Дмитриев К.В. - Методы машинного обучения в анализе изображений и временных рядов - 1.Введение
5 фактов о междисциплинарной науке
Междисциплинарная наука становится главным драйвером перемен в образовании и исследовательской среде. Университеты создают гибридные программы, учёные выходят за пределы привычных дисциплин, а корпоративные центры интегрируют фундаментальные открытия в реальные продукты. В нашем обзоре — пять фактов о том, как новые формы научной работы преодолевают барьеры, создают неожиданные коллаборации и открывают возможности для молодых исследователей. 1. Революция междисциплинарности в современном университете Дисциплинарные стены трещат, уступая место новым гибридным маршрутам для исследователя...
Михаил Бонгард: пророк искусственного интеллекта, опередивший эпоху
Трагически погибший в альпинистской экспедиции в 1971 году в возрасте 46 лет Бонгард оставил научное наследие, значимость которого только возрастает с каждым десятилетием. Его книга "Проблема узнавания" стала настольной для нескольких поколений исследователей ИИ, а его предвидение того, что машинное обучение должно фокусироваться на поиске пространства признаков, а не правил классификации, предвосхитило современное глубокое обучение на полвека. Работы ученого заложили фундамент теории распознавания...