Информация. Подборка из книг. Эдвард Де Боно. Серьёзное творческое мышление. Применение творческого мышления.
Искусственный разум — практическая реализация. Начало
ПредисловиеВ моей статье «Конструктивное определение искусственного интеллекта» ( https://habr.com/ru/articles/823458/ ) дано определение искусственного разума и общая схема системы искусственного разума. А также, сказано, что на основе этой схемы можно начать разработку реальной системы искусственного разума. И даже то, что эта разработка уже начата. Сейчас настало время рассказать о первых результатах. Требования к проектуОсновные требования к такому проекту:- он должен максимально наглядно продемонстрировать все основные функции разума;
Как выстроить систему обучения проектной команды в IT: пошаговый алгоритм
Когда в команде что‑то «идёт не так», первым делом вспоминают про обучение. И всех отправляют на курс какого-нибудь распиаренного бизнес-тренера. Чаще всего это не помогает. Команда тратит время, бюджет сгорает, а дедлайны по‑прежнему ползут вправо. Эта статья — не про «ещё один список курсов», а про то, как построить системное обучение проектной команды в ИТ так, чтобы оно решало реальные боли: срывы релизов, узкие места в процессе, вечные авралы и зависимость от пары «незаменимых» людей.
Ацетилхолин определяет роль дофамина
На протяжении десятилетий нейробиологи пытались объяснить, как один нейромедиатор, дофамин, может одновременно выполнять две совершенно разные задачи. С одной стороны, он подкрепляет обучение, основанное на вознаграждении. С другой – запускает физическую активность. Новое исследование проливает свет на переключатель функций дофамина.
Автоматизация создания тестов: связка NotebookLM + Gemini + Google Apps Script
Предположим, что вам нужно делать тесты для учащихся или студентов (или даже для себя). Предположим, что их нужно делать много. Действительно много. Можно использовать традиционный ручной труд. Сидеть, придумывать вопросы, подбирать варианты ответов. Повторять по кругу, пока не надоест. Но мы же в XXI веке живем. Явно должны быть способы упростить задачу. Автоматизировать ее.
Интеллект: естественный vs искусственный
Прочитал я тут давеча книжку про интеллект ворон и воспламенился, ибо тема была там ну вообще не раскрыта. Так что я решил накидать немного тезисов по части естественного и чуть-чуть искусственного интеллекта прям сюда. Приходи по прочтении в комменты, и пусть победит сильнейший!
Как иммерсивные исследования в трейдинге изменили наш взгляд на пользователя и продукт. Опыт БКС Форекс
Всем привет!Меня зовут Ксения Иртегова,
Как заставить ИИ быть непредвзятым? – метод Достоевского
Проблема предвзятости или необъективности мнений возникла задолго до создания нейросетей и ИИ, и она имеет несколько вариантов решения, один из которых предложил русский писатель Федор Михайлович Достоевский: он использовал особый способ рассуждений, который он назвал реализмом в высшем смысле. Этот способ вполне подходит для ИИ, хотя, конечно, способ мышления нейросетей значительно отличается от человеческого. Но у них есть много общего.
Часть 4: Обучение и валидация модели — 250 эпох, 94.55% точности и борьба с переобучением
От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуры ИИ-проектовЧасть 4: Обучение и валидация модели — 250 эпох, 94.55% точности и борьба с переобучениемВ этой части я расскажу о самом критическом этапе — обучении модели. Здесь 250 эпох отделяют работающую модель от неработающей, а правильная настройка гиперпараметров определяет успех всего проекта.СодержаниеВведение: Почему обучение — это не просто «нажать кнопку»Подготовка данных к обучению
Прогнозирование цен на Airbnb в Нью-Йорке
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения простоты, сопоставим два решения для конкретной задачи классификации табличных данных: прогнозирование того, будет ли объект недвижимости, предлагаемый в аренду на платформе Airbnb в Нью-Йорке (NYC), иметь цену больше или меньше средней цены в объявлениях Airbnb на этом рынке. Мы сравним:машинное обучение
