Ограничения глубинных нейронных сетей
Глубинное обучение нейронных сетей явилось прорывом в развитии систем искусственного интеллекта. Многие задачи недоступные классическим методам машинного обучения были решены на уровне близком к возможностям человека или даже более высоком.
Тем не менее, существуют значительные проблемы обучения нейронных сетей, серьезно ограничивающие их применение. Примеры таких проблем, это большой объем размеченных данных, необходимый для обучения сети, сложность переноса опыта обученной сети на другие задачи. Мы поговорим об этих проблемах и о возможных путях их решения.
АвторДмитрий Бабаев- ОрганизаторGeek Picnic
Лекции курса
5Онлайн-курсы по робототехнике
3
Робототехника на Python. Соревнования
Курс научит решать популярные задачи, которые даются на соревнованиях по робототехнике, при помощи текстового языка программирования Python.
Бесплатный
Робототехника на Python. Базовые алгоритмы
Курс познакомит с текстовым языком программирования Python. Вы сможете запрограммировать мобильного робота для решения задач движения по линии, ориентации в пространстве и нахождения выхода из лабиринта.
Бесплатный
Интенсив по робототехнике: Движение по линии
Курс подробно раскроет тему движения робота по линии на примере конструктора Lego Spike Prime: от калибровки датчика и регуляторов до нюансов разных видов движения: плавного, с прямыми поворотами на 90° и поворотами на любой градус при помощи гироскопа.
Платный доступ