Искусственный интеллект: новая суперспособность науки

00:04Всем привет будете поприветствуем друг Всем привет будете поприветствуем друг друга друга друга [аплодисменты] [аплодисменты] [аплодисменты] похлопаем я Рад приветствовать вас на похлопаем я Рад приветствовать вас на похлопаем я Рад приветствовать вас на этом курсе МФК Давайте вкратце этом курсе МФК Давайте вкратце этом курсе МФК Давайте вкратце расскажу про наш проект про наш курс расскажу про наш проект про наш курс расскажу про наш проект про наш курс чуть-чуть про себя и мы начнём лекцию чуть-чуть про себя и мы начнём лекцию чуть-чуть про себя и мы начнём лекцию Сегодня у нас с вами первая лекция она Сегодня у нас с вами первая лекция она

00:23Сегодня у нас с вами первая лекция она называется искусственный интеллект новая называется искусственный интеллект новая называется искусственный интеллект новая суперспособность суперспособность суперспособность науки но перед этим яу вкратце про наш науки но перед этим яу вкратце про наш науки но перед этим яу вкратце про наш проект У нас есть два курса один из них проект У нас есть два курса один из них проект У нас есть два курса один из них а а а основной курс и наш

00:53основы искусственного интеллекта здесь основы искусственного интеллекта здесь нет никаких требований к нет никаких требований к нет никаких требований к программированию и достаточно просто его программированию и достаточно просто его программированию и достаточно просто его понять Надеюсь вот основной курс у него понять Надеюсь вот основной курс у него понять Надеюсь вот основной курс у него совсем другая цель у него цель сделать совсем другая цель у него цель сделать совсем другая цель у него цель сделать научную публикацию с применением научную публикацию с применением научную публикацию с применением машинного обучения нейронных сетей машинного обучения нейронных сетей

01:08машинного обучения нейронных сетей искусственного интеллекта Вот И там уже искусственного интеллекта Вот И там уже искусственного интеллекта Вот И там уже соответственно есть проходные испытания соответственно есть проходные испытания соответственно есть проходные испытания и нужно иметь определённую подготовку и нужно иметь определённую подготовку и нужно иметь определённую подготовку для того чтобы на него поступить для того чтобы на него поступить для того чтобы на него поступить соответственно это наш сайт на нём можно соответственно это наш сайт на нём можно соответственно это наш сайт на нём можно узнать все подробности и про эти два узнать все подробности и про эти два

01:20узнать все подробности и про эти два курса И вообще про наши открытые курса И вообще про наши открытые курса И вообще про наши открытые материалы которые присутствуют и так материалы которые присутствуют и так материалы которые присутствуют и так далее Что мы делаем вкратце мы помогаем далее Что мы делаем вкратце мы помогаем далее Что мы делаем вкратце мы помогаем молодым учёным освоить такой инструмент молодым учёным освоить такой инструмент молодым учёным освоить такой инструмент как искусственный интеллект и с помощью как искусственный интеллект и с помощью как искусственный интеллект и с помощью этого инструмента сделать научную этого инструмента сделать научную

01:36этого инструмента сделать научную публикацию вкратце в цифрах за прошлые публикацию вкратце в цифрах за прошлые публикацию вкратце в цифрах за прошлые потоки сейчас мы стартанул уже девятый потоки сейчас мы стартанул уже девятый потоки сейчас мы стартанул уже девятый поток Ну вот за прошлые семь потоков у поток Ну вот за прошлые семь потоков у поток Ну вот за прошлые семь потоков у нас там 320 выпускников из них 170 нас там 320 выпускников из них 170 нас там 320 выпускников из них 170 сделали курсовую работу с применением сделали курсовую работу с применением сделали курсовую работу с применением искуственного интеллекта искуственного интеллекта

01:52искуственного интеллекта и 50 человек сделали непосредственно и 50 человек сделали непосредственно и 50 человек сделали непосредственно научные публикации с применением научные публикации с применением научные публикации с применением машинного обучения

02:04у нас на курсе классная Атмосфера у нас на курсе классная Атмосфера мы проводим лекции семинары проводим мы проводим лекции семинары проводим мы проводим лекции семинары проводим лекции приглашённых экспертов проводим лекции приглашённых экспертов проводим лекции приглашённых экспертов проводим различные мероприятия которые различные мероприятия которые различные мероприятия которые соответственно направлены на то соответственно направлены на то соответственно направлены на то чтобы получить те знания которые чтобы получить те знания которые чтобы получить те знания которые необходимы чтобы решить ту задачу необходимы чтобы решить ту задачу

02:18необходимы чтобы решить ту задачу которая Перед вами которая Перед вами которая Перед вами стоит вкратце про меня Меня зовут стоит вкратце про меня Меня зовут стоит вкратце про меня Меня зовут немченко Виктор Андреевич Если вы будете немченко Виктор Андреевич Если вы будете немченко Виктор Андреевич Если вы будете звать просто Виктор звать просто Виктор звать просто Виктор Это я чтобы не отстать сде Это я чтобы не отстать сде Это я чтобы не отстать сде м будет интересно м будет интересно м будет интересно Подписывайтесь я у вас буду читать этот Подписывайтесь я у вас буду читать этот Подписывайтесь я у вас буду читать этот курс соответственно я чем ещ занимаюсь

02:36курс соответственно я чем ещ занимаюсь курс соответственно я чем ещ занимаюсь читаю основной курс читаю основной курс читаю основной курс также делаю курс для техношкола по также делаю курс для техношкола по также делаю курс для техношкола по компьютерному зрению и у меня есть опыт компьютерному зрению и у меня есть опыт компьютерному зрению и у меня есть опыт реализации различных проектов тоже в реализации различных проектов тоже в реализации различных проектов тоже в различных

02:52областях саморекламы здесь закончим областях саморекламы здесь закончим дальше ссылки если ещ е будут не переживаете будет Ну соответственно мы переживаете будет Ну соответственно мы встречаемся здесь по средам в 500 в встречаемся здесь по средам в 500 в встречаемся здесь по средам в 500 в 17:00 у нас Северная физическая 17:00 у нас Северная физическая 17:00 у нас Северная физическая аудитория А раз вы сюда добрались Я аудитория А раз вы сюда добрались Я аудитория А раз вы сюда добрались Я думаю вам не надо объяснять где он будет думаю вам не надо объяснять где он будет думаю вам не надо объяснять где он будет проходить у нас будут с вами небольшие проходить у нас будут с вами небольшие

03:12проходить у нас будут с вами небольшие лекции А я думаю что порядка там 30450 лекции А я думаю что порядка там 30450 лекции А я думаю что порядка там 30450 минут лекция и дальше Вы соответственно минут лекция и дальше Вы соответственно минут лекция и дальше Вы соответственно свободны У нас есть запись этих лекций свободны У нас есть запись этих лекций свободны У нас есть запись этих лекций но там есть беда со звуком поэтому мы но там есть беда со звуком поэтому мы но там есть беда со звуком поэтому мы перезаписываемые пройдут монтаж мы их перезаписываемые пройдут монтаж мы их перезаписываемые пройдут монтаж мы их тоже вым тоже вым тоже вым у нас всё общение будет проходить в

03:32у нас всё общение будет проходить в у нас всё общение будет проходить в Telegram канале который ссылки будут в Telegram канале который ссылки будут в Telegram канале который ссылки будут в конце Там будут все материалы все ссылки конце Там будут все материалы все ссылки конце Там будут все материалы все ссылки всё общение вся необходимая Информация всё общение вся необходимая Информация всё общение вся необходимая Информация будет

04:00межфасциальные не нужно было никаких межфасциальные не нужно было никаких дополнительных знаний чтобы это понять дополнительных знаний чтобы это понять дополнительных знаний чтобы это понять поэтому изза этой цели у нас будут на поэтому изза этой цели у нас будут на поэтому изза этой цели у нас будут на курсе некоторые курсе некоторые курсе некоторые упрощения но я постараюсь сделать так упрощения но я постараюсь сделать так упрощения но я постараюсь сделать так чтобы максимально правильно передать чтобы максимально правильно передать чтобы максимально правильно передать интуицию всех алгоритмов и подходов интуицию всех алгоритмов и подходов

04:13интуицию всех алгоритмов и подходов которые есть в машинном которые есть в машинном которые есть в машинном обучении что будет на курсе и тут же обучении что будет на курсе и тут же обучении что будет на курсе и тут же спойлер что чего не будет на курсе да спойлер что чего не будет на курсе да спойлер что чего не будет на курсе да что будет соответственно нас будут мы что будет соответственно нас будут мы что будет соответственно нас будут мы много будет разных много будет разных много будет разных шуток в принципе это затевалось у нас шуток в принципе это затевалось у нас шуток в принципе это затевалось у нас будут демонстрации интерактивные Где вы будут демонстрации интерактивные Где вы

04:34будут демонстрации интерактивные Где вы сможете потом сами полка и посмотреть сможете потом сами полка и посмотреть сможете потом сами полка и посмотреть какой-то эффект у нас какой-то эффект у нас какой-то эффект у нас будут интуиция о том как работают будут интуиция о том как работают будут интуиция о том как работают Различные подходы в нейронных

04:51сетях и у нас будут кейсы применения в сетях и у нас будут кейсы применения в науке вообще когда мы с вами поставим науке вообще когда мы с вами поставим науке вообще когда мы с вами поставим задачу машинного обучения вы Пойте что е задачу машинного обучения вы Пойте что е задачу машинного обучения вы Пойте что е довольно просто довольно просто довольно просто переложить на другую область чего не переложить на другую область чего не переложить на другую область чего не будет на курсе соответственно у нас не будет на курсе соответственно у нас не будет на курсе соответственно у нас не будет подробного изучения алгоритмов мы будет подробного изучения алгоритмов мы

05:07будет подробного изучения алгоритмов мы не будем программировать с не будем программировать с не будем программировать с вами мы не будем очень подробно освещать вами мы не будем очень подробно освещать вами мы не будем очень подробно освещать то как работать с данными и многие то как работать с данными и многие то как работать с данными и многие аспекты которые присутствуют в реальном аспекты которые присутствуют в реальном аспекты которые присутствуют в реальном машинном обучении мы опустим для того машинном обучении мы опустим для того машинном обучении мы опустим для того чтобы не чтобы не чтобы не перегружать материал и чтобы было проще перегружать материал и чтобы было проще

05:26перегружать материал и чтобы было проще его усвоить Как получить зачёт усвоить Как получить зачёт соответственно я подробнее расскажу в соответственно я подробнее расскажу в соответственно я подробнее расскажу в конце лекции но сейчас вкратце хочу конце лекции но сейчас вкратце хочу конце лекции но сейчас вкратце хочу сказать что нет никакой цели сделать сказать что нет никакой цели сделать сказать что нет никакой цели сделать жёсткие барьеры чтобы вам сложно было жёсткие барьеры чтобы вам сложно было жёсткие барьеры чтобы вам сложно было получить зачёт я прекрасно понимаю ваши получить зачёт я прекрасно понимаю ваши

05:43получить зачёт я прекрасно понимаю ваши приоритеты и где находится этот МФК в приоритеты и где находится этот МФК в приоритеты и где находится этот МФК в том числе среди этих приоритетов вот том числе среди этих приоритетов вот том числе среди этих приоритетов вот поэтому основная цель зачёта чтобы вы поэтому основная цель зачёта чтобы вы поэтому основная цель зачёта чтобы вы ходили и получили какие-то знания ходили и получили какие-то знания ходили и получили какие-то знания расширили свой расширили свой расширили свой Кругозор а мучить вас я там не Кругозор а мучить вас я там не Кругозор а мучить вас я там не буде это в принципе наверное всё что я буде это в принципе наверное всё что я

06:04буде это в принципе наверное всё что я хотел сказать про курс и мы можем хотел сказать про курс и мы можем хотел сказать про курс и мы можем потихоньку начинать Если есть какие-то потихоньку начинать Если есть какие-то потихоньку начинать Если есть какие-то вопросы можете спросить вопросы можете спросить вопросы можете спросить сейчас или молчать вечно

06:20Да что что есть какой-нибудь чат об Да в Да что что есть какой-нибудь чат об Да в конце я дам ссылку там соответственно мы конце я дам ссылку там соответственно мы конце я дам ссылку там соответственно мы добавим в те Telegram канал там будет добавим в те Telegram канал там будет добавим в те Telegram канал там будет вся информация и все материалы которые вся информация и все материалы которые вся информация и все материалы которые вам понадобятся

06:34всё вопросов больше нет тогда давайте всё вопросов больше нет тогда давайте двигаться дальше читаю этот курс двигаться дальше читаю этот курс двигаться дальше читаю этот курс наверное уже четвёртый раз и уже наверное уже четвёртый раз и уже наверное уже четвёртый раз и уже выпускников там общей сложности выпускников там общей сложности выпускников там общей сложности насчитывается около 2000 насчитывается около 2000 насчитывается около 2000 человек но каждый день когда я стартую человек но каждый день когда я стартую человек но каждый день когда я стартую эту первую лекцию мне супер волнительно эту первую лекцию мне супер волнительно

06:49эту первую лекцию мне супер волнительно и даже вот сейчас я стою и когда и даже вот сейчас я стою и когда и даже вот сейчас я стою и когда начинать надо этот курс читать весьма начинать надо этот курс читать весьма начинать надо этот курс читать весьма волнительно Ладно давайте поехали значит волнительно Ладно давайте поехали значит волнительно Ладно давайте поехали значит машина обучение нейронные сети машина обучение нейронные сети машина обучение нейронные сети искусственный интеллект Да я уже говорил искусственный интеллект Да я уже говорил искусственный интеллект Да я уже говорил эти слова это очень горячая тема сейчас эти слова это очень горячая тема сейчас

07:05эти слова это очень горячая тема сейчас везде пытаются рассказать про везде пытаются рассказать про везде пытаются рассказать про искусственный интеллект и очень много искусственный интеллект и очень много искусственный интеллект и очень много новостей связанных с этим вы тоже новостей связанных с этим вы тоже новостей связанных с этим вы тоже наверняка слышали про искуственный наверняка слышали про искуственный наверняка слышали про искуственный интеллект кто слышал что такое Чат интеллект кто слышал что такое Чат интеллект кто слышал что такое Чат gpt вот прекрасно А кто слышал что такое gpt вот прекрасно А кто слышал что такое

