Neuronale Netze von Grund auf neu. Übersicht der Kurse und Artikel in russischer Sprache, kostenlos und ohne Anmeldung

Auf Habré erscheinen regelmäßig Überprüfungen von maschinellen Lernkursen. Solche Artikel werden jedoch häufig mit Lesezeichen versehen als die Kurse selbst. Die Gründe hierfür sind unterschiedlich: Kurse in Englisch erfordern zuverlässige Kenntnisse in Matan oder bestimmten Rahmenbedingungen (oder im Gegenteil, die für die Teilnahme am Kurs erforderlichen Grundkenntnisse werden nicht beschrieben), befinden sich auf anderen Websites und erfordern eine Registrierung, einen Zeitplan, Hausaufgaben und sind schwer mit Arbeitstagen zu kombinieren. . All dies verhindert, dass im Moment von Grund auf in die Welt des maschinellen Lernens eintaucht, genau auf das interessante Niveau und überspringt uninteressante Abschnitte.

Diese Rezension enthält hauptsächlich nur Links zu Artikeln über das Habré und Links zu anderen Ressourcen als Ergänzung (Informationen dazu sind in russischer Sprache und müssen nicht registriert werden). Ich habe persönlich alle Artikel und Materialien gelesen, die ich empfohlen habe. Ich habe in jedem Videokurs versucht, das auszuwählen, was mir gefällt, und anderen bei der Auswahl zu helfen. Ich habe die meisten Artikel früher gelesen, aber es gibt einige, auf die ich beim Schreiben dieser Rezension gestoßen bin.

Die Überprüfung besteht aus mehreren Abschnitten, sodass jeder die Ebene auswählen kann, von der aus er beginnen möchte.
Für große Abschnitte und Videokurse werden ungefähre Zeitkosten, notwendige Kenntnisse, erwartete Ergebnisse und Aufgaben für den Selbsttest angegeben.




Die meisten Artikel wurden nicht als Teil eines einzelnen Kurses verfasst, sodass Informationen dupliziert werden können. Wenn Sie sehen, dass Sie einen Teil des Artikels kennen, können Sie ihn sicher überspringen. Wenn Sie mit diesen Informationen im vorherigen Artikel nicht Schluss gemacht haben, haben Sie die Möglichkeit, dasselbe zu lesen, aber mit anderen Worten, was zur Assimilation des Materials beitragen sollte.

Einführungsartikel

Erforderliches Niveau: Schulbildung, Kenntnisse der russischen Sprache.
Erforderliche Zeit: mehrere Stunden.

Es scheint, dass es sich lohnt, die Studie mit einem Artikel über das künstliche neuronale Netz auf Wikipedia zu beginnen, aber ich empfehle es nicht. Die aussagekräftigste Beschreibung entmutigt jeden Wunsch, neuronale Netze zu studieren.

Neuronen in 5 Minuten (zu vereinfachte Beschreibung für die Geisteswissenschaften, aber es dauert nur 5 Minuten)
Künstliche neuronale Netze in einfachen Worten (es ist besser, 15 Minuten mit diesem Artikel zu verbringen)
ANN Fundamentals (einer von vier Artikeln aus dem Lehrbuch - Neuronale Netze )
Neuronale Netze für Anfänger. Teil 1 und Teil 2
Neuronale Netze, grundlegende Funktionsprinzipien, Vielfalt und Topologie
Künstliche neuronale Netze und Minisäulen des realen Kortex (9. des Kurses Logik des Bewusstseins )

Horizonte erweitern

Erforderliches Niveau: Grundlegendes Verständnis neuronaler Netze.
Erforderliche Zeit: mehrere Stunden.

Ein kurzer Kurs zum maschinellen Lernen oder das Erstellen eines neuronalen Netzwerks zur Lösung von Bewertungsproblemen
Das Wichtigste an neuronalen Netzen. Vortrag in Yandex (Ich empfehle, nur ein Video für 1 Stunde anzuschauen, das Lesen des Artikels schien etwas schwierig)
Eine Einführung in die Architektur neuronaler Netze
Was ist ein Faltungsnetzwerk?
Faltungs-Neuronales Netzwerk, Teil 1: Struktur, Topologie, Aktivierungsfunktionen und Trainingssatz
Zoo neuronaler Netzwerkarchitekturen. Teil 1 und Teil 2 (Sie müssen nicht viel lesen, schauen Sie sich einfach die schönen Bilder an und lesen Sie die Beschreibung diagonal.)

Wissen vertiefen

Erforderliches Niveau: Verständnis der Arbeit neuronaler Netze, Kenntnis grundlegender Architekturen.
Erforderliche Zeit: mehrere zehn Stunden.

