Четыре года назад я для общего развития изучал этот курс.
Мне очень понравился. Много обсуждается того, о чем не принято говорить в классическом виде.
https://stepik.org/course/1233/promo
Мне очень понравился. Много обсуждается того, о чем не принято говорить в классическом виде.
https://stepik.org/course/1233/promo
Stepik: online education
Образовательная платформа — Stepik. Выберите подходящий вам онлайн-курс из более чем 20 тысяч и начните получать востребованные навыки.
Forwarded from AI для Всех
Вышла крупнейшая в мире открытая многоязычная языковая модель: BLOOM
Большие языковые модели (LLM) оказали значительное влияние на исследования в области ИИ. Эти мощные модели могут решать широкий спектр новых языковых задач на основе инструкций пользователя. Однако академическим кругам, некоммерческим организациям и исследовательским лабораториям небольших компаний сложно создавать, изучать или даже использовать LLM, поскольку полный доступ к ним имеют лишь несколько промышленных лабораторий, обладающих необходимыми ресурсами и эксклюзивными правами. Сегодня, международная коллаборация BigScience выпускает BLOOM, первую многоязычную LLM, обученную в условиях полной прозрачности.
BLOOM - результат крупнейшего сотрудничества исследователей ИИ, когда-либо участвовавших в одном исследовательском проекте.
Имея 176 миллиардов параметров, BLOOM способен генерировать текст на 46 естественных языках и 13 языках программирования. Почти для всех из них, таких как испанский, французский и арабский, BLOOM станет первой в истории языковой моделью с более чем 100 миллиардами параметров. Это кульминация года работы с участием более 1000 исследователей из 70+ стран и 250+ институтов, в результате которой модель BLOOM обучалась 117 дней (с 11 марта по 6 июля) на суперкомпьютере Jean Zay на юге Парижа, Франция.
Модель
Большие языковые модели (LLM) оказали значительное влияние на исследования в области ИИ. Эти мощные модели могут решать широкий спектр новых языковых задач на основе инструкций пользователя. Однако академическим кругам, некоммерческим организациям и исследовательским лабораториям небольших компаний сложно создавать, изучать или даже использовать LLM, поскольку полный доступ к ним имеют лишь несколько промышленных лабораторий, обладающих необходимыми ресурсами и эксклюзивными правами. Сегодня, международная коллаборация BigScience выпускает BLOOM, первую многоязычную LLM, обученную в условиях полной прозрачности.
BLOOM - результат крупнейшего сотрудничества исследователей ИИ, когда-либо участвовавших в одном исследовательском проекте.
Имея 176 миллиардов параметров, BLOOM способен генерировать текст на 46 естественных языках и 13 языках программирования. Почти для всех из них, таких как испанский, французский и арабский, BLOOM станет первой в истории языковой моделью с более чем 100 миллиардами параметров. Это кульминация года работы с участием более 1000 исследователей из 70+ стран и 250+ институтов, в результате которой модель BLOOM обучалась 117 дней (с 11 марта по 6 июля) на суперкомпьютере Jean Zay на юге Парижа, Франция.
Модель
huggingface.co
bigscience/bloom · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
Роадмап в развитии AI-специалиста:
https://i.am.ai/roadmap/#disclaimer
https://i.am.ai/roadmap/#disclaimer
AI Roadmap
Follow these roadmaps to become an Artificial Intelligence expert.
