Google Research Blog опубликовал информацию об открытии онлайн-курса по глубинному обучению (Deep Learning). На курс можно записаться на сайте Udacity.
Короткий и интенсивный курс предназначен для того, чтобы ознакомить желающих с основными инструментами и терминологией глубинного обучения. Также студенты поймут, как использовать полученные знания для решения общих вопросов, связанных с машинным обучением.
Курс построен таким образом, что обучающиеся будут непосредственно работать с необходимым программным обеспечением на базе Tensorflow и на практике используют концепции, с которыми их познакомят в лекциях.
Курс будет состоять из четырех лекций, посвященных решению таких проблем, как распознавание изображений или анализ текста. Сначала будут даны те основы, которые могут быть знакомы тем, кто уже разбирается в машинном обучении: создание данных и экспериментальных протоколов и обучение простых моделей-классификаторов. В дальнейшем студентам расскажут, как улучшить модели и сделать их мощнее, затем ознакомят со сверточными нейронными сетями, которые применяются в распознавании изображений. Последняя лекция посвящена исследованиям моделей, анализирующих тексты и последовательности, и рекуррентым нейронным сетям.
Ранее компания Google заявляла о превращении системы машинного обучения TensorFlow в проект с открытым исходным кодом.
Глубинное обучение — направление в машинном обучении, в котором занимаются созданием глубинных нейронных сетей, сложных математических моделей, применяющихся в распознавании речи, анализе текстов или компьютерном зрении.
Александр Еникеев
Ученые из Великобритании и США разработали и успешно испытали метод определения рака по цвету мочи. Для этого нужно только ввести в кровь зонды, состоящие из наночастиц золота, белка и пептидных связей, которые распознаются белками-маркерами ракового заболевания. Раковый белок разрезает пептидную связь, наночастицы попадают в мочу и придают ей синий цвет, который и выдает присутствие в организме раковых клеток. Исследование опубликовано в журнале Nature Nanotechnology.