Deep Learning Kurs an den Fingern des Instituts für Physik und Technologie der NSU (14 Videos, 15 Stunden, werden informativ sein)
OpenDataScience und Mail.Ru Group öffnen Kursmaterialien für maschinelles Lernen (10 Videos, 20 Stunden, es wird schwierig sein)
Vorträge der Technosphäre. Neuronale Netze beim maschinellen Lernen (14 Videos, 25 Stunden, es wird langweilig)

Um selbst zu entscheiden und den übrigen Bürgern von Chabrowsk bei der Auswahl zu helfen, habe ich ein Diagramm mit einem Rückgang des Interesses an dem Kurs erstellt, das auf einem Rückgang der Anzahl der Aufrufe jedes nächsten Videos basiert. Die Schlussfolgerungen sind enttäuschend - nur wenige erreichen das Ende. Der größte Prozentsatz derjenigen, die das Ende erreicht haben, ist der Kurs des Instituts für Physik und Technologie der NSU.


(Die grafische Darstellung des Rückgangs der Anzahl der Ansichten wurde vor einigen Monaten erstellt, und das aktuelle Bild kann geringfügig abweichen.)

Praktische Beispiele

Dies umfasst hauptsächlich nur die Artikel, nach denen die Personen, die sie lesen, die beschriebenen Ergebnisse selbst reproduzieren können (es gibt Links zu den Quellen oder Onlinediensten).

TOP30 beeindruckendste maschinelle Lernprojekte des vergangenen Jahres (v.2018)
Verbesserung der Bildqualität mithilfe eines neuronalen Netzwerks
Erkennung von Körperteilen mit tiefen neuronalen Netzen
Echtzeit-Objektklassifizierung
Kolorieren Sie ein Schwarzweißfoto mithilfe eines neuronalen Netzwerks
Geschlechts- und Rassenwechsel auf einem Selfie mit Hilfe neuronaler Netze
Wie man mit maschinellem Lernen zwischen britischer und amerikanischer Literatur unterscheidet
Teilen von Text mit Tomite-Parser in Sätze
WaveNet: Ein neues Modell zur Erzeugung menschlicher Sprache und Musik
Analyse des Korans mit KI
Wie viele Neuronen brauchen Sie, um herauszufinden, ob die Brücke von Alexander Nevsky gezogen ist?
Wie viele Katzen gibt es?
Der Handel weiß, wann Sie ein Baby erwarten
Das neuronale Netzwerk von Stanford bestimmt die Tonalität des Textes mit einer Genauigkeit von 85%
KI-Kraftstoff: Eine Auswahl offener Datensätze für maschinelles Lernen

Andere Materialien

Artikel und Kurse, die nicht in meiner Rezension enthalten sind, aber vielleicht wird es Ihnen gefallen.

Neuronale Netze in Bildern: von einem Neuron bis zu tiefen Architekturen (Python, Numpy)
Grundprinzipien des maschinellen Lernens am Beispiel der linearen Regression (Python, Numpy, Matan)
Convolutional Neural Network, Teil 2: Lernen mit dem Back Propagation Algorithmus (Matan)
Neuronale Netze auf stepik.org (in einer Rezension vor zwei Jahren wurde es damals schon als veraltet bezeichnet)
Kurs über maschinelles Lernen bei Coursera von Yandex und HSE (der Kurs ist nur nach Registrierung, NumPy, Pandas, Scikit-Learn verfügbar)
Deep Learning für Programmierer (7 Videos, 15 Stunden, Englisch)
Googles Deep Learning-Kurs zu Udacity (Englisch)
Kursstrukturierung von Projekten für maschinelles Lernen in Coursera (kostenpflichtig, Englisch)

Weitere Habrice-Artikel zum maschinellen Lernen

Wo und wie lernt man maschinelles Lernen? (englische Sprache)
Was man über neuronale Netze lesen kann 10 Bücher (Englisch)
Eigenständig lernen: Eine Zusammenstellung von Informatik-Videokursen (Englisch)
Deep Learning Kursübersicht (Englisch)
10 Sommerkurse für maschinelles Lernen (Englisch / Russisch, kostenpflichtig / kostenlos)

Das Lesen dieser Artikel veranlasste mich, meine eigenen zu schreiben, in denen es nur Materialien in russischer Sprache geben würde, ohne Registrierung und ohne die Anforderung von 5 Jahren Matan.
Hoffe, mein Artikel hat weniger Kommentare wie diese:
„Ich habe es in Lesezeichen gesetzt. Natürlich werde ich sie nicht sehen. "

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