Max Home IndustryНовый курс по TensorFlow начинается в этом месяце и направлен на то, чтобы познакомить вас с современным подходом к созданию алгоритмов искусственного интеллекта. Однако, поскольку это происходит на Kadenze, вы можете ожидать чего-то немного другого — и я думаю, что это, вероятно, будет очень весело.
TensorFlow — это инструмент с открытым исходным кодом от Google, который можно использовать для широкого спектра параллельных вычислений, включая реализацию нейронных сетей. Google подготовил видеоролики о его использовании, а также предлагает бесплатный курс на Udacity.
Если вы еще не знакомы с Kadenze, это платформа MOOC, которая:
объединяет преподавателей, художников и инженеров из ведущих университетов мира, чтобы обеспечить образование мирового уровня в области искусства и творческих технологий.
Благодаря этому в новом курсе «Творческие приложения глубокого обучения с TensorFlow» рассматривается, как глубокое обучение и TensorFlow могут использоваться для изучения творческих приложений.
Его инструктор Параг Митал, художник и исследователь, а также директор отдела машинного интеллекта Каденце, в этом вводном видео рассказывает о том, как глубокое обучение открывает новые возможности для художников-визуалов:
Цель этого курса — узнать, как научить компьютер распознавать объекты на изображении и использовать эти знания для создания нового и интересного поведения. Его предпосылка заключается в том, что глубокое обучение предлагает огромный потенциал для творческих приложений, а с помощью практических приложений и управляемых домашних заданий ожидается, что учащиеся будут создавать наборы данных, разрабатывать и обучать нейронные сети, изучать свои собственные коллекции мультимедиа, используя существующие современные глубокие знания. сетей, синтезировать новый контент из генеративных алгоритмов и понять потенциал глубокого обучения для создания совершенно новой эстетики и новых способов взаимодействия с большими объемами данных.
С 20 июля он состоит из 5 сеансов, требующих в общей сложности 50-60 часов работы, и будет доступен до 1 января 2017 года.
Сессия 1: Введение в Tensorflow Важность данных в алгоритмах машинного и глубокого обучения; основы создания набора данных; как предварительно обрабатывать наборы данных; основные компоненты Tensorflow и способы их использования для фильтрации изображений.
Сессия 2: Обучение сети с тензорным потоком. Как работают нейронные сети, как они «обучаются» и компоненты обучения нейронной сети. Создайте первую нейронную сеть и используйте ее в забавном приложении для обучения нейронной сети рисованию изображения.
Сессия 3: Обучение без учителя и под наблюдением Это занятие является более глубоким. Мы создаем глубокие нейронные сети, способные кодировать большой набор данных, и смотрим, как мы можем использовать эту кодировку для исследования «скрытых» измерений набора данных или для генерации совершенно нового контента. Мы увидим, что это значит, как можно построить «автоэнкодеры», и узнаем множество современных расширений, которые делают их невероятно мощными. Мы также узнаем о другом типе модели, которая выполняет дискриминационное обучение, и посмотрим, как это можно использовать для прогнозирования меток изображения.
Сессия 4: Визуализация и галлюцинация репрезентаций Как понять, какие сети «репрезентаций» изучают, и увидеть, как этот процесс на самом деле позволяет визуализировать, включая «Глубокий сон», который может создавать бесконечные генеративные фракталы, или «Сеть стилей», которая объединяет содержимое одного изображения и стиль другого, чтобы автоматически создавать совершенно иную живописную эстетику.
Сессия 5: Генеративные модели Тизер некоторых будущих направлений генеративного моделирования, включая некоторые современные модели, такие как «генеративная состязательная сеть», и ее реализация в «вариационном автоэнкодере», который позволяет использовать одни из лучших кодирования и генеративного моделирования наборов данных, которые существуют в настоящее время. Как начать моделировать время и дать нейронным сетям память путем создания «повторяющихся нейронных сетей» и посмотреть, как использовать такие сети для создания полностью генеративного текста.
Курс находится на среднем уровне, и предварительные условия включают знакомство с Python 3, в том числе, как управлять массивами и изображениями с помощью numpy и рисовать изображения с помощью matplotlib, а также с записными книжками Jupyter (IPython) для курсовой работы.
Хотя вы можете пройти аудит курса бесплатно, если вы хотите выполнить задания и окончательный проект и получить оценку и сертификат, вам понадобится премиум-членство, которое стоит 10 долларов в месяц или 99 долларов в год при предоплате в виде ежегодного платежа. строить планы. Это означает полный доступ ко всем курсам Kadenze.
Каталог включает в себя 7-сессионный курс машинного обучения для музыкантов и художников, который продлится до 1 декабря, Введение в программирование для музыкантов и цифровых художников, который продлится до 1 сентября, а также курсы по обработке и p5.js, см. Наш обзор, которые подходят к концу своих текущих сессий.