Лаборатория новых идей

Глубокое обучение позволяет создавать совершенно новые приложения. Сейчас, существует множество различных возможностей применить его в самых разных областях. Какие шаги нужно предпринять, чтобы начать свой собственный ИИ-стартап? Данное видео рассказывает о лучших практиках в этой отрасли: от выбора задачи и сбора данных — до создания модели и решения проблемы. По теме Эффект данных...

Замечательная идея — использовать умную роботизированную мебель для повышения качества использования пространства крошечных квартир. Если вы живёте в тесной однокомнатной квартире, которые очень распространены в больших городах, то вы знаете, как не просто обустроить своё жилище, вместив в него всё необходимое. Вот если бы была возможность по мере надобности вызвать себе стол, кровать или шкаф с помощью мобильного приложения или голосовой команды, а когда они не нужны — убрать их нажатием одной...

Всё больше растёт популярность и значение использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для бизнеса. Но как бизнесу начать применять машинное обучение, если у него нет денег на ИИ-программистов? Во-первых, не забыть применить тест — чтобы понять — нужен ли ИИ в бизнесе: Нужно ответить на простой вопрос — могут ли решить эту задачу нанятые 5 сотрудниов? Если нет — то применения ИИ в продукте — нет. А далее, можно попробовать воспользоваться сторонним сервисом ИИ — например,...

Григорий Бакунов (директор по распространению технологий компании Яндекс) — рассказал о своём видении технологических трендов 2018 года. Тезисы По теме Григорий Бакунов из Яндекса про развитие ИИ сейчас Бакунов из Яндекс предлагает подумать о том, как улучшать настоящее Григорий...

Интересное видео выступления профессора Эндрю Ын (Andrew Ng) на стэнфордском форуме MSx Future, где он рассказывает как искусственный интеллект трансформирует индустрию. Ранее в Baidu использовали одну эвристику, чтобы понять — можно ли использовать искусственный интеллект для решения какой-либо задачи: ИИ может сделать что угодно. Однако, Эндрю Ын предлагает использовать другое правило: если обычный человек может решить задачу, подумав над ней менее секунды, мы, вероятно, сможем автоматизировать...

Формула успеха ИИ-старапа: Success = Data*Data + ML Talent + Algorithms Проще говоря, успешные AI-компании имеют «достаточно большие наборы данных, которые талантливые ML-разработчики могут использовать для создания лучших алгоритмов». Т.е., чтобы запустить стартап на базе искусственного интеллекта нужно либо иметь доступ к нужному количеству данных, либо найти нишу, где нет много данных. Это перекликается с идеями Andrew Ng: В ИИ сейчас больше возможностей, чем талантливых исследователей для их реализации...