👍1
Forwarded from Small Data Science for Russian Adventurers
#книга
Матоушек И. "Тридцать три миниатюры. Применения линейной алгебры в математике и информатике"
Люблю такие книги-подборки: здесь собраны задачи из разных разделов математики, которые решаются методами линейной алгебры (ЛА). Часто когда преподают классические математические дисциплины до конца не понятно "зачем это всё"... потом понятия вектор, матрица и т.п. возникают в других курсах и вроде как понятно, но остаётся осадочек (а надо ли было так подробно, а зачем Жордановы формы, а зачем доказывать эти теоремы и т.д.) Здесь же берутся конкретные кейсы и внезапно простые и красивые решения возникают с помощью каких-то фактов из ЛА. Например, число всех остовных деревьев неожиданно равно определителю специально построенной матрицы (и не надо делать перебор, и есть красивая формула). Кейсы берутся из топологии, комбинаторики, геометрии и т.п. Из минусов - в кейсах виден перекос в сторону интересов автора, но зато подробно указываются происхождения задач и ссылки на другие методы решения и обобщённые варианты
Матоушек И. "Тридцать три миниатюры. Применения линейной алгебры в математике и информатике"
Люблю такие книги-подборки: здесь собраны задачи из разных разделов математики, которые решаются методами линейной алгебры (ЛА). Часто когда преподают классические математические дисциплины до конца не понятно "зачем это всё"... потом понятия вектор, матрица и т.п. возникают в других курсах и вроде как понятно, но остаётся осадочек (а надо ли было так подробно, а зачем Жордановы формы, а зачем доказывать эти теоремы и т.д.) Здесь же берутся конкретные кейсы и внезапно простые и красивые решения возникают с помощью каких-то фактов из ЛА. Например, число всех остовных деревьев неожиданно равно определителю специально построенной матрицы (и не надо делать перебор, и есть красивая формула). Кейсы берутся из топологии, комбинаторики, геометрии и т.п. Из минусов - в кейсах виден перекос в сторону интересов автора, но зато подробно указываются происхождения задач и ссылки на другие методы решения и обобщённые варианты
Forwarded from Типичный программист
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Отличная идея для пет-проекта: энтузиаст собрал подводную радиоуправляемую лодку из Raspberry Pi Zero и LEGO.
C датчиком давления, расстояния и автоматическим контролем глубины.
#diy #кек
C датчиком давления, расстояния и автоматическим контролем глубины.
#diy #кек
👍1
Очень интересные наблюдения, и достаточно верные.
Особенно почитайте комментарии. Там годноты ещё больше 🙂
https://habr.com/ru/company/lanit/blog/675212/
Особенно почитайте комментарии. Там годноты ещё больше 🙂
https://habr.com/ru/company/lanit/blog/675212/
Хабр
Законы мира информационных технологий
Всем известный закон Мёрфи гласит: «Если что-то плохое может случиться, то оно обязательно произойдет». Согласитесь, не самая позитивная установка, особенно когда это касается работы. И тут мне стало...
Forwarded from Not Boring Tech
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🪲 Исследователи из Alibaba AI показали новую нейросеть для стилизации изображений DCT-Net — она превращает фото в мультфильмы, аниме и рисунки будто от профессиональных художников.
Новая архитектура позволяет генерировать изображения высокого качества в разных стилях. Ей можно скормить даже сложные сцены и получить результат без артефактов. Исходники есть на GitHub.
#AI | Not Boring Tech
Новая архитектура позволяет генерировать изображения высокого качества в разных стилях. Ей можно скормить даже сложные сцены и получить результат без артефактов. Исходники есть на GitHub.
#AI | Not Boring Tech
Интересная статья по малоизвестным, но всё же удобным и классным функциям в Pandas.
https://towardsdatascience.com/powerful-one-liners-in-pandas-every-data-scientist-should-know-737e721b81b6
https://towardsdatascience.com/powerful-one-liners-in-pandas-every-data-scientist-should-know-737e721b81b6
Medium
Powerful One-liners in Pandas Every Data Scientist Should Know
Things you can do in one line using Pandas
Весьма любопытное изложение мысли о работе фантазии.
Насчёт применения этого, по крайней мере в "чистом" виде, не уверен, но зато на какие-то мысли автор направил.
Почитайте:
https://habr.com/ru/post/678462/
Насчёт применения этого, по крайней мере в "чистом" виде, не уверен, но зато на какие-то мысли автор направил.
Почитайте:
https://habr.com/ru/post/678462/
Хабр
Теория алгоритма лежащего в основе фантазирования реальностью в мозге
Оригинальный взгляд на алгоритм распознавания объектов головным мозгом, который еще может и фантазировать с увиденными объектами и моделировать их. Так же он объясняет механизм генерации сновидений и...
Для тех, кто хочет знать, как укладывать деревья в реляционные базы данных, то вот вам статья.
Когда мне нужно было об думать, я придумал эти паттерны сам 😂.
Было бы проще, если бы знал их раньше 😊
Когда мне нужно было об думать, я придумал эти паттерны сам 😂.
Было бы проще, если бы знал их раньше 😊
Хабр
Обзор паттернов хранения деревьев в реляционных БД
Всем привет! Меня зовут Пантелеев Александр и я бэкенд-разработчик в компании Bimeister. Постараюсь описать исчерпывающе, кратко и понятно суть основных паттернов хранения деревьев в реляционных базах...