07:21gpt вот прекрасно А кто слышал что такое афф Вот видите Уже довольно гораздо афф Вот видите Уже довольно гораздо афф Вот видите Уже довольно гораздо меньше а - это сеть про которую мы меньше а - это сеть про которую мы меньше а - это сеть про которую мы поговорим в курсе чуть дальше поговорим в курсе чуть дальше поговорим в курсе чуть дальше но краткий спойлер считается что это но краткий спойлер считается что это но краткий спойлер считается что это самое главное что машинное обучение дало самое главное что машинное обучение дало самое главное что машинное обучение дало человечеству Вот но про это про эту сеть человечеству Вот но про это про эту сеть

07:39человечеству Вот но про это про эту сеть Как вы знаете как вы видите Да знает не Как вы знаете как вы видите Да знает не Как вы знаете как вы видите Да знает не так много людей а про соответственно мы так много людей а про соответственно мы так много людей а про соответственно мы знаем гораздо знаем гораздо знаем гораздо больше можно применить в любой науке мы больше можно применить в любой науке мы больше можно применить в любой науке мы с вами разберёмся Как ставить задачу с вами разберёмся Как ставить задачу с вами разберёмся Как ставить задачу машинного обучения чтобы Вы могли машинного обучения чтобы Вы могли машинного обучения чтобы Вы могли мыслить в этом формате и понимать что

07:54мыслить в этом формате и понимать что мыслить в этом формате и понимать что можно решать с помощью машинного можно решать с помощью машинного можно решать с помощью машинного обучения что нельзя и широкое поле для обучения что нельзя и широкое поле для обучения что нельзя и широкое поле для открытия тонно как область Новая есть открытия тонно как область Новая есть открытия тонно как область Новая есть ещё ещё ещё а различные области где можно применить а различные области где можно применить а различные области где можно применить это машинное обучение и получить это машинное обучение и получить это машинное обучение и получить какие-то результаты которые будут

08:08какие-то результаты которые будут какие-то результаты которые будут двигать науку вперёд Давайте разберёмся двигать науку вперёд Давайте разберёмся двигать науку вперёд Давайте разберёмся с терминами я уже говорил да с терминами я уже говорил да с терминами я уже говорил да искуственный интеллект нейронные сети искуственный интеллект нейронные сети искуственный интеллект нейронные сети машинное обучение есть ещё глубокое машинное обучение есть ещё глубокое машинное обучение есть ещё глубокое обучение и так далее Что же это означает обучение и так далее Что же это означает обучение и так далее Что же это означает в общем искусственный интеллект - это и в общем искусственный интеллект - это и

08:22в общем искусственный интеллект - это и есть собственно говоря машинное обучение есть собственно говоря машинное обучение есть собственно говоря машинное обучение а искуственный интеллект - это такая а искуственный интеллект - это такая а искуственный интеллект - это такая большая область которая изучает большая область которая изучает большая область которая изучает различные системы которые могут решать различные системы которые могут решать различные системы которые могут решать интеллектуально нагруженные интеллектуально нагруженные интеллектуально нагруженные задачи в этой большой области есть такая задачи в этой большой области есть такая

08:37задачи в этой большой области есть такая подо область которая называется машинное подо область которая называется машинное подо область которая называется машинное обучение вообще обучение вообще обучение вообще когда говорят про специалистов Да когда говорят про специалистов Да когда говорят про специалистов Да инженеров там машинного обучения всегда инженеров там машинного обучения всегда инженеров там машинного обучения всегда люди правило употребляют именно термин люди правило употребляют именно термин люди правило употребляют именно термин машинное обучение или Маши lear а когда машинное обучение или Маши lear а когда

08:51машинное обучение или Маши lear а когда в более бытовом плане люди часто говорят в более бытовом плане люди часто говорят в более бытовом плане люди часто говорят искусственный интеллект машинном искусственный интеллект машинном искусственный интеллект машинном обучении есть е Одна подоб она обучении есть е Одна подоб она обучении есть е Одна подоб она называется глубокое обучение или называется глубокое обучение или называется глубокое обучение или нейронные сети которые вы тоже наверняка нейронные сети которые вы тоже наверняка нейронные сети которые вы тоже наверняка слышали они тоже относятся к этой слышали они тоже относятся к этой слышали они тоже относятся к этой подобласти подобласти

09:06подобласти сейчас современно в современном мире сейчас современно в современном мире сейчас современно в современном мире когда люди говорят искусственный когда люди говорят искусственный когда люди говорят искусственный интеллект они чаще всего непосредственно интеллект они чаще всего непосредственно интеллект они чаще всего непосредственно имеют нейронные сети вот под область имеют нейронные сети вот под область имеют нейронные сети вот под область глубокого глубокого глубокого обучения на курсе в ходе повествования я обучения на курсе в ходе повествования я обучения на курсе в ходе повествования я буду говорить и так и так и так поэтому буду говорить и так и так и так поэтому

09:19буду говорить и так и так и так поэтому А теперь вы разобрались с терминами А теперь вы разобрались с терминами А теперь вы разобрались с терминами понимаем что чем понимаем что чем понимаем что чем называется разберём такую некоторую называется разберём такую некоторую называется разберём такую некоторую классификацию классификацию классификацию систем искусственного интеллекта есть систем искусственного интеллекта есть систем искусственного интеллекта есть artificial N intelligence это artificial N intelligence это artificial N intelligence это искусственный интеллект который решает искусственный интеллект который решает

09:36искусственный интеллект который решает какую-то одну задачу и делает это лучше какую-то одну задачу и делает это лучше какую-то одну задачу и делает это лучше чем человек Он не способен решать другие чем человек Он не способен решать другие чем человек Он не способен решать другие задачи по аналогии как с вот этой задачи по аналогии как с вот этой задачи по аналогии как с вот этой машинка которая печатает только машинка которая печатает только машинка которая печатает только но есть artificial General intelligence но есть artificial General intelligence но есть artificial General intelligence это соответственно который может решать это соответственно который может решать

09:53это соответственно который может решать ряд обх зада и делать это лучше чем ряд обх зада и делать это лучше чем ряд обх зада и делать это лучше чем человек по аналогии с компьютером что человек по аналогии с компьютером что человек по аналогии с компьютером что вот мы на компьютере напечатать всё что вот мы на компьютере напечатать всё что вот мы на компьютере напечатать всё что угодно Да и ноты на разных языках и так угодно Да и ноты на разных языках и так угодно Да и ноты на разных языках и так далее и есть некоторая область далее и есть некоторая область далее и есть некоторая область фантастики Да artificial Super фантастики Да artificial Super

10:07фантастики Да artificial Super intelligence это вот все фильмы про intelligence это вот все фильмы про intelligence это вот все фильмы про будущее где и и нас пробое они относятся будущее где и и нас пробое они относятся будущее где и и нас пробое они относятся именно к этой именно к этой именно к этой области вообще когда мы области вообще когда мы области вообще когда мы разберёмся с тем что вот искусственный разберёмся с тем что вот искусственный разберёмся с тем что вот искусственный интеллект Он называется на английском интеллект Он называется на английском интеллект Он называется на английском artificial intelligence понимаем что artificial intelligence понимаем что

10:26artificial intelligence понимаем что перевод не совсем корректный в нашем перевод не совсем корректный в нашем перевод не совсем корректный в нашем языке искусственный интеллект языке искусственный интеллект языке искусственный интеллект воспринимается как некий такой воспринимается как некий такой воспринимается как некий такой Искусственный разум но сам термин Искусственный разум но сам термин Искусственный разум но сам термин artificial intelligence больше artificial intelligence больше artificial intelligence больше носит такой характер не искусственный а носит такой характер не искусственный а носит такой характер не искусственный а скорее технически созданный и

10:43скорее технически созданный и скорее технически созданный и технический и Intell Это технический и Intell Это технический и Intell Это скорее задача нагруженная скорее задача нагруженная скорее задача нагруженная интеллектом Как сказать слож интеллектом Как сказать слож интеллектом Как сказать слож интеллектуальные зада не интеллектуальные зада не интеллектуальные зада не детерминированы вот поэтому есть детерминированы вот поэтому есть детерминированы вот поэтому есть некоторая путани что искусственный некоторая путани что искусственный некоторая путани что искусственный интеллект воспринимается сразу как нечто интеллект воспринимается сразу как нечто

11:01интеллект воспринимается сразу как нечто такое живое разумное и так далее но это такое живое разумное и так далее но это такое живое разумное и так далее но это относится непосредственно только К относится непосредственно только К относится непосредственно только К последним последней последним последней последним последней группе Давайте разберёмся с историей группе Давайте разберёмся с историей группе Давайте разберёмся с историей искусственного интеллекта посмотрим как искусственного интеллекта посмотрим как искусственного интеллекта посмотрим как развивалась эта область Как вы думаете развивалась эта область Как вы думаете

11:14развивалась эта область Как вы думаете вообще в каком году появились нейронные вообще в каком году появились нейронные вообще в каком году появились нейронные сеть Да сеть Да сеть Да 1960 шестидесятые допустим Какие ещё 1960 шестидесятые допустим Какие ещё 1960 шестидесятые допустим Какие ещё варианты тца варианты тца варианты тца тридцатые Какие ещё тридцатые Какие ещё тридцатые Какие ещё задолго до

11:35компьютеров дся двухтысячные компьютеров дся двухтысячные хорошо давайте А начнём издалека так хорошо давайте А начнём издалека так хорошо давайте А начнём издалека так скажем был такой учёный Алан тюринг вам скажем был такой учёный Алан тюринг вам скажем был такой учёный Алан тюринг вам наверняка он знаком кому знаком Да вот наверняка он знаком кому знаком Да вот наверняка он знаком кому знаком Да вот великий математик чем он знаменит что великий математик чем он знаменит что великий математик чем он знаменит что Вот какие две вещи можно сказать Вот какие две вещи можно сказать Вот какие две вещи можно сказать выделить тест тьюринга и что ещё и выделить тест тьюринга и что ещё и

11:53выделить тест тьюринга и что ещё и машина тьюринга правильно нас интересует машина тьюринга правильно нас интересует машина тьюринга правильно нас интересует универсальная машина тьюринга Мы хотим универсальная машина тьюринга Мы хотим универсальная машина тьюринга Мы хотим рассмотреть это как а родитель такой рассмотреть это как а родитель такой рассмотреть это как а родитель такой предок современного компьютера То есть предок современного компьютера То есть предок современного компьютера То есть как только появился такой как только появился такой как только появился такой вычислитель буквально на самом деле вычислитель буквально на самом деле

12:07вычислитель буквально на самом деле через 3 года через 3 года через 3 года а ввели понятие искусственная нейронная а ввели понятие искусственная нейронная а ввели понятие искусственная нейронная сеть вот два учёных Мак Калак и Уолтер сеть вот два учёных Мак Калак и Уолтер сеть вот два учёных Мак Калак и Уолтер питц считаются вот что в сорок третьем питц считаются вот что в сорок третьем питц считаются вот что в сорок третьем году ввели идею математического нейрона году ввели идею математического нейрона году ввели идею математического нейрона Почему соответственно нейроны они Почему соответственно нейроны они Почему соответственно нейроны они вдохновлялись теми представлениями о

12:25вдохновлялись теми представлениями о вдохновлялись теми представлениями о нейронах клетках нашего мозга которые у нейронах клетках нашего мозга которые у нейронах клетках нашего мозга которые у них были а клетки нейрона соответственно них были а клетки нейрона соответственно них были а клетки нейрона соответственно выглядят Вот так и давайте рассмотрим выглядят Вот так и давайте рассмотрим выглядят Вот так и давайте рассмотрим интуицию того как они работают и почему интуицию того как они работают и почему интуицию того как они работают и почему сети нейроны соответственно у нейрона сети нейроны соответственно у нейрона

12:39сети нейроны соответственно у нейрона есть дендриты которые могут принимать есть дендриты которые могут принимать есть дендриты которые могут принимать сигнал накапливать его в теле нейрона и сигнал накапливать его в теле нейрона и сигнал накапливать его в теле нейрона и если накопит этого сигнала достаточно если накопит этого сигнала достаточно если накопит этого сигнала достаточно Они передают его Они передают его Они передают его дальше по терминала аксона которые дальше по терминала аксона которые дальше по терминала аксона которые соединены с другими нейронами соединены с другими нейронами соединены с другими нейронами соответственно нейроны представляющие

12:55соответственно нейроны представляющие соответственно нейроны представляющие такую сеть называются нейронной сетью такую сеть называются нейронной сетью такую сеть называются нейронной сетью интуитивно мы можем воспринимать это так интуитивно мы можем воспринимать это так интуитивно мы можем воспринимать это так что у нас есть какой-то Нейрон Да он что у нас есть какой-то Нейрон Да он что у нас есть какой-то Нейрон Да он получает информацию о других нейронов получает информацию о других нейронов получает информацию о других нейронов вот допустим Один Нейрон ему говорит вот допустим Один Нейрон ему говорит вот допустим Один Нейрон ему говорит такие тучи кажется будет дождик он эту

13:14такие тучи кажется будет дождик он эту такие тучи кажется будет дождик он эту информацию обработал послушал другого информацию обработал послушал другого информацию обработал послушал другого нейрона он говорит по нейрона он говорит по нейрона он говорит по прогнозу тоже дождик обещают он накопил прогнозу тоже дождик обещают он накопил прогнозу тоже дождик обещают он накопил эту информацию решил что ему надо эту информацию решил что ему надо эту информацию решил что ему надо активироваться и передать сигнал дальше активироваться и передать сигнал дальше активироваться и передать сигнал дальше и Он передаёт сигнал дальше что мы берём и Он передаёт сигнал дальше что мы берём

