#006 ML Основы нейросетей ч.1

Machine Learning Podcast

В 6-м выпуске рассказываю о том, как устроен отдельный нейрон - основной строительный кирпичик нейросетей. Какие задачи он решать может, а какие не может. О том, почему именно нейросети сейчас испытывают такой подъем, среди методов машинного обучения. Как простейший нейрон может выступать в роли логических гейтов и можно ли собрать компьютер полностью на нейросетевой архитектуре. Приятного прослушивания!

Ссылки выпуска:

Статья на Хабре "7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х" (https://habr.com/ru/articles/481844/)

Статья "Нейронные сети. Основы" с хорошими иллюстрациями (http://synset.com/ai/ru/nn/NeuralNet_01_Intro.html)

Отзыв на книгу Петцольда "Код. Тайный язык информатики" на Хабре (https://habr.com/ru/post/68365/)

Курс на Coursera "From NAND to Tetris" (https://www.coursera.org/learn/build-a-computer/home/welcome)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint)

Со мной также можно связаться по электронной почте: [e-mail]

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

Music by Audionautix.com