​Your Guide to AI for Self-Driving Cars in 2020

🔗 Your Guide to AI for Self-Driving Cars in 2020
Self-driving cars, also referred to as autonomous cars, are cars which are capable of driving with little to no human input. A fully…

​Professor Karl Friston - Frontiers publications.

https://loop.frontiersin.org/people/20407/overview

🔗 Karl Friston
Karl Friston is a neuroscientist and authority on brain imaging. He invented statistical parametric mapping: SPM is an international standard for analysing imaging data and rests on the general linear model and random field theory (developed with Keith Worsley). In 1994, his group developed voxel-based morphometry. VBM detects differences in neuroanatomy and is used clinically and as a surrogate in genetic studies. These technical contributions were motivated by schizophrenia research and theoretical studies of value-learning (with Gerry Edelman). In 1995 this work was formulated as the disconnection hypothesis of schizophrenia (with Chris Frith). In 2003, he invented dynamic causal modelling (DCM), which is used to infer the architecture of distributed systems like the brain. Mathematical contributions include variational (generalised) filtering and dynamic expectation maximization (DEM) for Bayesian model inversion and time-series analysis. Friston currently works on models of functional integration in the

🎥 Advanced AI Deep Reinforcement Learning in Python (Part 8 Theano and Tensorflow Basics Review)
👁 1 раз ⏳ 2101 сек.
Hello Everyone, today we will share Advanced AI Deep Reinforcement Learning in Python (Part 8 Theano and Tensorflow Basics Review)


Contain :
1. (Review) Theano Basics
2. (Review) Theano Neural Network in Code
3. (Review) Tensorflow Basics
4. (Review) Tensorflow Neural Network in Code



Please Support Our Channel With Subscribe :
https://bit.ly/2Ep3d6I

Thank You

#graphNeuralNetworks #geometricDeepLearning #graphConvolutionalNetworks
Graph Theory Blink 10 (3 rules of geometric deep learning: locality, aggregation, and composition).

https://www.youtube.com/watch?v=NbxSzyTnLTQ

🎥 Graph Theory Blink 10 (3 rules of geometric deep learning: locality, aggregation, and composition).
👁 2 раз ⏳ 3343 сек.
#graphNeuralNetworks #geometricDeepLearning #graphConvolutionalNetworks

Lecture 10 is a brief introduction to geometric deep learning: an exciting research field intersecting graph theory and and deep learning.

In this lecture, I cover the three fundamental rules driving the field of deep learning including:
1) Locality: “tell me who your neighbours are, I will tell you who you are”,
2) Aggregation: “how to integrate information or messages you get from your neighbour?”, and
3) Composition: “how deep you

​Report on an IPAM long program on ML for Physics and Physics for ML (which I co-organized), written by some of the participants.

https://www.ipam.ucla.edu/news/white-paper-machine-learning-for-physics-and-the-physics-of-learning/

🔗 White Paper: Machine Learning for Physics and the Physics of Learning - IPAM
This white paper is an outcome of IPAM’s fall 2019 long program, Machine Learning for Physics and the Physics of Learning. During the last couple of decades advances in artificial intelligence and machine learning (ML) have revolutionized many application areas such as image recognition and language …

​Эти люди создают искусственный интеллект — 4 истории специалистов по ИИ
Четыре опытных специалиста о том, как занялись искусственным интеллектом, с какими сложностями столкнулись и какие задачи решают.

🔗 Эти люди создают искусственный интеллект — 4 истории специалистов по ИИ
Четыре опытных специалиста о том, как занялись искусственным интеллектом, с какими сложностями столкнулись и какие задачи решают. «Поначалу всегда было страшно...

Визуализация данных на Python, используя Matplotlib и Pandas.

https://youtu.be/a9UrKTVEeZA

🎥 Intro to Data Analysis / Visualization with Python, Matplotlib and Pandas | Matplotlib Tutorial
👁 1 раз ⏳ 1321 сек.
Python data analysis / data science tutorial. Let’s go!