13:29и Он передаёт сигнал дальше что мы берём зонд соответственно другим нейронам зонд соответственно другим нейронам зонд соответственно другим нейронам которые получают этот сигнал и дальше которые получают этот сигнал и дальше которые получают этот сигнал и дальше начинают управлять вот этой всей сетью в начинают управлять вот этой всей сетью в начинают управлять вот этой всей сетью в конце мы с вами Встаём и берём Зонт для конце мы с вами Встаём и берём Зонт для конце мы с вами Встаём и берём Зонт для того чтобы не промокнуть например того чтобы не промокнуть например того чтобы не промокнуть например так вкратце выглядит описание нейронной так вкратце выглядит описание нейронной

13:44так вкратце выглядит описание нейронной сети которая представляет собой Нейрон сети которая представляет собой Нейрон сети которая представляет собой Нейрон который получает сигнал допустим сначала который получает сигнал допустим сначала который получает сигнал допустим сначала у нас какой-то входной в данном случае у нас какой-то входной в данном случае у нас какой-то входной в данном случае изображение Да какие-то входные данные у изображение Да какие-то входные данные у изображение Да какие-то входные данные у нас все нейроны связаны друг с другом нас все нейроны связаны друг с другом нас все нейроны связаны друг с другом Они получают а сигнал распространяют

13:59Они получают а сигнал распространяют Они получают а сигнал распространяют какую-то свою информацию и она какую-то свою информацию и она какую-то свою информацию и она комбинируется комбинируется от слоя к комбинируется комбинируется от слоя к комбинируется комбинируется от слоя к слою Где в конце мы получим некоторый слою Где в конце мы получим некоторый слою Где в конце мы получим некоторый ответ на второй лекции мы более детально ответ на второй лекции мы более детально ответ на второй лекции мы более детально прямо посмотрим Шаг за шагом Как прямо посмотрим Шаг за шагом Как прямо посмотрим Шаг за шагом Как происходят данные вычисления для того происходят данные вычисления для того

14:12происходят данные вычисления для того чтобы словить главную интуицию того как чтобы словить главную интуицию того как чтобы словить главную интуицию того как это работает но пока нам достаточно и это работает но пока нам достаточно и это работает но пока нам достаточно и этого соответственно как развивалась этого соответственно как развивалась этого соответственно как развивалась область дальше дальше было бурное область дальше дальше было бурное область дальше дальше было бурное развитие и было много различных открытий развитие и было много различных открытий развитие и было много различных открытий была такая наука кибернетика потом её была такая наука кибернетика потом её

14:28была такая наука кибернетика потом её запрещ бы вот как вы уже говорили про запрещ бы вот как вы уже говорили про запрещ бы вот как вы уже говорили про тест тьюринга то есть уже в 950 году тест тьюринга то есть уже в 950 году тест тьюринга то есть уже в 950 году задумались когда будут такие задумались когда будут такие задумались когда будут такие сильные системы мощные очень умные как сильные системы мощные очень умные как сильные системы мощные очень умные как нам уже определить человек это или нам уже определить человек это или нам уже определить человек это или система был разработан первый система был разработан первый система был разработан первый нейрокомпьютер нейрокомпьютер

14:49нейрокомпьютер и ну изобретена такая первая нейросеть и ну изобретена такая первая нейросеть и ну изобретена такая первая нейросеть перцептрон на тот момент такая Передовая перцептрон на тот момент такая Передовая перцептрон на тот момент такая Передовая технология за которой думали что в технология за которой думали что в технология за которой думали что в принципе будет будущее принципе будет будущее принципе будет будущее но оказалось ть немножко сложнее и но оказалось ть немножко сложнее и но оказалось ть немножко сложнее и оптимизм в области на тот момент он был оптимизм в области на тот момент он был оптимизм в области на тот момент он был огромный То есть все ожидали что

15:07огромный То есть все ожидали что огромный То есть все ожидали что буквально вот-вот сейчас 5 10 15 лет У буквально вот-вот сейчас 5 10 15 лет У буквально вот-вот сейчас 5 10 15 лет У нас будут супер интеллектуальные машины нас будут супер интеллектуальные машины нас будут супер интеллектуальные машины люди начнут заниматься только люди начнут заниматься только люди начнут заниматься только творчеством вот а всю скучную работу мы творчеством вот а всю скучную работу мы творчеством вот а всю скучную работу мы отдадим отдадим отдадим машинам вот такие цитаты были в то время машинам вот такие цитаты были в то время машинам вот такие цитаты были в то время допустим прогноз в 958 году да В течение

15:27допустим прогноз в 958 году да В течение допустим прогноз в 958 году да В течение 10 лет фрой обнаружит и докажет новую 10 лет фрой обнаружит и докажет новую 10 лет фрой обнаружит и докажет новую важную математическую важную математическую важную математическую теорему потом был открыт архитектура теорему потом был открыт архитектура теорему потом был открыт архитектура визуального кортекса за неё позже визуального кортекса за неё позже визуального кортекса за неё позже получили Нобелевскую премию это открытие получили Нобелевскую премию это открытие получили Нобелевскую премию это открытие послужило основой для развития систем послужило основой для развития систем

15:42послужило основой для развития систем компьютерного зрения и компьютерного зрения и компьютерного зрения и некоторые подходы которые на этом некоторые подходы которые на этом некоторые подходы которые на этом основаны Они до сих пор основаны Они до сих пор основаны Они до сих пор используются прогнозы в шестьдесят пятом используются прогнозы в шестьдесят пятом используются прогнозы в шестьдесят пятом году что машины будут способны в течение году что машины будут способны в течение году что машины будут способны в течение 20 лет выполнять любую работу которую 20 лет выполнять любую работу которую 20 лет выполнять любую работу которую может выполнять человек может выполнять человек

15:59может выполнять человек Как видите время уже Как видите время уже Как видите время уже прошло как любит говорить мой знакомый А прошло как любит говорить мой знакомый А прошло как любит говорить мой знакомый А в чём он не прав

16:11да на самом деле всё было не так радужно да на самом деле всё было не так радужно были такие периоды которые называются были такие периоды которые называются были такие периоды которые называются зима искусственного зима искусственного зима искусственного интеллекта первая зима интеллекта первая зима интеллекта первая зима она конечно нет чётких границ когда она конечно нет чётких границ когда она конечно нет чётких границ когда Начало этой зимы когда у неё конец Но Начало этой зимы когда у неё конец Но Начало этой зимы когда у неё конец Но есть такие примерные интервалы первые есть такие примерные интервалы первые есть такие примерные интервалы первые знаменует с рабо мин перта которая

16:30знаменует с рабо мин перта которая знаменует с рабо мин перта которая сказала что Передовая технология на тот сказала что Передовая технология на тот сказала что Передовая технология на тот момент а именно перцептрон эта момент а именно перцептрон эта момент а именно перцептрон эта искусственная нейронная сеть Она имеет искусственная нейронная сеть Она имеет искусственная нейронная сеть Она имеет некоторые математические ограничения и некоторые математические ограничения и некоторые математические ограничения и не сможет решать определённый класс не сможет решать определённый класс не сможет решать определённый класс задач то есть что эта технология она в

16:44задач то есть что эта технология она в задач то есть что эта технология она в принципе Тупиковая но тем не менее принципе Тупиковая но тем не менее принципе Тупиковая но тем не менее кстати вот тот же самый Минский кстати вот тот же самый Минский кстати вот тот же самый Минский буквально через год после этой работы буквально через год после этой работы буквально через год после этой работы говорит что через 3-8 лет у нас будет говорит что через 3-8 лет у нас будет говорит что через 3-8 лет у нас будет машина с интеллектом уровня среднего машина с интеллектом уровня среднего машина с интеллектом уровня среднего человека Вот это говорит о том что Даже человека Вот это говорит о том что Даже

16:59человека Вот это говорит о том что Даже несмотря на то что Передовая технология несмотря на то что Передовая технология несмотря на то что Передовая технология которая на тот момент была она которая на тот момент была она которая на тот момент была она подверглась критике и стало понятно что подверглась критике и стало понятно что подверглась критике и стало понятно что это тупик тем не менее всё равно был это тупик тем не менее всё равно был это тупик тем не менее всё равно был оптимизм что наверное не эта технология оптимизм что наверное не эта технология оптимизм что наверное не эта технология но что-то другое сейчас мы нащупали и но что-то другое сейчас мы нащупали и

17:13но что-то другое сейчас мы нащупали и это и будет прорывным а прорывной это и будет прорывным а прорывной это и будет прорывным а прорывной технологии соответственно этого не технологии соответственно этого не технологии соответственно этого не совсем случилось и так как были высокие совсем случилось и так как были высокие совсем случилось и так как были высокие ожидания от Это от искуственного ожидания от Это от искуственного ожидания от Это от искуственного интеллекта они не оправдались инвесторы интеллекта они не оправдались инвесторы интеллекта они не оправдались инвесторы начали забирать свои деньги и так далее начали забирать свои деньги и так далее

17:28начали забирать свои деньги и так далее и вот здесь даже например где-то был и вот здесь даже например где-то был и вот здесь даже например где-то был период что если приходили рассказывать период что если приходили рассказывать период что если приходили рассказывать идею инвесторам что она связана с и идею инвесторам что она связана с и идею инвесторам что она связана с и искусственным интеллектом то относились искусственным интеллектом то относились искусственным интеллектом то относились к ним как к шарлатана потому что понятно к ним как к шарлатана потому что понятно к ним как к шарлатана потому что понятно что эта технология уже не работает вот что эта технология уже не работает вот

17:43что эта технология уже не работает вот дальше наступила некоторая Оттепель дальше наступила некоторая Оттепель дальше наступила некоторая Оттепель после этой зимы она связана с появлением после этой зимы она связана с появлением после этой зимы она связана с появлением таких алгоритмов как Экспертная системы таких алгоритмов как Экспертная системы таких алгоритмов как Экспертная системы мы не будем на этом курсе о них говорить мы не будем на этом курсе о них говорить мы не будем на этом курсе о них говорить но вкратце это такое дерево решений но вкратце это такое дерево решений но вкратце это такое дерево решений которое задаёт определённые вопросы и в которое задаёт определённые вопросы и в

17:57которое задаёт определённые вопросы и в зависимости от этих вопросов зависимости от этих вопросов зависимости от этих вопросов мы спускаясь по этому дереву приходим к мы спускаясь по этому дереву приходим к мы спускаясь по этому дереву приходим к какому-то ответу вот оказалось что эти какому-то ответу вот оказалось что эти какому-то ответу вот оказалось что эти экспертные системы довольно сложно экспертные системы довольно сложно экспертные системы довольно сложно поддерживать у них есть ограничения то поддерживать у них есть ограничения то поддерживать у них есть ограничения то есть они не покрывают есть они не покрывают есть они не покрывают полностью те задачи для которых были

18:15полностью те задачи для которых были полностью те задачи для которых были признаны и вот эта от теперь она связана признаны и вот эта от теперь она связана признаны и вот эта от теперь она связана с появлением этих экспертных систем но с появлением этих экспертных систем но с появлением этих экспертных систем но когда компании в них разочаровались когда компании в них разочаровались когда компании в них разочаровались Опять наступила такая зима Опять наступила такая зима Опять наступила такая зима искусственного интеллекта которая плавно искусственного интеллекта которая плавно искусственного интеллекта которая плавно перетекают и в революцию глубокого перетекают и в революцию глубокого

18:27перетекают и в революцию глубокого обучения обучения обучения Давайте посмотрим что ещё вообще было в Давайте посмотрим что ещё вообще было в Давайте посмотрим что ещё вообще было в то то то время время время какие какие какие прорывные у нас были события прорывные у нас были события прорывные у нас были события соответственно Космос идея о том что мы соответственно Космос идея о том что мы соответственно Космос идея о том что мы будем переселяться на другие планеты будем переселяться на другие планеты будем переселяться на другие планеты термоядерная термоядерная термоядерная энергетика то есть экологически чистый энергетика то есть экологически чистый

18:47энергетика то есть экологически чистый почти бесконечный источник почти бесконечный источник почти бесконечный источник энергии персональные компьютеры которые энергии персональные компьютеры которые энергии персональные компьютеры которые стали появ у каждого человека стали появ у каждого человека стали появ у каждого человека ильная сеть ильная сеть ильная сеть итет которая Да ускорила сильно итет которая Да ускорила сильно итет которая Да ускорила сильно распространение распространение распространение информации вот мы плавно Подходим к 30 информации вот мы плавно Подходим к 30 информации вот мы плавно Подходим к 30 сентября 2012 года день в принципе когда

19:08сентября 2012 года день в принципе когда сентября 2012 года день в принципе когда всё всё всё изменилось Будьте здоровы вот было такое изменилось Будьте здоровы вот было такое изменилось Будьте здоровы вот было такое соревнование оно называется imagnet соревнование оно называется imagnet соревнование оно называется imagnet Как звучит постановка задач У нас есть Как звучит постановка задач У нас есть Как звучит постановка задач У нас есть 14 млн 14 млн 14 млн изображений и на каждом из этих изображений и на каждом из этих изображений и на каждом из этих изображений определён класс какой-то из изображений определён класс какой-то из

19:29изображений определён класс какой-то из тысячи классов и задача сделать такую тысячи классов и задача сделать такую тысячи классов и задача сделать такую систему которая на вход получит систему которая на вход получит систему которая на вход получит изображение а на выходе скажет К какому изображение а на выходе скажет К какому изображение а на выходе скажет К какому классу Это изображение классу Это изображение классу Это изображение относится примеры изображений относится примеры изображений относится примеры изображений э на слайде да то есть если у нас э на слайде да то есть если у нас э на слайде да то есть если у нас фотография собаки Мы хотим получить

19:45фотография собаки Мы хотим получить фотография собаки Мы хотим получить предсказание что это собака там а не предсказание что это собака там а не предсказание что это собака там а не лодка или слон Да если у нас лодка или слон Да если у нас лодка или слон Да если у нас соответственно самолёт то мы хотим соответственно самолёт то мы хотим соответственно самолёт то мы хотим получить такое предсказание и так получить такое предсказание и так получить такое предсказание и так далее и долгое время А вот видим 2010 далее и долгое время А вот видим 2010 далее и долгое время А вот видим 2010 год 2011 была достаточно большая ошибка год 2011 была достаточно большая ошибка

