылка спамаОскорбительное поведениеРекламная страницаДругое
E-mail: *
Комментарий: *
Дата: *
Изображение: *
Комментарий: *
‹›×Посмотреть друзей
Действия — Диль Ирина Витальевна
Курсы для аттестации учителей от 800 ₽ (72 часа). Документы об окончании по почте БЕСПЛАТНО…
Диафрагмальное дыхание – учимся дышать правильно и с пользой для здоровья
Диафрагма – это мышца, разделяющая грудную и брюшную полости.
Диафрагмальное дыхание – это дыхание «животом» под воздействием сокращения и расслабления диафрагмы. Этот вид дыха…
Психологические особенности работы вокального ансамбля и его руководителя
Поведение и психология отдельного человека существенно за-висят от социальной среды, которая представляет собой сложноорганизованное общество. В нём люди объединены в многочисленные в разнообразные, б…
Развития музыкальных способностей в младшем школьном возрасте.
Развитие музыкальных способностей обучающихся осуществляется в комплексе и тесной связи с решением образовательных задач. Хотя развитие музыкальных способностей осуществляется как единый п…
Формирование сценического образа учащихся посредством вокального искусства
Метод эмоционального тренинга (П.
Певческое звукообразование
Звукообразование – это процесс образования певческого голоса, то есть звука определенной высоты, силы и тембра. Звукообразование связано с работой дыхательного и голосового аппаратов, наход…
Методическая разработка «Развивающие возможности театрального искусства для детей дошкольного возраста. Организация театрального кружка в ДОУ»
Коллективная театрализованная деятельность направлена на целостное воздействие на личность ребёнка, его раскрепощение, самостоятельное творчество, развитие ведущих психических процессов; спо.
Постановка дыхания при вокале
Как правило, это один из первых вопросов, который появляется у новичков: почему дыхание так быстро заканчивается? Что вообще значит — правильно дышать при пении? Для того, чтобы перестать быть н…
Использование инновационных педагогических технологий на занятиях в кружке художественной направленности»
Современное дополнительное образование находится в процессе масштабных изменений, вызываемых политическими и социально-экономическими реформами в нашей стране. К подрастающему поколению предъявляются …
Как не бояться сцены
Существует несколько видов человеческой памяти, каждая из которых имеет свои особенности.
Разучивая музыкальное произведение, чаще мы пользуемся мышечной памятью — запоминаем «пальцами&raq…
Постановка дыхания при вокале
Как правило, это один из первых вопросов, который появляется у новичков: почему дыхание так быстро заканчивается? Что вообще значит — правильно дышать при пении? Для того, чтобы перестать быть н …
Постановка дыхания при вокалеКак правило, это один из первых вопросов, который появляется у новичков: почему дыхание так быстро заканчивается? Что вообще значит — правильно дышать при пении? Для того, чтобы перестать быть н …
организаций-членов Контакты — веб-сайт foodforces!
Бельгия
Гентский университет
Коэн Де Веттинк
koen.
[email protected]
Европейский институт хорошего питания
Акация Смит
Научно-исследовательский институт сельского хозяйства, рыболовства и продовольствия Фландрии
Никки Де Клерк
Хендрик Де Рюйк
Флер Маршан
Флер.Маршан@ilvo.vlaanderen.be
Дания
Копенгагенский университет (UCPH)
Нанна Вирек
Анна Халдруп
anna.
[email protected]
Франция
ИНРАЭ
Моник Акселос
Ана Паула Батиста
АгроПарижТех
Элоди Попенда
Германия
DIL, Deutsches Institut für Lebensmitteltechnik e.V.
Питер Холл
Керстин Паш
Университет Хоэнхайма
Сюзанна Браун
Экологический институт
Юлия Ягле
julia.
Ана Фрелих-Ларсен
Ирландия
Тигаск
Деклан Трой
Кэй Берджесс
Италия
УНИБО
Кьяра Понтильо
Нидерланды
WUR, Вагенингенский университет и исследовательский центр
Питер Йонгеблод
Андреа Селелёва
Норвегия
Нофима
Камилла Рёсё
camilla.
[email protected]
Катрин Финне Куре
Польша
Институт репродукции животных и исследований пищевых продуктов Польской академии наук
Михал Яняк
Мариуш Пискула [email protected]
Португалия
Высшая школа биотехнологии (CBQF), Universidade Católica Portuguesa
Мануэла Пинтадо
Соланж Сантос
Румыния
Национальный институт исследований и разработок пищевых биоресурсов – IBA Бухарест
Настасья Бельц
nastasia.