Forwarded from Small Data Science for Russian Adventurers
#статьи
Лучшие российские журналы, в которых есть DS-тематика.
Как был сформирован список:
- издаётся в России, подходит по тематике (есть какие-то статьи по прикладным задачам, ML, моделированию и т.п.)
- входит в список ВАК, РИНЦ, Scopus, WoS (ну, до санкций входил)
- статьи лежат в открытом доступе (и можно почитать!)
1. Компьютерная оптика
(много статей по компьютерному зрению)
2. Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки»
(статей по DL вроде совсем нет, в основном, матмоделирование)
3. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика
(в разделе "Информатика" есть USL, CV и т.п.)
4. Прикладная дискретная математика
(криптография, безопасность, есть анализ текстов )
5. Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
(есть релевантный раздел "Информатика и программирование")
Интересно, что тут два Томских, два Самарских и один Саратовский журнал - Московских нет! В журналах "второй категории" (не выполняется какой-то пункт) довольно много Питерских.
Лучшие российские журналы, в которых есть DS-тематика.
Как был сформирован список:
- издаётся в России, подходит по тематике (есть какие-то статьи по прикладным задачам, ML, моделированию и т.п.)
- входит в список ВАК, РИНЦ, Scopus, WoS (ну, до санкций входил)
- статьи лежат в открытом доступе (и можно почитать!)
1. Компьютерная оптика
(много статей по компьютерному зрению)
2. Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки»
(статей по DL вроде совсем нет, в основном, матмоделирование)
3. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика
(в разделе "Информатика" есть USL, CV и т.п.)
4. Прикладная дискретная математика
(криптография, безопасность, есть анализ текстов )
5. Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
(есть релевантный раздел "Информатика и программирование")
Интересно, что тут два Томских, два Самарских и один Саратовский журнал - Московских нет! В журналах "второй категории" (не выполняется какой-то пункт) довольно много Питерских.
Forwarded from N + 1
97 лет ботаникам не удавалось обнаружить редкую гаитянскую магнолию Magnolia emarginata. Лес на севере Гаити, где росли эти деревья, вырубили, поэтому предполагалось, что данный вид полностью исчез. Но оставалась надежда, что он еще растет в труднодоступных горных районах.
Этим летом природоохранная организация Haiti National Trust организовала экспедицию на север Гаити, чтобы найти выжившие экземпляры M. emarginata. Начиная с середины июня, команда из пяти человек обследовала склоны горного хребта Массив-дю-Нор, где условия окружающей среды хорошо подходят для этого растения.
На третий день экспедиции, после сильного ливня, ботаники наконец заметили на участке леса в ущелье эту цветущую магнолию. Ее удалось узнать по листьям уникальной формы. Исследователи сделали фотографии дерева и взяли образцы для гербария и генетического анализа. В общей сложности они насчитали шестнадцать взрослых экземпляров магнолий, но уверены, что в действительности их сохранилось больше. Кроме того, на участке леса были обнаружены молодые деревья, что свидетельствует о жизнеспособности популяции.
Поздней осенью Haiti National Trust отправит на хребет Массив-дю-Нор новую экспедицию, которая соберет семена M. emarginata для проращивания в неволе. Специалисты планируют создать для этого редкого вида питомник, который станет источником саженцев для восстановления диких популяций по всему северу Гаити.
Этим летом природоохранная организация Haiti National Trust организовала экспедицию на север Гаити, чтобы найти выжившие экземпляры M. emarginata. Начиная с середины июня, команда из пяти человек обследовала склоны горного хребта Массив-дю-Нор, где условия окружающей среды хорошо подходят для этого растения.
На третий день экспедиции, после сильного ливня, ботаники наконец заметили на участке леса в ущелье эту цветущую магнолию. Ее удалось узнать по листьям уникальной формы. Исследователи сделали фотографии дерева и взяли образцы для гербария и генетического анализа. В общей сложности они насчитали шестнадцать взрослых экземпляров магнолий, но уверены, что в действительности их сохранилось больше. Кроме того, на участке леса были обнаружены молодые деревья, что свидетельствует о жизнеспособности популяции.
Поздней осенью Haiti National Trust отправит на хребет Массив-дю-Нор новую экспедицию, которая соберет семена M. emarginata для проращивания в неволе. Специалисты планируют создать для этого редкого вида питомник, который станет источником саженцев для восстановления диких популяций по всему северу Гаити.