20:01год 2011 была достаточно большая ошибка для такой задачи потому что она довольно для такой задачи потому что она довольно для такой задачи потому что она довольно сложная и в 2012 году выиграл подход сложная и в 2012 году выиграл подход сложная и в 2012 году выиграл подход который основан на нейронной сети и Как который основан на нейронной сети и Как который основан на нейронной сети и Как видите А произошёл сильный скачок видите А произошёл сильный скачок видите А произошёл сильный скачок ошибки после этого события нейронные ошибки после этого события нейронные ошибки после этого события нейронные сети стали развиваться и ошибка стала сети стали развиваться и ошибка стала

20:19сети стали развиваться и ошибка стала стремительно падать стремительно падать стремительно падать Аа здесь Вы даже можете отметить на этом Аа здесь Вы даже можете отметить на этом Аа здесь Вы даже можете отметить на этом графике что присутствует некоторый графике что присутствует некоторый графике что присутствует некоторый уровень человека который имеет тоже свою уровень человека который имеет тоже свою уровень человека который имеет тоже свою ошибку ошибку ошибку Вот и этот уровень Вот и этот уровень Вот и этот уровень человека побит другими нестями конечно человека побит другими нестями конечно человека побит другими нестями конечно это весьма отдельный большой разговор о

20:39это весьма отдельный большой разговор о это весьма отдельный большой разговор о том насколько том насколько том насколько валидно считать Вот это значение валидно считать Вот это значение валидно считать Вот это значение правдивым потому что всё зависит от правдивым потому что всё зависит от правдивым потому что всё зависит от людей от количества Да которое людей от количества Да которое людей от количества Да которое участвовал в этом и так далее но тем не участвовал в этом и так далее но тем не участвовал в этом и так далее но тем не менее в среднем наверное можно сказать менее в среднем наверное можно сказать менее в среднем наверное можно сказать что это действительно

20:59правдиво е жно отметить что здесь правдиво е жно отметить что здесь показана ошибка по метрике топ 5 то есть показана ошибка по метрике топ 5 то есть показана ошибка по метрике топ 5 то есть там есть две метрики топ-1 и топ 5 топ 5 там есть две метрики топ-1 и топ 5 топ 5 там есть две метрики топ-1 и топ 5 топ 5 - это когда у нас наша система она на - это когда у нас наша система она на - это когда у нас наша система она на каждый класс Допустим мы подали в неё каждый класс Допустим мы подали в неё каждый класс Допустим мы подали в неё фотографию у неё есть тысяча классов и фотографию у неё есть тысяча классов и фотографию у неё есть тысяча классов и она получив на вход Это изображение

21:16она получив на вход Это изображение она получив на вход Это изображение выдаёт выдаёт выдаёт вероятность того что ну это изображение вероятность того что ну это изображение вероятность того что ну это изображение относится к тому или иному классу вот от относится к тому или иному классу вот от относится к тому или иному классу вот от сортиров вот такие вероятности мы сортиров вот такие вероятности мы сортиров вот такие вероятности мы получаем соответственно аранжировать получаем соответственно аранжировать получаем соответственно аранжировать и если правильный ответ содержится в и если правильный ответ содержится в и если правильный ответ содержится в первых пяти то мы за считываем этот

21:33первых пяти то мы за считываем этот первых пяти то мы за считываем этот ответ как ответ как ответ как правильный соответственно если он меньше правильный соответственно если он меньше правильный соответственно если он меньше не попал в топ п то мы считаем что Ответ не попал в топ п то мы считаем что Ответ не попал в топ п то мы считаем что Ответ неправильный по метрике топ-1 неправильный по метрике топ-1 неправильный по метрике топ-1 соответственно нас интересует самая соответственно нас интересует самая соответственно нас интересует самая Верхняя строчка То есть если нейросеть Верхняя строчка То есть если нейросеть

21:45Верхняя строчка То есть если нейросеть прям дала наибольшую вероятность именно прям дала наибольшую вероятность именно прям дала наибольшую вероятность именно правильному классу Вот и Так выглядит правильному классу Вот и Так выглядит правильному классу Вот и Так выглядит ошибка по топ 5 соответственно если мы ошибка по топ 5 соответственно если мы ошибка по топ 5 соответственно если мы переведём эти метрики в топ о у нас переведём эти метрики в топ о у нас переведём эти метрики в топ о у нас соответствено все показатели ухудшится соответствено все показатели ухудшится соответствено все показатели ухудшится На сегодняшний момент проводится потому что

22:02проводится потому что не очень сильно снизили ошибку но тем не не очень сильно снизили ошибку но тем не не очень сильно снизили ошибку но тем не мене подходы даже современные которые мене подходы даже современные которые мене подходы даже современные которые выходят ВС равно на чём-то надо выходят ВС равно на чём-то надо выходят ВС равно на чём-то надо показывать какое-то качество и вот показывать какое-то качество и вот показывать какое-то качество и вот соревнование стало таким лайном таким соревнование стало таким лайном таким соревнование стало таким лайном таким базовым решением на котором все базовым решением на котором все

22:17базовым решением на котором все прогоняют свои нейросети когда их прогоняют свои нейросети когда их прогоняют свои нейросети когда их презентуют презентуют презентуют у меня

22:30вам нужно угадать Какой это класс я даже вам нужно угадать Какой это класс я даже дам вам дам вам дам вам вариант вот футболка Казан ребнок или вариант вот футболка Казан ребнок или вариант вот футболка Казан ребнок или барабан Кто считает что барабан Кто считает что барабан Кто считает что футболка никто два человека Кто считает футболка никто два человека Кто считает футболка никто два человека Кто считает что что что Казан Так кто считает что Казан Так кто считает что Казан Так кто считает что ребёнок так большинство Кто считает что

22:55барабан хорошо Ну барабан поменьше барабан хорошо Ну барабан поменьше правильный ответ на самом деле барабан

23:02Ну вопрос с подвохом на самом деле Ну вопрос с подвохом на самом деле подвох в том что подвох в том что подвох в том что в датасете ине нет такого класса как в датасете ине нет такого класса как в датасете ине нет такого класса как человек или ребёнок поэтому там в целом человек или ребёнок поэтому там в целом человек или ребёнок поэтому там в целом этого не может быть этого не может быть этого не может быть а примечательно ещё вот что я как-то а примечательно ещё вот что я как-то а примечательно ещё вот что я как-то выступал перед школьниками возраста от выступал перед школьниками возраста от выступал перед школьниками возраста от третьего до шестого класса и рассказывал

23:21третьего до шестого класса и рассказывал третьего до шестого класса и рассказывал им похожую историю вот им тоже нужно им похожую историю вот им тоже нужно им похожую историю вот им тоже нужно было угадать какой класс на этой было угадать какой класс на этой было угадать какой класс на этой картинке и удивительно что там картинке и удивительно что там картинке и удивительно что там большинство да то есть большая часть большинство да то есть большая часть большинство да то есть большая часть детей они уверенно говорили что здесь детей они уверенно говорили что здесь детей они уверенно говорили что здесь барабан потому что он занимает большую барабан потому что он занимает большую

23:37барабан потому что он занимает большую часть изображения и они считали что это часть изображения и они считали что это часть изображения и они считали что это главный главный главный объект вот а взрослые соответственно их объект вот а взрослые соответственно их объект вот а взрослые соответственно их родители Они предполагали что никто не родители Они предполагали что никто не родители Они предполагали что никто не будет фотографировать барабан Да на будет фотографировать барабан Да на будет фотографировать барабан Да на который случайно попал ребёнок Вот и который случайно попал ребёнок Вот и который случайно попал ребёнок Вот и главный объект этой фотографии Это

23:53главный объект этой фотографии Это главный объект этой фотографии Это всё-таки всё-таки всё-таки ребёнок вот есть такие щения Да это как ребёнок вот есть такие щения Да это как ребёнок вот есть такие щения Да это как раз таки к вопросу о ошибке которая у раз таки к вопросу о ошибке которая у раз таки к вопросу о ошибке которая у нас нас нас присутствовала на этом графике что присутствовала на этом графике что присутствовала на этом графике что банально человек может не знать банально человек может не знать банально человек может не знать определённый класс который присутствует определённый класс который присутствует определённый класс который присутствует Да и допустить такую ошибку

24:12Да и допустить такую ошибку Да и допустить такую ошибку вот что же поменялось Почему случилась вот что же поменялось Почему случилась вот что же поменялось Почему случилась революция глубокого обучения раньше её революция глубокого обучения раньше её революция глубокого обучения раньше её не было Вот что-то произошло и у нас не было Вот что-то произошло и у нас не было Вот что-то произошло и у нас появилась такая появилась такая появилась такая нейросеть можно выделить две основные нейросеть можно выделить две основные нейросеть можно выделить две основные при

24:32вычислителе благодаря играм благодаря вычислителе благодаря играм благодаря работе с графикой появились видеокарты работе с графикой появились видеокарты работе с графикой появились видеокарты Да и оказалось что эти видеокарты они Да и оказалось что эти видеокарты они Да и оказалось что эти видеокарты они очень хорошо подходят для того чтобы очень хорошо подходят для того чтобы очень хорошо подходят для того чтобы использовать их для обучения нейронных использовать их для обучения нейронных использовать их для обучения нейронных сетей то есть там делать надо сетей то есть там делать надо сетей то есть там делать надо специфические вычисления и оказалось что

24:48специфические вычисления и оказалось что специфические вычисления и оказалось что вот эти вычислители они очень хорошо вот эти вычислители они очень хорошо вот эти вычислители они очень хорошо подходят для этой задачи благодаря вот подходят для этой задачи благодаря вот подходят для этой задачи благодаря вот этому этому этому развитию видеокарт появились вычисления развитию видеокарт появились вычисления развитию видеокарт появились вычисления на которых можно было обучать на которых можно было обучать на которых можно было обучать носить и Вторая причина - это носить и Вторая причина - это носить и Вторая причина - это экспоненциальный рост цифровых данных То

25:05экспоненциальный рост цифровых данных То экспоненциальный рост цифровых данных То есть раньше данных цифровых было немного есть раньше данных цифровых было немного есть раньше данных цифровых было немного и

25:15а и на самом деле Да в то а и на самом деле Да в то время не было очевидно что данных для время не было очевидно что данных для время не было очевидно что данных для обучения надо много и только спустя Вот обучения надо много и только спустя Вот обучения надо много и только спустя Вот время после вот этой 2012 года это стало время после вот этой 2012 года это стало время после вот этой 2012 года это стало очевидно что для обучения а нейронных очевидно что для обучения а нейронных очевидно что для обучения а нейронных сетей для обучения сетей для обучения сетей для обучения таких алгоритмов требуется большое таких алгоритмов требуется большое

25:31таких алгоритмов требуется большое количество данных и как следствие количество данных и как следствие количество данных и как следствие большое количество вычислений большое большое количество вычислений большое большое количество вычислений большое количество вычислений оно решается у нас количество вычислений оно решается у нас количество вычислений оно решается у нас видеокартами а большое количество данных видеокартами а большое количество данных видеокартами а большое количество данных оно появилось благодаря общей оно появилось благодаря общей оно появилось благодаря общей цифровизации Зачем нам соответственно цифровизации Зачем нам соответственно

25:48цифровизации Зачем нам соответственно вообще обучать

25:53машины существует ряд задач Да почему машины существует ряд задач Да почему нам просто вс не запрограммировать нам просто вс не запрограммировать нам просто вс не запрограммировать существует ряд задач Где в существует ряд задач Где в существует ряд задач Где в запрограммировать не получится будет запрограммировать не получится будет запрограммировать не получится будет неясно Как сделать такие правила Да и неясно Как сделать такие правила Да и неясно Как сделать такие правила Да и нам список этих правил конечной он нам список этих правил конечной он нам список этих правил конечной он неизвестен неизвестен неизвестен как для того чтобы определять допустим

26:10как для того чтобы определять допустим как для того чтобы определять допустим на изображении код или собака а вот мы на изображении код или собака а вот мы на изображении код или собака а вот мы если начнём формальные признаки если начнём формальные признаки если начнём формальные признаки выписывать мы понимаем что эти два выписывать мы понимаем что эти два выписывать мы понимаем что эти два котика они котика они котика они подходят но также интуитивно мы понимаем подходят но также интуитивно мы понимаем подходят но также интуитивно мы понимаем что Это совершенно разные объекты вот что Это совершенно разные объекты вот

26:26что Это совершенно разные объекты вот а здесь тоже Мы видим что четыре кота а здесь тоже Мы видим что четыре кота а здесь тоже Мы видим что четыре кота чёрно-белые то есть по цвету у нас не чёрно-белые то есть по цвету у нас не чёрно-белые то есть по цвету у нас не так получится хорошо выписать эти так получится хорошо выписать эти так получится хорошо выписать эти правила здесь формально тоже есть зубы правила здесь формально тоже есть зубы правила здесь формально тоже есть зубы чёрные глаза и Здесь чёрные глаза и Здесь чёрные глаза и Здесь также Давайте разберём то как во-первых также Давайте разберём то как во-первых

26:46также Давайте разберём то как во-первых ставить задачу машинного обучения и как ставить задачу машинного обучения и как ставить задачу машинного обучения и как нейроны сети обучаются в такой миниатюре нейроны сети обучаются в такой миниатюре нейроны сети обучаются в такой миниатюре так так так скажем первое что нам нужно - это данные скажем первое что нам нужно - это данные скажем первое что нам нужно - это данные То есть то что у нас будет на вход То есть то что у нас будет на вход То есть то что у нас будет на вход уступать второе что нам понадобится - уступать второе что нам понадобится - уступать второе что нам понадобится - это некоторый алгоритм модель Для нас