[email protected]
Ирина Смеу
Сербия
Институт пищевых технологий в Нови-Саде (FINS)
Анамария Мандич
Ясна Мастилович
Словацкая Республика
Словацкий сельскохозяйственный университет в Нитре
Адриана Колесарова
адриана.колесарова@uniag.sk
Владимир Виеторис
Испания
Научно-исследовательский институт пищевой инженерии развития
Политехнический университет Валенсии (UPV)
Хулио Каррерас Ллистерри
juliocarreras@upv.
es
Чело Гонсалес
AINIA, технологический центр
Даниэль Гонсалес
ИРТА
Джоан Бонани
Мª Долорс Гуардиа
dolors.guardia@irta. кот
Луис Сальва
lluis.salva@irta. кот
CNTA
Инес Эчеверрия Гони
Моника Перес Мартинес
Швеция
Лундский университет
Жуселино Товар
juscelino.
[email protected]
Соединенное Королевство
Институт биологических наук Quadram (QIB, ранее известный как Институт пищевых исследований)
Пол Финглас
Мария Трака
Катрина Эдвардс
катрина.Эдвардс@quadram.ac.uk
Университет Лидса
Глобальный институт продуктов питания и окружающей среды
Луиза Дай
Элеонора Морганти
День нового ученого в области искусственного интеллекта — первая сессия; Мейнстрим — Ирина Хиггинс — Цифровая антропология
Дил Грин Искусственный интеллект, Комментарий, События 3 минуты
Ирина Хиггинс — старший научный сотрудник DeepMind, имеет опыт работы в области неврологии.
Вторая презентация на этом мероприятии в основном была посвящена рассказу о разработке AlphaGo компанией DeepMind, используя ее как средство объяснения подхода DeepMind и понимания ее культуры.
Она рассказала нам, что в DeepMind сейчас 300 ученых, и стремилась подчеркнуть благородные устремления организации — начиная с ее миссии;
Разгадать разведданные. Используйте его, чтобы сделать мир лучше.
к его «преднамеренно разработанной культуре», целью которой является объединение лучших аспектов промышленности и научных кругов; интенсивное внимание и ресурсы первого с открытым подходом второго, основанным на любопытстве.
Рабочее определение общего интеллекта, данное DeepMind, очевидно;
единый алгоритм, который может обучаться и адаптироваться для достижения производительности человеческого уровня в самом широком наборе задач.
С этой целью DeepMind сосредоточилась на разработке алгоритмов обучения общего назначения — систем, которые «обучаются» автоматически на необработанных входных данных — где предварительно запрограммирована только структура системы, а не ее характеристики, и где нет предварительных — определенные символьные интерпретации для входных данных.
Хиггинс сослался на AlexNet как на основополагающий элемент работы в этой области — очень успешную систему распознавания изображений 2012 года с использованием «глубокой сверточной нейронной сети», которая закрепила текущий взрыв работы в области нейронных сетей.
Затем она показала нам, что какими бы успешными ни были такие подходы, как бы они ни моделировались на основе биологических нейронных сетей, они работают совсем не так, как работает наш мозг; изображение собаки было идентифицировано как таковое обученной нейронной сетью. Затем накладывалось светорассеяние явно случайных пикселей — результирующее изображение практически идентично; очевидно собака для человеческого глаза, но с 99% уверенностью идентифицируется как страус той же системой ИИ [1,2,3].
Подход DeepMind добавляет к этому подходу глубокое обучение с подкреплением. Другой включенный метод подтверждает наблюдение Лукаса о том, что большая часть теоретической основы для текущего успеха устарела на десятилетия — применение метода «Обратного распространения ошибки», датируемого 1986 годом (связанная статья ссылается на более раннее описание того же алгоритма от 1974 года — древняя история в компьютерных терминах).
Таким образом, DeepMind надеется более близко приблизиться к «заземленному познанию» воплощенного разума, основанному на «сенсомоторной реальности».
Подтверждая намерения Лукаса, Ирина также подчеркнула ценность игр как среды разработки ИИ, предлагающей следующие преимущества:
- отсутствие предвзятости при тестировании (использование существующих человеческих игр гарантирует, что результаты соответствуют человеческим представлениям об интеллекте),
- доступно неограниченное количество данных,
- параллельное тестирование возможно, Показатели прогресса
- легко определить.