For more videos like this, I’d recommend my course here: https://www.csdojo.io/moredata
Sample data and sample code: https://www.csdojo.io/data

My explanation about Jupyter Notebook and Anaconda: https://bit.ly/2JAtjF8

Also, keep in touch on Twitter: https://twitter.com/ykdojo
And Facebook: https://www.facebook.com/entercsdojo

Outline - check the comment section for a clickable version:
0:37: Why data visualization?
1:05: Why Python?
1:39: Why Matp

​PID Controller Intro

🔗 PID Controller Intro
Controlling a Self-Driving Car to Follow a Path

​Четыре открытых проблемы обработки естественного языка.

https://ruder.io/4-biggest-open-problems-in-nlp/

🔗 The 4 Biggest Open Problems in NLP
This is the second post based on the Frontiers of NLP session at the Deep Learning Indaba 2018. It discusses 4 major open problems in NLP.

​Задача №2. Определение популяционной структуры
Мы продолжаем цикл задач, где рассказыаем, как работать с генетическими данными. Первую задачу «Узнайте пол и степень родства» уже можно решить и прислать нам ответы. Сегодня публикуем вторую.

Главный приз — Полный геном.

🔗 Задача №2. Определение популяционной структуры
Мы продолжаем цикл задач, где рассказыаем, как работать с генетическими данными. Первую задачу «Узнайте пол и степень родства» уже можно решить и прислать нам от...

​Top 14 Machine Learning Research Papers Of 2019

🔗 Top 14 Machine Learning Research Papers Of 2019
The artificial intelligence sector sees over 14,000 papers published each year. This field attracts one of the most productive research groups globally.

​Espousing Technology’s Transcendence

🔗 Espousing Technology’s Transcendence
How can humans strive in the face of exponential and all-encompassing technological change?

История разработки некоторых языков и их общие возможности довольно интересны. Ниже приведены описания языков, наиболее популярных в настоящее время.

Ada

Высокоуровневый язык общего назначения, основанный на языке Pascal. Разработанный под патронажем Минобороны США, он особенно хорошо подходит для создания встроенных систем и систем, работающих в реальном времени. В языке Ada особое внимание уделяется абстракции данных и сокрытию информации, а также проводится различие между открытыми и закрытыми частями каждого класса и пакета. Название «Ada» было присвоено языку в честь Ады Лавлейс (Ada Lovelace) — женщины, которую считают первым программистом в мире. Сегодня язык Ada используется преимущественно для разработки военных, космических и авиационных систем.

Ассемблер

Низкоуровневый язык, каждая команда которого соответствует одной команде компьютера. Вследствие этого ассемблер специфичен для отдельных процессоров — например, для конкретных процессоров Intel или Motorola. Ассемблер считается языком второго поколения. Большинство программистов избегают его и используют, только если к быстродействию или компактности кода программы предъявляются повышенные требования.

C

Среднеуровневый язык общего назначения, первоначально тесно связанный с ОС UNIX. Некоторые свойства (структурированные данные, структурированная управляющая логика, машинная независимость и богатый набор операторов) делают его похожим на высокоуровневый язык. Язык C также называют «портируемым языком ассемблера», поскольку он не строго типизирован, поощряет применение указателей и адресов и поддерживает некоторые низкоуровневые возможности, такие как побитовые операции. Язык C, разработанный в 1970-х компанией Bell Labs, предназаначался для систем DEC PDP-11. На C были написаны ОС, компилятор C и приложения UNIX для систем DEC PDP-11. В 1988 г. для систематизации C был издан стандарт ANSI, который в 1999 г. был пересмотрен. В 1980-х и 1990-х гг. язык C был стандартом «де-факто» в области разработки программ для микрокомпьютеров и рабочих станций.