27:03это некоторый алгоритм модель Для нас это некоторый алгоритм модель Для нас это будет пока какой-то чёрный ящик мы это будет пока какой-то чёрный ящик мы это будет пока какой-то чёрный ящик мы знаем что в этот чёрный ящик можно знаем что в этот чёрный ящик можно знаем что в этот чёрный ящик можно подать какие-то данные и на выходе подать какие-то данные и на выходе подать какие-то данные и на выходе ожидать какое-то предсказание какой-то ожидать какое-то предсказание какой-то ожидать какое-то предсказание какой-то ответ Если мы с вами будем знать вот эти ответ Если мы с вами будем знать вот эти ответ Если мы с вами будем знать вот эти там три элемента нам этого в принципе

27:17там три элемента нам этого в принципе там три элемента нам этого в принципе может быть достаточно чтобы поставить может быть достаточно чтобы поставить может быть достаточно чтобы поставить задачу машинного задачу машинного задачу машинного обучения мы передаём данные в модель обучения мы передаём данные в модель обучения мы передаём данные в модель модель выдаёт какие-то предсказания как модель выдаёт какие-то предсказания как модель выдаёт какие-то предсказания как вы думаете какой ещё один элемент Нам вы думаете какой ещё один элемент Нам вы думаете какой ещё один элемент Нам нужен чтобы ВС могло

27:33заработать проверка Да контроль То есть заработать проверка Да контроль То есть как только мы получили какое-то как только мы получили какое-то как только мы получили какое-то предсказание нам предсказание нам предсказание нам нужно проверить Да что это предсказание нужно проверить Да что это предсказание нужно проверить Да что это предсказание адекватное и что оно адекватное и что оно адекватное и что оно хорошее вот это главных Четыре элемента хорошее вот это главных Четыре элемента хорошее вот это главных Четыре элемента в этих четырёх элементах можно поставить в этих четырёх элементах можно поставить в этих четырёх элементах можно поставить огромное количество задач машинного

27:49огромное количество задач машинного огромное количество задач машинного обучения Какие могут быть данные данные обучения Какие могут быть данные данные обучения Какие могут быть данные данные соответственно могут быть изображения соответственно могут быть изображения соответственно могут быть изображения данные могут быть звуки данные могут данные могут быть звуки данные могут данные могут быть звуки данные могут быть быть быть виде текст это могут быть графы могут виде текст это могут быть графы могут виде текст это могут быть графы могут быть 3 быть 3 быть 3 объекты могут быть просто табличные объекты могут быть просто табличные

28:06объекты могут быть просто табличные представление и так далее То есть данные представление и так далее То есть данные представление и так далее То есть данные могут быть практически какие угодно могут быть практически какие угодно могут быть практически какие угодно Единственное что нам нужно сделать это Единственное что нам нужно сделать это Единственное что нам нужно сделать это как-то представить их в цифровом формате как-то представить их в цифровом формате как-то представить их в цифровом формате перевести их в числа если для какого-то перевести их в числа если для какого-то перевести их в числа если для какого-то типа данных это весьма простая задача то

28:21типа данных это весьма простая задача то типа данных это весьма простая задача то для другого типа данных наме текста это для другого типа данных наме текста это для другого типа данных наме текста это уже Нови так уже Нови так уже Нови так на Р поговорим про разные типы данных и на Р поговорим про разные типы данных и на Р поговорим про разные типы данных и как их можно представлять в числовом как их можно представлять в числовом как их можно представлять в числовом формате после того как мы переставили формате после того как мы переставили формате после того как мы переставили данные в числа мы передаём это в модель данные в числа мы передаём это в модель

28:38данные в числа мы передаём это в модель и мы должны понимать что мы хотим на и мы должны понимать что мы хотим на и мы должны понимать что мы хотим на выходе из этой модели как должно выходе из этой модели как должно выходе из этой модели как должно выглядеть предсказани первая задача про выглядеть предсказани первая задача про выглядеть предсказани первая задача про которую мы уже немножко говорили в это которую мы уже немножко говорили в это которую мы уже немножко говорили в это задача классификации то есть нам надо задача классификации то есть нам надо задача классификации то есть нам надо определить К какому классу относится определить К какому классу относится

28:52определить К какому классу относится изображение количество классов нам изображение количество классов нам изображение количество классов нам известно

29:03к наша модель выдаёт вероятность к наша модель выдаёт вероятность принадлежности к определённому классу по принадлежности к определённому классу по принадлежности к определённому классу по входным входным входным данным у нас может данным у нас может данным у нас может быть на быть на быть на выходе текст на входе звук на входе у выходе текст на входе звук на входе у выходе текст на входе звук на входе у нас может быть видео на выходе у нас нас может быть видео на выходе у нас нас может быть видео на выходе у нас краткое содержание этого видео или краткое содержание этого видео или краткое содержание этого видео или например на входе текст на выходе мы например на входе текст на выходе мы

29:21например на входе текст на выходе мы ожидаем тоже краткое содержание текста ожидаем тоже краткое содержание текста ожидаем тоже краткое содержание текста на входе у нас Граф на выходе мы на входе у нас Граф на выходе мы на входе у нас Граф на выходе мы получаем там температуру кипения молекул получаем там температуру кипения молекул получаем там температуру кипения молекул или вообще на входе у нас так скажем или вообще на входе у нас так скажем или вообще на входе у нас так скажем нечто а на выходе у нас Новый нечто а на выходе у нас Новый нечто а на выходе у нас Новый сгенерированный объект которого никогда сгенерированный объект которого никогда сгенерированный объект которого никогда не

29:42существовало Как вы понимаете мы можем существовало Как вы понимаете мы можем придумать различные предсказания того придумать различные предсказания того придумать различные предсказания того что мы хотим на выходе получить с вами и что мы хотим на выходе получить с вами и что мы хотим на выходе получить с вами и от этого большое количество разных

29:54формализации Откуда мы взяли модель да формализации Откуда мы взяли модель да то есть понятно что данные мы откуда-то то есть понятно что данные мы откуда-то то есть понятно что данные мы откуда-то взяли предсказание это то что мы взяли предсказание это то что мы взяли предсказание это то что мы предполагаем получить и модель модель предполагаем получить и модель модель предполагаем получить и модель модель соответственно мы обучили как происходит соответственно мы обучили как происходит соответственно мы обучили как происходит обучение модели мы передаём данные в обучение модели мы передаём данные в обучение модели мы передаём данные в модель модель выдаёт какое-то

30:08модель модель выдаёт какое-то модель модель выдаёт какое-то предсказание например в данном случае предсказание например в данном случае предсказание например в данном случае Она говорит что 99% что на изображение Она говорит что 99% что на изображение Она говорит что 99% что на изображение леса мы с вами знаем что это не так леса мы с вами знаем что это не так леса мы с вами знаем что это не так передаём эту информацию в модель модель передаём эту информацию в модель модель передаём эту информацию в модель модель как-то меняет своё поведение и выдаёт как-то меняет своё поведение и выдаёт как-то меняет своё поведение и выдаёт другое предсказание например что это

30:24другое предсказание например что это другое предсказание например что это барсук мы опять же знаем что это не так барсук мы опять же знаем что это не так барсук мы опять же знаем что это не так и постоянно и постоянно и постоянно ифр спустя много ифр спустя много ифр спустя много повторений модель полностью поменяла повторений модель полностью поменяла повторений модель полностью поменяла своё поведение и когда мы передаём ей своё поведение и когда мы передаём ей своё поведение и когда мы передаём ей данное изображение она на выходе выдаёт данное изображение она на выходе выдаёт данное изображение она на выходе выдаёт правильный класс что это правильный класс что это

30:43правильный класс что это монализа вот тогда мы считаем что мы монализа вот тогда мы считаем что мы монализа вот тогда мы считаем что мы модель обучили и можем в дальнейшем её модель обучили и можем в дальнейшем её модель обучили и можем в дальнейшем её использовать как именно происходит использовать как именно происходит использовать как именно происходит обучение

31:01есть некоторые данные они представляют есть некоторые данные они представляют собой изображение и есть метки или как собой изображение и есть метки или как собой изображение и есть метки или как ещё говорят ответы к нашим данным да то ещё говорят ответы к нашим данным да то ещё говорят ответы к нашим данным да то есть наша разметка мы сами посмотрели есть наша разметка мы сами посмотрели есть наша разметка мы сами посмотрели что вот это Лиса и определили что вот что вот это Лиса и определили что вот что вот это Лиса и определили что вот ответ к этому изображению это лиса ответ к этому изображению это лиса ответ к этому изображению это лиса дальше нам нужно перевести всё это в

31:16дальше нам нужно перевести всё это в дальше нам нужно перевести всё это в числа про картинки мы поговорим позже числа про картинки мы поговорим позже числа про картинки мы поговорим позже как переводить их в числа а метки пока как переводить их в числа а метки пока как переводить их в числа а метки пока просто просто просто задиру в числа задиру в числа задиру в числа 0 вот мы закодировали 0 вот мы закодировали 0 вот мы закодировали метки дальше когда мы подаём в модель метки дальше когда мы подаём в модель метки дальше когда мы подаём в модель данные мы даём ей и наши изображение и данные мы даём ей и наши изображение и данные мы даём ей и наши изображение и ответы к этим ответы к этим

31:37ответы к этим изображениям после чего модель выдаёт изображениям после чего модель выдаёт изображениям после чего модель выдаёт нам предсказание например на три нам предсказание например на три нам предсказание например на три картинки она предсказала три класса что картинки она предсказала три класса что картинки она предсказала три класса что первая картинка ко второму классу вторая первая картинка ко второму классу вторая первая картинка ко второму классу вторая к первому и третья тоже к первому мы с к первому и третья тоже к первому мы с к первому и третья тоже к первому мы с вами знаем правильные ответы правильно вами знаем правильные ответы правильно

31:50вами знаем правильные ответы правильно они находятся вот здесь и мы можем они находятся вот здесь и мы можем они находятся вот здесь и мы можем сопоставить предсказанные метки с нашими сопоставить предсказанные метки с нашими сопоставить предсказанные метки с нашими верными ответами верными ответами верными ответами После чего мы можем посчитать ошибку Ну После чего мы можем посчитать ошибку Ну После чего мы можем посчитать ошибку Ну в данном случае мы здесь делаем в данном случае мы здесь делаем в данном случае мы здесь делаем некоторое упрощение считаем что вот у некоторое упрощение считаем что вот у некоторое упрощение считаем что вот у нас один раз модель предсказала

32:07нас один раз модель предсказала нас один раз модель предсказала правильно и два раза неправильно вот правильно и два раза неправильно вот правильно и два раза неправильно вот наша точность там наша точность там наша точность там 33% можем посчитать некоторые потери вот 33% можем посчитать некоторые потери вот 33% можем посчитать некоторые потери вот мы посчитали некоторые потери получили мы посчитали некоторые потери получили мы посчитали некоторые потери получили какое-то число в дальнейшем при обучении какое-то число в дальнейшем при обучении какое-то число в дальнейшем при обучении у модели есть только одна цель это вот у модели есть только одна цель это вот

32:22у модели есть только одна цель это вот эти потери свести к нулю и она будет эти потери свести к нулю и она будет эти потери свести к нулю и она будет менять так сво поведение менять так сво поведение менять так сво поведение чтобы выдавать предсказания которые чтобы выдавать предсказания которые чтобы выдавать предсказания которые будут давать минимальные потери это будут давать минимальные потери это будут давать минимальные потери это будет происходить итеративности какое-то количество итеративности какое-то количество итераций у нас будут верное предсказание итераций у нас будут верное предсказание итераций у нас будут верное предсказание и ошибка равна и ошибка равна

32:42и ошибка равна нулю такое обучение оно называется нулю такое обучение оно называется нулю такое обучение оно называется обучение с учителем с учителем потому обучение с учителем с учителем потому обучение с учителем с учителем потому что у нас есть ответы к нашим что у нас есть ответы к нашим что у нас есть ответы к нашим данным ответы это соответствено есть данным ответы это соответствено есть данным ответы это соответствено есть наша наша наша разметка я вам ла тоже поиграть в эту и разметка я вам ла тоже поиграть в эту и разметка я вам ла тоже поиграть в эту и а давайте поиграем в игру обучение с а давайте поиграем в игру обучение с

33:00а давайте поиграем в игру обучение с учителем Я учитель Я знаю ответ А вы не учителем Я учитель Я знаю ответ А вы не учителем Я учитель Я знаю ответ А вы не россеть вы делаете предсказание на входе россеть вы делаете предсказание на входе россеть вы делаете предсказание на входе у нас определённая картинка и надо у нас определённая картинка и надо у нас определённая картинка и надо предсказать некоторое предсказать некоторое предсказать некоторое число у нас будет задача регрессии да то число у нас будет задача регрессии да то число у нас будет задача регрессии да то есть мы будем предсказывать какое-то есть мы будем предсказывать какое-то

33:16есть мы будем предсказывать какое-то число на вход картинка на выходе число на вход картинка на выходе число на вход картинка на выходе число а мы знаем не не не знаете

33:345 8 4 12 Ну вот в принципе неважно что 5 8 4 12 Ну вот в принципе неважно что вы скажете Да вы назвали какую-то цифру вы скажете Да вы назвали какую-то цифру вы скажете Да вы назвали какую-то цифру какое-то число и я говорю вам правильный какое-то число и я говорю вам правильный какое-то число и я говорю вам правильный ответ То есть вы как нейросеть получили ответ То есть вы как нейросеть получили ответ То есть вы как нейросеть получили правильный ответ четыре кто-то кто правильный ответ четыре кто-то кто правильный ответ четыре кто-то кто ответил четыре он теперь такой О у меня ответил четыре он теперь такой О у меня ответил четыре он теперь такой О у меня ошибка ноль Я наверное понял

33:49ошибка ноль Я наверное понял ошибка ноль Я наверное понял закономерность кто-то посчитал насколько закономерность кто-то посчитал насколько закономерность кто-то посчитал насколько он ошибся он сказал 12 А вышло допустим он ошибся он сказал 12 А вышло допустим он ошибся он сказал 12 А вышло допустим понимает что ошибся сильно Вот кто-то понимает что ошибся сильно Вот кто-то понимает что ошибся сильно Вот кто-то сказал Пять А вышло четыре ошибся Не так сказал Пять А вышло четыре ошибся Не так сказал Пять А вышло четыре ошибся Не так сильно и вы теперь пытаетесь