Переходя к конкретной истории AlphaGo, Хиггинс показал несколько видеороликов об основополагающем проекте, в ходе которого система DQN «научилась» играть в ряд видеоигр Atari только на основе доступа к массиву пиксельных дисплеев, возможному элементы управления и оценка, но без какой-либо ссылки на ранее собранные данные обучения или предшествующее моделирование. Примечательно, что такой подход привел к тому, что машина научилась играть в большинство из 49 игр.игры до человеческого уровня, а в некоторых и до сверхчеловеческого уровня – в одном примечательном случае (Breakout) обнаружение и освоение высокоэффективной техники, неизвестной самим исследователям (но известной опытным игрокам).
Затем DeepMind поставили перед собой задачу сыграть в го — игру, которую, как предсказывали многие эксперты по искусственному интеллекту, игроки с искусственным интеллектом не смогут освоить еще несколько десятилетий. Система AlphaGo более сложна, чем игровая система Atari, и была тщательно обучена на предыдущих данных. Дополнительные модули использовались для сокращения количества изучаемых вариантов перемещения до управляемого числа, но без чрезмерного ограничения объема анализа. Затем AlphaGo сыграла миллионы игр сама с собой на многочисленных параллельных машинах, улучшив свою способность предсказывать результаты ходов в «дереве» будущих возможностей, слишком огромном, чтобы его можно было полностью отследить.
Хиггинс показал нам видео чемпиона Европы по го Фан Хуэя, который тайно сыграл матч против AlphaGo перед публичным матчем против Лесса Седоля. К своему огромному удивлению, он проиграл пять нолей. Интересно, что Хуэй считает это столкновение ценным и сделало его лучшим игроком.
Видео, на котором AlphaGo делает свой знаменитый «Ход 37» и продолжает выигрывать турнир против Ли со счетом 4:1, конечно, не стало неожиданностью для зрителей, но мы остались с впечатляющим графиком, показывающим эффект передачи контроля. от охлаждающего оборудования центра обработки данных Google к системе DeepMind; эксплуатационные расходы сократились вдвое, и, как сообщается, сэкономленные средства пошли на оплату всего проекта AlphaGo. [ Кстати, вы думали, что интернет как-то низкоэнергетический? Примерно половина затрат на электроэнергию в центрах обработки данных приходится на их охлаждение; центры обработки данных в мире в прошлом году потребляли больше энергии, чем в Великобритании.]
Нравится:
Нравится Загрузка…
Прагматичный утопист. Я работаю, чтобы построить лучшее будущее, которое могу себе представить, начиная прямо здесь, прямо сейчас, с тем, что у нас есть, с учетом принципа Кристофера Александера «преобразований, сохраняющих структуру». http://dilgreen.net Посмотреть все сообщения от Дил Грин
Опубликовано
Дил Грин
Прагматичный утопист.
Я работаю, чтобы построить лучшее будущее, которое могу себе представить, начиная прямо здесь, прямо сейчас, с тем, что у нас есть, с учетом принципа Кристофера Александера «преобразований, сохраняющих структуру». http://dilgreen.net
Просмотреть полный профиль →
Искать: Архивы Выберите месяц Октябрь 2020 Декабрь 2019 Сентябрь 2019Август 2019 апрель 2019 г. Март 2019 г., июнь 2018 г., апрель 2018 г., декабрь 2017 г., апрель 2017 г. Март 2017 г. Февраль 2017 г., октябрь 2016 г., май 2016 г. Март 2016 г., январь 2016 г., ноябрь 2015 г., октябрь 2015 г., июль 2015 г., июнь 2015 г., апрель 2015 г. Март 2015 г. Октябрь 2014 г. Сентябрь 2014 г., июль 2014 г., декабрь 2013 г., ноябрь 2013 г., октябрь 2013 г.Введите свой адрес электронной почты, чтобы следить за этим блогом и получать уведомления о новых сообщениях по электронной почте.
Адрес электронной почты:
Присоединиться к 957 другим подписчикам
- Идеи применения
- Искусственный интеллект
- Комментарий
- сложность
- Ядро
- Кредит Коммонс
- экономика
- События
- биржи
- Взаимный кредит
- MyPhysioLink
- Новости
- однострочные
- Политика
- Посткапитализм
- Прогрессивная этика
- Предложения
- наука
- Услуги
- Стартовые структуры/процессы
- Терапия-умнее
- инструменты
- Трансцендер
- Без категории
- Твиттер: @dilgreen
- Электронная почта: dil@dilgreen.
