Это первое видео из цикла видео про искусственный интелект, в котором мы разберемся как работает машинное обучение и нейросети.

В этом видео мы начинаем увлекательный цикл о искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (ML), погружаясь в основные концепции и принципы, лежащие в основе этих технологий. Узнайте, что такое ИИ и машинное обучение, а также познакомьтесь с линейной регрессией и градиентным спуском. Мы обсудим проблемы, такие как перетренированность (overfitting), а также разберем задачу классификации на примере определения спама с помощью логистической регрессии. В ходе видео вы узнаете о таких ключевых темах, как кросс-энтропийная ошибка, производные вложенных функций и 1-hot кодирование. Погрузитесь в мир нейронных сетей (нейросетей), рассмотрев архитектуру многослойного перцептрона (MLP), обучение и процесс обратного распространения ошибок. Мы также обсудим глубокие сети, мультитаскинг и риски, связанные с нейронными сетями, включая опасности некомпетентности ИИ и манипуляции с помощью технологий. Этот видеоурок подходит как для новичков, так и для более опытных пользователей, желающих расширить свои знания о современном ИИ и машинном обучении. Это первое видео из цикла видео про искусственный интелект, в котором мы разберемся как работает машинное обучение и нейросети. #simpleautomation #ai #ии #ml #machinelearning #artificialintelligence, #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #animation #drawing #формулаивеса #neuralnetworks #нейросеть