34:05сопоставить ту закономерность которую вы сопоставить ту закономерность которую вы нашли с правильным нашли с правильным нашли с правильным ответом я вам даю другой обучающий ответом я вам даю другой обучающий ответом я вам даю другой обучающий пример и спрашиваю какой здесь ответ п пример и спрашиваю какой здесь ответ п пример и спрашиваю какой здесь ответ п пять пять пять шесть семь Да кто шесть семь Да кто шесть семь Да кто больше продано больше продано больше продано муж правильный ответ муж правильный ответ муж правильный ответ четыре Теперь вы опять пытаетесь четыре Теперь вы опять пытаетесь четыре Теперь вы опять пытаетесь подумать как бы сопоставить то что вы

34:31подумать как бы сопоставить то что вы подумать как бы сопоставить то что вы предсказали Какую закономерность Да

34:38и пытайтесь найти закономерность которую и пытайтесь найти закономерность которую я здесь загадал загадал 3 4 правильный ответ

35:05расскажите что Сколько расскажите что Сколько красных Да Сколько красных квадратов красных Да Сколько красных квадратов красных Да Сколько красных квадратов стоит в углах То есть вы в принципе ну стоит в углах То есть вы в принципе ну стоит в углах То есть вы в принципе ну нашли закономерность это действительно нашли закономерность это действительно нашли закономерность это действительно так здесь так здесь так здесь сколько Да всё Совершенно

35:30красные квадраты на углах Сколько красные квадраты на углах Сколько красных квадратов на углах красных квадратов на углах красных квадратов на углах А здесь я хотел чтобы вы поняли главные А здесь я хотел чтобы вы поняли главные А здесь я хотел чтобы вы поняли главные закономерности закономерности закономерности которые присущи машинному обучению которые присущи машинному обучению которые присущи машинному обучению первое ну нужно большое количество первое ну нужно большое количество первое ну нужно большое количество данных Да когда я вам дал одну картинку данных Да когда я вам дал одну картинку данных Да когда я вам дал одну картинку или две этого недостаточно то есть есть

35:47или две этого недостаточно то есть есть или две этого недостаточно то есть есть какое-то количество данных которое какое-то количество данных которое какое-то количество данных которое необходимо для решения задач для разных необходимо для решения задач для разных необходимо для решения задач для разных задач это количество данных разное и как задач это количество данных разное и как задач это количество данных разное и как правило честно говоря Никто не знает правило честно говоря Никто не знает правило честно говоря Никто не знает сколько нужно данных в этом и сложность сколько нужно данных в этом и сложность сколько нужно данных в этом и сложность решения задач машинного

36:00решения задач машинного решения задач машинного обучения обучения обучения второе вторая интуиция которая тоже второе вторая интуиция которая тоже второе вторая интуиция которая тоже важна не всё представление в данных важна не всё представление в данных важна не всё представление в данных которое есть оно полезное да то есть которое есть оно полезное да то есть которое есть оно полезное да то есть если бы мы начали вот с таких картинок если бы мы начали вот с таких картинок если бы мы начали вот с таких картинок вам было бы проще наверное найти вам было бы проще наверное найти вам было бы проще наверное найти закономерность потому что не было бы закономерность потому что не было бы

36:16закономерность потому что не было бы других факторов которые бы вас отвлекали других факторов которые бы вас отвлекали других факторов которые бы вас отвлекали от того чтобы найти закономерность это от того чтобы найти закономерность это от того чтобы найти закономерность это тоже очень похоже на зада машинного тоже очень похоже на зада машинного тоже очень похоже на зада машинного обучения пото правило в данных Прист обучения пото правило в данных Прист обучения пото правило в данных Прист шум некоторая неопределенность которая шум некоторая неопределенность которая шум некоторая неопределенность которая они вносят Вот и задача алгоритма они вносят Вот и задача алгоритма

36:32они вносят Вот и задача алгоритма машинного обучения или нейронной сети машинного обучения или нейронной сети машинного обучения или нейронной сети это как раз обобщить данные и найти это как раз обобщить данные и найти это как раз обобщить данные и найти какую-то закономерность которая какую-то закономерность которая какую-то закономерность которая соответствует постановке соответствует постановке соответствует постановке задач что мы с вами собственно сейчас и задач что мы с вами собственно сейчас и задач что мы с вами собственно сейчас и проделали вообще что можно делать с проделали вообще что можно делать с проделали вообще что можно делать с помощью машинного обучения и Какие

36:47помощью машинного обучения и Какие помощью машинного обучения и Какие задачи можно было бы задачи можно было бы задачи можно было бы решать первая задача про которую мы с решать первая задача про которую мы с решать первая задача про которую мы с вами поговорили это вами поговорили это вами поговорили это классификация В данном случае пока би классификация В данном случае пока би классификация В данном случае пока би Есть класификация на два класса хотдог Есть класификация на два класса хотдог Есть класификация на два класса хотдог это или не это или не это или не хотдог Кто кстати понял хотдог Кто кстати понял хотдог Кто кстати понял отсылку я слишком старая Вы слишком

37:07отсылку я слишком старая Вы слишком отсылку я слишком старая Вы слишком молодые есть такой сериал кремневая молодые есть такой сериал кремневая молодые есть такой сериал кремневая Долина там в общем соответственно один Долина там в общем соответственно один Долина там в общем соответственно один стартап они сделали на искусственном стартап они сделали на искусственном стартап они сделали на искусственном интеллекте приложение но оно буквально интеллекте приложение но оно буквально интеллекте приложение но оно буквально умело делать только чтобы определить умело делать только чтобы определить умело делать только чтобы определить хот-дог или не хот-дог или не

37:19хот-дог или не хотдог соответственно классификация хотдог соответственно классификация хотдог соответственно классификация может быть не на два класса как мы может быть не на два класса как мы может быть не на два класса как мы говорили и на 1000 классов и на другое говорили и на 1000 классов и на другое говорили и на 1000 классов и на другое количество классов самое главное э нам количество классов самое главное э нам количество классов самое главное э нам известны и это множество оно известны и это множество оно известны и это множество оно конечно мы можем решать задачу регрессии конечно мы можем решать задачу регрессии

37:33конечно мы можем решать задачу регрессии как вот Похоже мы делали с кубиком здесь как вот Похоже мы делали с кубиком здесь как вот Похоже мы делали с кубиком здесь у нас наше предсказание Не ограничено у нас наше предсказание Не ограничено у нас наше предсказание Не ограничено ничем и оно непрерывное да то есть мы ничем и оно непрерывное да то есть мы ничем и оно непрерывное да то есть мы можем любую цифру получить в данном можем любую цифру получить в данном можем любую цифру получить в данном случае мы на вход подаём случае мы на вход подаём случае мы на вход подаём изображение автомобиля и хотим изображение автомобиля и хотим изображение автомобиля и хотим предсказать например его

37:50предсказать например его предсказать например его стоимость может быть объединение задач стоимость может быть объединение задач стоимость может быть объединение задач то есть мы можем решать и задачу то есть мы можем решать и задачу то есть мы можем решать и задачу классификации и зада классификации и зада классификации и зада такая задача называется допустим задача такая задача называется допустим задача такая задача называется допустим задача детектирования или object детектирования или object детектирования или object detection в данном случае мы первое мы detection в данном случае мы первое мы detection в данном случае мы первое мы делаем решаем задачу классификации Мы

38:08делаем решаем задачу классификации Мы делаем решаем задачу классификации Мы хотим как бы в каждом кадре понять какой хотим как бы в каждом кадре понять какой хотим как бы в каждом кадре понять какой объект находится Да в данном случае это объект находится Да в данном случае это объект находится Да в данном случае это у нас е а второе мы решаем задачу у нас е а второе мы решаем задачу у нас е а второе мы решаем задачу регрессии предсказываю координаты вот регрессии предсказываю координаты вот регрессии предсказываю координаты вот этой рамки которая его этой рамки которая его этой рамки которая его выделяет А есть и другие задачи выделяет А есть и другие задачи

38:23выделяет А есть и другие задачи компьютерного зрения Вот например первая компьютерного зрения Вот например первая компьютерного зрения Вот например первая про которою мы говорили это про которою мы говорили это про которою мы говорили это классификация достаточно сказать какой классификация достаточно сказать какой классификация достаточно сказать какой класс вторая задача - Это задача класс вторая задача - Это задача класс вторая задача - Это задача детектирования Мы хотим определить такую детектирования Мы хотим определить такую детектирования Мы хотим определить такую рамку то есть обвести объект по сути рамку то есть обвести объект по сути

38:38рамку то есть обвести объект по сути определить где локально находится объект определить где локально находится объект определить где локально находится объект по сравнению с задачей по сравнению с задачей по сравнению с задачей классификации есть задача семантической классификации есть задача семантической классификации есть задача семантической сегментации это когда сегментации это когда сегментации это когда мы по сути делаем классификацию каждого мы по сути делаем классификацию каждого мы по сути делаем классификацию каждого пикселя Но об этом мы поговорим на пикселя Но об этом мы поговорим на пикселя Но об этом мы поговорим на следующих лекциях но мы не только

38:54следующих лекциях но мы не только следующих лекциях но мы не только выделяем рамку этого объекта а ещ и выделяем рамку этого объекта а ещ и выделяем рамку этого объекта а ещ и более более более ни есть самая сложная задача и ни есть самая сложная задача и ни есть самая сложная задача и сегментации когда мы ещ внутри класса сегментации когда мы ещ внутри класса сегментации когда мы ещ внутри класса объект разделяем друг с другом то есть объект разделяем друг с другом то есть объект разделяем друг с другом то есть видите у на здесь кубики они у нас видите у на здесь кубики они у нас видите у на здесь кубики они у нас равнозначны А в этой задаче Мы хотим ещё

39:12равнозначны А в этой задаче Мы хотим ещё равнозначны А в этой задаче Мы хотим ещё каждый кубик считать такой каждый кубик считать такой каждый кубик считать такой индивидуальностью можно обучать роботов индивидуальностью можно обучать роботов индивидуальностью можно обучать роботов не всегда успешно справедливости не всегда успешно справедливости не всегда успешно справедливости ради

39:28этон но это очень похоже если этон но это очень похоже если использовать машинное обучение для использовать машинное обучение для использовать машинное обучение для обучения роботов у нас будет целая обучения роботов у нас будет целая обучения роботов у нас будет целая лекция посвящена такому подходу где мы лекция посвящена такому подходу где мы лекция посвящена такому подходу где мы разберём обучение с подкреплением и разберём обучение с подкреплением и разберём обучение с подкреплением и сложности с этим сложности с этим сложности с этим подходом голосовые помощники подходом голосовые помощники подходом голосовые помощники соответственно ни для кого уже не соответственно ни для кого уже не

39:44соответственно ни для кого уже не новость рекомендательные системы Если вы новость рекомендательные системы Если вы новость рекомендательные системы Если вы пользуетесь пользуетесь пользуетесь почти чем угодно от банков магазинов почти чем угодно от банков магазинов почти чем угодно от банков магазинов социальных сетей Там в любом случае социальных сетей Там в любом случае социальных сетей Там в любом случае какие-то систе машинного обучение какие-то систе машинного обучение какие-то систе машинного обучение работают это либо рекомендательная работают это либо рекомендательная работают это либо рекомендательная система либо много разных других работа система либо много разных других работа

40:03система либо много разных других работа на естественном языке соответственно мы на естественном языке соответственно мы на естественном языке соответственно мы когда общаемся с помощью языка мы люди когда общаемся с помощью языка мы люди когда общаемся с помощью языка мы люди друг друга понимаем правда с этим есть друг друга понимаем правда с этим есть друг друга понимаем правда с этим есть тоже сложности но мы допустим опустим их тоже сложности но мы допустим опустим их тоже сложности но мы допустим опустим их Давайте Вот Но если мы хотим общаться с Давайте Вот Но если мы хотим общаться с Давайте Вот Но если мы хотим общаться с компьютером Мы так не сможем с ним

40:16компьютером Мы так не сможем с ним компьютером Мы так не сможем с ним общаться И нам нужно учить языки общаться И нам нужно учить языки общаться И нам нужно учить языки программирования для того чтобы это программирования для того чтобы это программирования для того чтобы это делать Вот мы пишем программу компьютер делать Вот мы пишем программу компьютер делать Вот мы пишем программу компьютер понимает как это использовать и понимает как это использовать и понимает как это использовать и выполняет ту задачу которую мы хотим Но выполняет ту задачу которую мы хотим Но выполняет ту задачу которую мы хотим Но чтобы выучить программирования чтобы выучить программирования

40:28чтобы выучить программирования соответственно нужно много времени в соответственно нужно много времени в соответственно нужно много времени в идеале мы бы хотели говорить компьютеру идеале мы бы хотели говорить компьютеру идеале мы бы хотели говорить компьютеру что-то на своём родном языке он бы нас что-то на своём родном языке он бы нас что-то на своём родном языке он бы нас понимал и делал всё так как мы хотим понимал и делал всё так как мы хотим понимал и делал всё так как мы хотим Сейчас я вам когда рассказываю такая Сейчас я вам когда рассказываю такая Сейчас я вам когда рассказываю такая подводка которая кажется уже очень подводка которая кажется уже очень

40:41подводка которая кажется уже очень устаревшей потому что вы слышали про gpt устаревшей потому что вы слышали про gpt устаревшей потому что вы слышали про gpt Да вот ну мы поговорим про вот генерация Да вот ну мы поговорим про вот генерация Да вот ну мы поговорим про вот генерация картинок по картинок по картинок по тексту раньше это было какой-то тексту раньше это было какой-то тексту раньше это было какой-то фантастико сейчас это обыденная фантастико сейчас это обыденная фантастико сейчас это обыденная реальность Когда мы можем написать текст реальность Когда мы можем написать текст реальность Когда мы можем написать текст Илу Илу Илу по нашему текстовому описанию Вот