C++

Этот объектно-ориентированный язык был разработан на базе C в компании Bell Labs в 1980-х. Совместимый с языком C, он поддерживает классы, полиморфизм, обработку исключений, шаблоны и обеспечивает более надежную проверку типов, чем C. Кроме того, он предоставляет разработчикам богатую и эффективную стандартную библиотеку. С++ был создан в 1983, как альтернатива С, и сразу же приобрел заслуженную популярность. Его главной особенностью являются предопределенные классы. Microsoft Windows и Google Chrome являются самыми известными примерами проектов, созданных на С++. Этот список могут пополнить проекты Adobe и Amazon’a. Данный язык программирования остаётся востребованным и по сей день, поскольку имеет мощный инструментарий, который может быть адаптированы в различных сферах, таких как финансы, банки, игры, связь, электронные платежные системы, розничная торговля и многое другое. Знание С++ позволит вам с легкостью писать

🎥 О языках программирования и компиляторах. Что следует знать, чего можно не знать, что знать не нужно
👁 16507 раз ⏳ 6106 сек.
Physics.Math.Code.Books. Самое полезное и интересное из физики, математики, программирования, техники.
════════════════════
VK: vk.com/physics_math
YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCodeBooks
Telegram: t.me/physics_lib
════════════════════
Видеоуроки, книги(техническая литература), интересные статьи, факты. Всё для любителей физ-мата и программирования


📝 Выбрать ЯП.jpg - 💾800 903

​Overcome Overfitting During Instance Segmentation with Mask-RCNN

🔗 Overcome Overfitting During Instance Segmentation with Mask-RCNN
Training Mask-RCNN on only 1,349 annotated images

🎥 Resolving the duality between securing artificial intelligence and using AI for security
👁 1 раз ⏳ 2418 сек.
In this session, Abhik Roychoudhury and Michael Beck discuss how businesses can leverage artificial intelligence, machine learning, and deep learning. They also talk about how businesses can understand how to augment human security to bolster defense. Roychoudhury is a professor at the National University of Singapore's school of computing and director of its Cybersecurity Consortium. Beck is the global head of threat analysis at Darktrace.

This session is from MIT Technology Review's Leadership Summit, h

​Computer Vision Intern – Zurich
https://ai-jobs.net/job/computer-vision-intern-zurich/

🔗 Computer Vision Intern - Zurich | ai-jobs.net
We are continuously advancing the state of the art in computer vision and machine learning. At Apple, we have a balanced mix of research and focus on delivering only the best products. We are looking …

​OpenAI Safety Gym: A Safe Place For AIs To Learn 💪

🔗 OpenAI Safety Gym: A Safe Place For AIs To Learn 💪
❤️ Check out Linode here and get $20 free credit on your account: https://www.linode.com/papers 📝 The paper "Benchmarking Safe Exploration in Deep Reinforcement Learning" is available here: https://openai.com/blog/safety-gym/ 🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible: Alex Haro, Anastasia Marchenkova, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Benji Rabhan, Brian Gilman, Bryan Learn, Christian Ahlin, Claudio Fernandes, Daniel Hasegan, Dan

​Data Science подборка книг

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

📝 R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data 1st Edition, Kindle Edition [2017] Wickham, Grolemund.pdf - 💾34 604 361

📝 Murtaza Haider-Getting Started with Data Science_ Making Sense of Data with Analytics-IBM Press (2015).pdf - 💾39 150 376

📝 Data Smart - Using Data Science to Transform Information into Insight.epub - 💾58 617 930

📝 Python for R Users A Data Science Approach.epub - 💾33 418 894

📝 Data Science. Наука о данных с нуля Джоэл Грас.pdf - 💾22 829 808

📝 Data_Science_from_Scratch-_First_Principles_with_Python.pdf - 💾5 842 217

📝 Naked Statistics_ Stripping the Dread from the Data by Wheelan Charles.epub - 💾1 151 078