41:00по нашему текстовому описанию Вот по нашему текстовому описанию Вот например фотография панды которая ловит например фотография панды которая ловит например фотография панды которая ловит рыбу удочкой рыбу удочкой рыбу удочкой винтажная карта с морскими чудовищами и винтажная карта с морскими чудовищами и винтажная карта с морскими чудовищами и давно уже давно был такой скандал что давно уже давно был такой скандал что давно уже давно был такой скандал что картинка которая сгенерирована она картинка которая сгенерирована она картинка которая сгенерирована она выиграла на какой-то выиграла на какой-то выиграла на какой-то фотовыставке реально ли это работает вот

41:19фотовыставке реально ли это работает вот фотовыставке реально ли это работает вот демонстрационные Образцы из демонстрационные Образцы из демонстрационные Образцы из интернета по интернета по интернета по запросу сри запросу сри запросу сри они повторе они повторе они повторе соответственно Спустя время с помощью соответственно Спустя время с помощью соответственно Спустя время с помощью Кандинского Кандинского Кандинского и ещё Спустя год с помощью жони по тем и ещё Спустя год с помощью жони по тем и ещё Спустя год с помощью жони по тем же текстовым запросам видно что качество же текстовым запросам видно что качество

41:40же текстовым запросам видно что качество генерации оно выросло появилось больше генерации оно выросло появилось больше генерации оно выросло появилось больше деталей и теперь изображение выглядит деталей и теперь изображение выглядит деталей и теперь изображение выглядит более более более фотогеничная лекция которая будет фотогеничная лекция которая будет фотогеничная лекция которая будет посвящена генеративным моделям именно посвящена генеративным моделям именно посвящена генеративным моделям именно генеративным с точки зрения изображения генеративным с точки зрения изображения генеративным с точки зрения изображения где мы Подробнее об этом поговорим

42:00всем известный у нас будет тоже лекция всем известный у нас будет тоже лекция которая посвящена отдельно прямо которая посвящена отдельно прямо которая посвящена отдельно прямо языковым моделям большим не только ча языковым моделям большим не только ча языковым моделям большим не только ча gpt мы gpt мы gpt мы поговорим CH gpt может текстом отвечать поговорим CH gpt может текстом отвечать поговорим CH gpt может текстом отвечать на вопрос Да может генерировать код и на вопрос Да может генерировать код и на вопрос Да может генерировать код и этот код этот код этот код рабочий это накладывает определённые рабочий это накладывает определённые

42:18рабочий это накладывает определённые изменения вообще всяких процессов Вот изменения вообще всяких процессов Вот изменения вообще всяких процессов Вот например у нас на курсе для того чтобы например у нас на курсе для того чтобы например у нас на курсе для того чтобы поступить на основном нужно пройти поступить на основном нужно пройти поступить на основном нужно пройти контест нужно решить ряд задач по контест нужно решить ряд задач по контест нужно решить ряд задач по программированию и с каждым годом всё программированию и с каждым годом всё программированию и с каждым годом всё сложнее становится сделать этот контест сложнее становится сделать этот контест

42:32сложнее становится сделать этот контест потому что берёшь задание берёшь задачу потому что берёшь задание берёшь задачу потому что берёшь задание берёшь задачу вставляешь чат gpt и получаешь Решение вставляешь чат gpt и получаешь Решение вставляешь чат gpt и получаешь Решение вот один раз после разработки контеста вот один раз после разработки контеста вот один раз после разработки контеста мне удалось за 10 минут решить его на мне удалось за 10 минут решить его на мне удалось за 10 минут решить его на полный балл а он рассчитан на 4 часа Вот полный балл а он рассчитан на 4 часа Вот полный балл а он рассчитан на 4 часа Вот поэтому поэтому поэтому А вот этот скрин как раз-таки прямо с

42:50А вот этот скрин как раз-таки прямо с А вот этот скрин как раз-таки прямо с семинара по нашему домашнему заданию наш семинара по нашему домашнему заданию наш семинара по нашему домашнему заданию наш слушатель сгенерировал для домашнего слушатель сгенерировал для домашнего слушатель сгенерировал для домашнего задания код и он работал сейчас с задания код и он работал сейчас с задания код и он работал сейчас с генерацией кода мы вообще зашли генерацией кода мы вообще зашли генерацией кода мы вообще зашли довольно-таки далеко уже можно довольно-таки далеко уже можно довольно-таки далеко уже можно генерировать прям целые проекты целые генерировать прям целые проекты целые

43:05генерировать прям целые проекты целые приложения которые находятся в интернете приложения которые находятся в интернете приложения которые находятся в интернете Вот я сам делал подобные и Наверное мы Вот я сам делал подобные и Наверное мы Вот я сам делал подобные и Наверное мы тоже добавим Вернее я добавлю это в курс тоже добавим Вернее я добавлю это в курс тоже добавим Вернее я добавлю это в курс и мы посмотрим на эти инструменты Как и мы посмотрим на эти инструменты Как и мы посмотрим на эти инструменты Как это работает чат gpt с четвёртой версии это работает чат gpt с четвёртой версии это работает чат gpt с четвёртой версии стало понимать изображение да то есть

43:21стало понимать изображение да то есть стало понимать изображение да то есть это примеры конечно из их статьи но я это примеры конечно из их статьи но я это примеры конечно из их статьи но я проверял это всё работает она проверял это всё работает она проверял это всё работает она действительно понимает изображение но действительно понимает изображение но действительно понимает изображение но здесь пример что мы можем спросить что здесь пример что мы можем спросить что здесь пример что мы можем спросить что необычного в этой картинке и chpt нам необычного в этой картинке и chpt нам необычного в этой картинке и chpt нам выдаёт выдаёт выдаёт описание что необычного в этой картинке

43:35описание что необычного в этой картинке описание что необычного в этой картинке и оно действительно соответствует и оно действительно соответствует и оно действительно соответствует реальности самый удивительный пример реальности самый удивительный пример реальности самый удивительный пример скорее вот этот с графиком где она не скорее вот этот с графиком где она не скорее вот этот с графиком где она не только распознала текст но ещё поняла о только распознала текст но ещё поняла о только распознала текст но ещё поняла о чём в этом запросе идёт речь и смогла чём в этом запросе идёт речь и смогла чём в этом запросе идёт речь и смогла сделать некоторые сделать некоторые

43:50сделать некоторые вычисления мы опять же на лекции по вычисления мы опять же на лекции по вычисления мы опять же на лекции по большим языковым моделям поговорим большим языковым моделям поговорим большим языковым моделям поговорим том какие инструменты сейчас есть у том какие инструменты сейчас есть у том какие инструменты сейчас есть у больших языковых моделей которые можно больших языковых моделей которые можно больших языковых моделей которые можно использовать и При всём этом использовать и При всём этом использовать и При всём этом повествовании Причём здесь наука повествовании Причём здесь наука повествовании Причём здесь наука Да в общем есть направление машинного

44:12Да в общем есть направление машинного Да в общем есть направление машинного обучения с обучения с обучения с применением В научных исследованиях и применением В научных исследованиях и применением В научных исследованиях и почему наука сейчас на взлёте вот если почему наука сейчас на взлёте вот если почему наука сейчас на взлёте вот если раньше использовали там бумагу и счёты раньше использовали там бумагу и счёты раньше использовали там бумагу и счёты чтобы посчитать что-то в каком-то чтобы посчитать что-то в каком-то чтобы посчитать что-то в каком-то исследовании потом у нас появились исследовании потом у нас появились

44:30исследовании потом у нас появились компьютеры началась цифровизация у нас компьютеры началась цифровизация у нас компьютеры началась цифровизация у нас теперь все данные хранятся в компьютерах теперь все данные хранятся в компьютерах теперь все данные хранятся в компьютерах и Все вычисления делаются в компьютерах и Все вычисления делаются в компьютерах и Все вычисления делаются в компьютерах вот искусственный интеллект - это такой вот искусственный интеллект - это такой вот искусственный интеллект - это такой же инструмент современного учёного же инструмент современного учёного же инструмент современного учёного которым нужно пользоваться на это есть которым нужно пользоваться на это есть

44:44которым нужно пользоваться на это есть несколько причин одна из них - это несколько причин одна из них - это несколько причин одна из них - это потому что другие учёные начинают этим потому что другие учёные начинают этим потому что другие учёные начинают этим пользоваться и для того чтобы вашей пользоваться и для того чтобы вашей пользоваться и для того чтобы вашей области понимать вообще что они сделали области понимать вообще что они сделали области понимать вообще что они сделали Правильно ли это они сделали и как можно Правильно ли это они сделали и как можно Правильно ли это они сделали и как можно интерпретировать эти результаты интерпретировать эти результаты

44:57интерпретировать эти результаты необходимо тоже изучать этот инструмент необходимо тоже изучать этот инструмент необходимо тоже изучать этот инструмент вот а второе - это то что можно вот а второе - это то что можно вот а второе - это то что можно соответственно непосредственно решать соответственно непосредственно решать соответственно непосредственно решать задачу поэтому к искусственному задачу поэтому к искусственному задачу поэтому к искусственному интеллекту к нейронным сетям машинному интеллекту к нейронным сетям машинному интеллекту к нейронным сетям машинному обучению можно относиться как к такому обучению можно относиться как к такому обучению можно относиться как к такому более

45:14более более навороченное для решения ваших навороченное для решения ваших навороченное для решения ваших задач Почему задач Почему задач Почему соответственно он на взлёте и если соответственно он на взлёте и если соответственно он на взлёте и если посмотреть в различных областях не во посмотреть в различных областях не во посмотреть в различных областях не во всех конечно но большинстве всех конечно но большинстве всех конечно но большинстве областей количество статей с машинным областей количество статей с машинным областей количество статей с машинным обучением то там экспоненциальный обучением то там экспоненциальный обучением то там экспоненциальный рост Первое - это бесконечный океан

45:37рост Первое - это бесконечный океан рост Первое - это бесконечный океан цифровых научных данных это касается не цифровых научных данных это касается не цифровых научных данных это касается не всех областей но есть области где данных всех областей но есть области где данных всех областей но есть области где данных больше чем рук и глаз которые могут на больше чем рук и глаз которые могут на больше чем рук и глаз которые могут на них их обработать Вот и тут нам на них их обработать Вот и тут нам на них их обработать Вот и тут нам на помощь приходит машинное обучение помощь приходит машинное обучение помощь приходит машинное обучение которое может обобщать эти данные и мы

45:52которое может обобщать эти данные и мы которое может обобщать эти данные и мы можем получать какие-то выводы из этого можем получать какие-то выводы из этого можем получать какие-то выводы из этого второе что качество методов машинного второе что качество методов машинного второе что качество методов машинного обучения оно стреми раст от года к году обучения оно стреми раст от года к году обучения оно стреми раст от года к году даже громкое заявление вот у нас есть даже громкое заявление вот у нас есть даже громкое заявление вот у нас есть лекция которая посвящена непосредственно лекция которая посвящена непосредственно

46:03лекция которая посвящена непосредственно компьютерному зрению и почти каждое компьютерному зрению и почти каждое компьютерному зрению и почти каждое прочтение когда я говорил вот лучшая прочтение когда я говорил вот лучшая прочтение когда я говорил вот лучшая модель на сегодняшний момент вот такая модель на сегодняшний момент вот такая модель на сегодняшний момент вот такая почти каждый раз к следующему прочтению почти каждый раз к следующему прочтению почти каждый раз к следующему прочтению эта модель менялась и перед этой моделью эта модель менялась и перед этой моделью эта модель менялась и перед этой моделью были ещё модели которые уже поменялись были ещё модели которые уже поменялись

46:16были ещё модели которые уже поменялись То есть постоянно выходит что-то новое и То есть постоянно выходит что-то новое и То есть постоянно выходит что-то новое и качество этих качество этих качество этих методов сильно вырос Вот для примера методов сильно вырос Вот для примера методов сильно вырос Вот для примера генерация мячик с мордочкой в 2018 году генерация мячик с мордочкой в 2018 году генерация мячик с мордочкой в 2018 году и 2023 Как применяют науки и 2023 Как применяют науки и 2023 Как применяют науки соответственно выполняют рутинные задачи соответственно выполняют рутинные задачи соответственно выполняют рутинные задачи да какие делают какие-то инструменты

46:34да какие делают какие-то инструменты да какие делают какие-то инструменты которые могут сильно ускорить обработку которые могут сильно ускорить обработку которые могут сильно ускорить обработку данных второе - это непосредственный данных второе - это непосредственный данных второе - это непосредственный поиск закономерностей да это поиск закономерностей да это поиск закономерностей да это такая не такая не такая не знаю аналитика на стероидах можно знаю аналитика на стероидах можно знаю аналитика на стероидах можно сказать машинное обучение и обработка сказать машинное обучение и обработка сказать машинное обучение и обработка большого количества большого количества

46:51большого количества данных давайте рассмотрим такой данных давайте рассмотрим такой данных давайте рассмотрим такой пример вот допустим у нас есть данные и пример вот допустим у нас есть данные и пример вот допустим у нас есть данные и мы хотим мы хотим мы хотим разметить кратеры на Марсе вот у нас разметить кратеры на Марсе вот у нас разметить кратеры на Марсе вот у нас есть наши данные соответственно есть наши данные соответственно есть наши данные соответственно изображение снимка У нас есть ответы Да изображение снимка У нас есть ответы Да изображение снимка У нас есть ответы Да мы сами разметили какое-то количество мы сами разметили какое-то количество

47:08мы сами разметили какое-то количество данных выделили кратеры обучили модель данных выделили кратеры обучили модель данных выделили кратеры обучили модель на этих данных потом взяли какой-то на этих данных потом взяли какой-то на этих данных потом взяли какой-то кусок снимка и получили предсказание кусок снимка и получили предсказание кусок снимка и получили предсказание нашей модель она нашей модель она нашей модель она разметили кратеры Да она не все кратеры разметили кратеры Да она не все кратеры разметили кратеры Да она не все кратеры закрут а какие-то будут лишние закрут а какие-то будут лишние закрут а какие-то будут лишние менее мы сделали это в менее мы сделали это в

47:28менее мы сделали это в полуавтоматическом режиме После чего мы полуавтоматическом режиме После чего мы полуавтоматическом режиме После чего мы можем взять все снимки с Марса Да и

47:50задекларуй работе Если вам интересно задекларуй работе Если вам интересно подробнее можете сюда ознакомиться подробнее можете сюда ознакомиться подробнее можете сюда ознакомиться презентация у вас будет и в дальнейшем презентация у вас будет и в дальнейшем презентация у вас будет и в дальнейшем для некоторых работ Также будут для некоторых работ Также будут для некоторых работ Также будут присутствовать присутствовать присутствовать некоторые ссылки можно решать другую некоторые ссылки можно решать другую некоторые ссылки можно решать другую задачу там классификация грунта на Марсе задачу там классификация грунта на Марсе

48:02задачу там классификация грунта на Марсе допустим чтобы он не застрял у нас в допустим чтобы он не застрял у нас в допустим чтобы он не застрял у нас в песке или не заехал в какую-то область в песке или не заехал в какую-то область в песке или не заехал в какую-то область в которую мы не хотели бы чтобы он которую мы не хотели бы чтобы он которую мы не хотели бы чтобы он попал можно мониторинг за животными попал можно мониторинг за животными попал можно мониторинг за животными устраивать такой тоже здесь устраивать такой тоже здесь устраивать такой тоже здесь смесь задач то есть мы должны смесь задач то есть мы должны смесь задач то есть мы должны детектировать ключевые точки объекта и

48:20детектировать ключевые точки объекта и детектировать ключевые точки объекта и потом ещё отслеживать этот объект такие потом ещё отслеживать этот объект такие потом ещё отслеживать этот объект такие работы Тоже есть Мы даже обсудим с вами работы Тоже есть Мы даже обсудим с вами работы Тоже есть Мы даже обсудим с вами работу когда открыли антибиотик с работу когда открыли антибиотик с работу когда открыли антибиотик с помощью нейронных

48:36сетей и вообще знаете мы вот с вами не сетей и вообще знаете мы вот с вами не так давно

48:42знакомы тем не менее мне с вами хочется знакомы тем не менее мне с вами хочется поделиться чем-то своим поделиться чем-то своим поделиться чем-то своим сокровенным своей самой интимной сокровенным своей самой интимной сокровенным своей самой интимной фотографией Вот это фотографией Вот это фотографией Вот это я соответственно есть задача поиска я соответственно есть задача поиска я соответственно есть задача поиска патологий на снимке ВМ принимать решени о ВМ принимать решени о том что делать том что делать том что делать дальше Прим это реальный Ну это реальный дальше Прим это реальный Ну это реальный дальше Прим это реальный Ну это реальный мой снимок Да это реальная отработка

49:07мой снимок Да это реальная отработка мой снимок Да это реальная отработка системы вот у меня друг коллега который системы вот у меня друг коллега который системы вот у меня друг коллега который занимается этой задачей Мы тоже о ней занимается этой задачей Мы тоже о ней занимается этой задачей Мы тоже о ней подробно поговорим потому что это подробно поговорим потому что это подробно поговорим потому что это вообще Передовая вещь в мире и вот у нас вообще Передовая вещь в мире и вот у нас вообще Передовая вещь в мире и вот у нас в России Да в России Да в России Да она очень хоро разви поть сни она очень хоро разви поть сни она очень хоро разви поть сни до вероятно Ну в до вероятно Ну в

49:29до вероятно Ну в Москве какая-то нейросеть посмотрит на Москве какая-то нейросеть посмотрит на Москве какая-то нейросеть посмотрит на ваш снимок и скажет ВС ли хорошо у вас ваш снимок и скажет ВС ли хорошо у вас ваш снимок и скажет ВС ли хорошо у вас или нет Ну вот пример допустим Если есть или нет Ну вот пример допустим Если есть или нет Ну вот пример допустим Если есть какие-то патологии правда у них уже всё какие-то патологии правда у них уже всё какие-то патологии правда у них уже всё обновилось наверняка эта картинка старая обновилось наверняка эта картинка старая обновилось наверняка эта картинка старая но тем не

49:48менее суть я думаю ну про проект мы менее суть я думаю ну про проект мы поговорим наверное в следующих лекциях поговорим наверное в следующих лекциях поговорим наверное в следующих лекциях более подробно Обсудим все иде это более подробно Обсудим все иде это более подробно Обсудим все иде это развито не всё всегда работает хорошо да есть не всё всегда работает хорошо да есть определённые сложности с нейронными определённые сложности с нейронными определённые сложности с нейронными сетями их сетями их сетями их обучением Вот например очень популярный обучением Вот например очень популярный обучением Вот например очень популярный старый мм люди рассуждают о том что

50:06старый мм люди рассуждают о том что старый мм люди рассуждают о том что искуственный интеллект нас захватит тем искуственный интеллект нас захватит тем искуственный интеллект нас захватит тем самым моя нейросеть она не может самым моя нейросеть она не может самым моя нейросеть она не может определить собака это или кошка а определить собака это или кошка а определить собака это или кошка а нейросеть ошибаются там где мы бы Не нейросеть ошибаются там где мы бы Не нейросеть ошибаются там где мы бы Не ошибались здесь например ошибались здесь например ошибались здесь например нейросеть предсказывает что это мячики нейросеть предсказывает что это мячики нейросеть предсказывает что это мячики для

50:22для для пинг-понга мы понимаем что это конечно пинг-понга мы понимаем что это конечно пинг-понга мы понимаем что это конечно же мячики для гольфа же мячики для гольфа же мячики для гольфа здесь росе видит здесь росе видит здесь росе видит ананас А мы

50:36её и другие примеры где росе ошибаются её и другие примеры где росе ошибаются иногда это смешно иногда это не иногда это смешно иногда это не иногда это смешно иногда это не очень здесь например очень здесь например очень здесь например медуза здесь она ви золотую рыбку Вот медуза здесь она ви золотую рыбку Вот медуза здесь она ви золотую рыбку Вот это дамба и хотдог Ну вот с дамбой ещё это дамба и хотдог Ну вот с дамбой ещё это дамба и хотдог Ну вот с дамбой ещё можно было бы перепутать немножко Да но можно было бы перепутать немножко Да но можно было бы перепутать немножко Да но остальные остальные остальные выглядят выглядят выглядят Коми ПБ

51:01предсказаний и есть различные техники предсказаний и есть различные техники которые могут так сказать сломать которые могут так сказать сломать которые могут так сказать сломать предсказание нейронной сети вот здесь предсказание нейронной сети вот здесь предсказание нейронной сети вот здесь показан один из показан один из показан один из примеров вот здесь тоже очень интересные примеров вот здесь тоже очень интересные примеров вот здесь тоже очень интересные предсказание здесь предсказана бабочка А предсказание здесь предсказана бабочка А предсказание здесь предсказана бабочка А здесь бутылка здесь бутылка здесь бутылка винарос видит вот так примерно винарос видит вот так примерно

51:17винарос видит вот так примерно генерирует классные картинки причём эта генерирует классные картинки причём эта генерирует классные картинки причём эта картинка она безусловно очень старая картинка она безусловно очень старая картинка она безусловно очень старая видите по е качеству и эти тортики видите по е качеству и эти тортики видите по е качеству и эти тортики тоже картинка не такая старая и на тоже картинка не такая старая и на тоже картинка не такая старая и на первый взгляд с ней всё хорошо но когда первый взгляд с ней всё хорошо но когда первый взгляд с ней всё хорошо но когда начинаешь вглядываться в детали начинаешь вглядываться в детали

51:32начинаешь вглядываться в детали обнаруживаешь что не очень Да вот обнаруживаешь что не очень Да вот обнаруживаешь что не очень Да вот например например например Здесь книга выглядит весьма Странно Здесь книга выглядит весьма Странно Здесь книга выглядит весьма Странно а в чём подвох машинного обучения вот а в чём подвох машинного обучения вот а в чём подвох машинного обучения вот есть тоже такой прикол мм что формально есть тоже такой прикол мм что формально есть тоже такой прикол мм что формально здесь задача выполнена А вот э лошадь Да здесь задача выполнена А вот э лошадь Да здесь задача выполнена А вот э лошадь Да она по цвету соответствует находится в

51:54она по цвету соответствует находится в она по цвету соответствует находится в том же месте внизу трава том же месте внизу трава том же месте внизу трава сверху лес как бы всё формально сверху лес как бы всё формально сверху лес как бы всё формально выполнено Но мы с вами понимаем что выполнено Но мы с вами понимаем что выполнено Но мы с вами понимаем что задача не решена абсолютно задача не решена абсолютно задача не решена абсолютно вот плюс нейросети когда начинают вот плюс нейросети когда начинают вот плюс нейросети когда начинают изучать то как они делают свои изучать то как они делают свои изучать то как они делают свои предсказания оказывается что они иногда

52:12предсказания оказывается что они иногда предсказания оказывается что они иногда обращают на очень странные вещи для того обращают на очень странные вещи для того обращают на очень странные вещи для того чтобы сделать предсказание например для чтобы сделать предсказание например для чтобы сделать предсказание например для того чтобы предсказать класс того чтобы предсказать класс того чтобы предсказать класс тарелка Несе смотрит на еду и если она тарелка Несе смотрит на еду и если она тарелка Несе смотрит на еду и если она видит что есть еда значит еда где-то видит что есть еда значит еда где-то видит что есть еда значит еда где-то находится значит это тарелка Вот мы с

52:28находится значит это тарелка Вот мы с находится значит это тарелка Вот мы с вами понимаем что возмож вами понимаем что возмож вами понимаем что возмож ситуации когда может быть по-другому Вот ситуации когда может быть по-другому Вот ситуации когда может быть по-другому Вот здесь пример Мне нравится росе в упор не здесь пример Мне нравится росе в упор не здесь пример Мне нравится росе в упор не хочет искать определённые клавиши она хочет искать определённые клавиши она хочет искать определённые клавиши она ищет вот эти четыре если она их находит ищет вот эти четыре если она их находит ищет вот эти четыре если она их находит значит внизу значит внизу значит внизу пробел вот здесь класс

52:46пробел вот здесь класс пробел вот здесь класс бабочка но реагирует на бабочка но реагирует на бабочка но реагирует на цветы мы с вами тоже не идеаль Я цветы мы с вами тоже не идеаль Я цветы мы с вами тоже не идеаль Я подготовил вам тоже тест какой шарик подготовил вам тоже тест какой шарик подготовил вам тоже тест какой шарик больше который слева которые справа или больше который слева которые справа или больше который слева которые справа или они они они одинаковы Вот вы и попались Они одинаковы Вот вы и попались Они одинаковы Вот вы и попались Они разные я специально этот

53:11уменьш вообще такой эффект называется уменьш вообще такой эффект называется машинном обучении переобучение это когда машинном обучении переобучение это когда машинном обучении переобучение это когда нейросеть просто запомнила все наши нейросеть просто запомнила все наши нейросеть просто запомнила все наши данные она не ищет закономерности она данные она не ищет закономерности она данные она не ищет закономерности она теперь обращает внимание на какие-то теперь обращает внимание на какие-то теперь обращает внимание на какие-то детали которые ей точно говорят что это детали которые ей точно говорят что это детали которые ей точно говорят что это за объект например за объект например

53:26за объект например если мы хотим различать машину там если мы хотим различать машину там если мы хотим различать машину там Ferrari и не знаю давайте другую Ferrari и не знаю давайте другую Ferrari и не знаю давайте другую какую-то любую марку Скажите какую-то любую марку Скажите какую-то любую марку Скажите Н вот не россеть может переобучить на Н вот не россеть может переобучить на Н вот не россеть может переобучить на том что в наших данных больше всего том что в наших данных больше всего том что в наших данных больше всего Ferrari красного цвета и она может Ferrari красного цвета и она может Ferrari красного цвета и она может понять что если я вижу много красного то

53:48понять что если я вижу много красного то понять что если я вижу много красного то это Ferrari но мустанге тоже могут быть это Ferrari но мустанге тоже могут быть это Ferrari но мустанге тоже могут быть красные и вот это один из эффектов красные и вот это один из эффектов красные и вот это один из эффектов переобучения Но это отдельный разговор переобучения Но это отдельный разговор переобучения Но это отдельный разговор Просто Суть в том что что мы также с Просто Суть в том что что мы также с Просто Суть в том что что мы также с вами заранее можем переобучить на вами заранее можем переобучить на вами заранее можем переобучить на какие-то какие-то какие-то задачи Нам тоже иногда сложно

54:06задачи Нам тоже иногда сложно задачи Нам тоже иногда сложно решить что изображено на решить что изображено на решить что изображено на картинке картинке картинке KFC или собачки а так так кстати капча расшифровывается как кстати капча расшифровывается как кстати капча расшифровывается как автоматический тест тьюринга Так что автоматический тест тьюринга Так что автоматический тест тьюринга Так что Алан тюринг он оставил свой след и с Алан тюринг он оставил свой след и с Алан тюринг он оставил свой след и с нами до сих пор Вот это понятье или вот нами до сих пор Вот это понятье или вот нами до сих пор Вот это понятье или вот такой Пример например такой Пример например

54:37такой Пример например где собачка или где собачка или где собачка или кексы Давайте ещё чуть по

54:50угораем так Ну давайте тут у нас лекция угораем так Ну давайте тут у нас лекция подходит к концу Как получить зачёт в подходит к концу Как получить зачёт в подходит к концу Как получить зачёт в конце лекции в конце всех лекций будет конце лекции в конце всех лекций будет конце лекции в конце всех лекций будет тест по всем материалам будет тест по всем материалам будет тест по всем материалам будет возможность получить автомат сделав возможность получить автомат сделав возможность получить автомат сделав проект про это я расскажу после восьмой проект про это я расскажу после восьмой проект про это я расскажу после восьмой лекции во всех подробностях в принципе у

55:04лекции во всех подробностях в принципе у лекции во всех подробностях в принципе у меня меня меня всё Подписывайтесь на наш Telegram канал всё Подписывайтесь на наш Telegram канал всё Подписывайтесь на наш Telegram канал по курсу и напишите отзыв о том как вам по курсу и напишите отзыв о том как вам по курсу и напишите отзыв о том как вам лекция и похлопайте как вам понравилось