В Институте информационных технологий НАНА состоялся очередной научный семинар отдела №2.

Заведующий отделом, доктор философии по технике, доцент Ядигяр Имамвердиев представил доклад на тему «Краткое введение в методы глубокого обучения».  Он проинформировал о ключевых идеях и концепциях глубокого обучения (англ. Deep Learning), одной из самых интенсивных исследовательских направлений в области искусственного интеллекта в последние годы.

В традиционных методах машинного обучения компьютер изучает при помощи исследователей, исследователь определяет, какими симптомами и каким методом будет пользоваться компьютер. Глубокое обучение изучает, как создавать более сложные и глубокие абстракции из простых абстракций, а также эти абстракции обнаруживает не человеком, а сам компьютер. Таким образом, компьютер самостоятельно определяет, как лучше всего изучить его. По сути, термин «глубокий» подразумевает именно это.

Он проинформировал об ограниченных машинах Bolsman, глубоких сетях доверия, автоэнкодерах, сверточных нейронных сетях и о других подробных глубоких сетевых архитектурах, их преимуществах и недостатках, а также о библиотеках программного обеспечения с открытым исходным кодом.  

Выступавший отметил, что с помощью глубоких нейронных сетей были достигнуты высокие результаты в ряде важных областей практического применения искусственного интеллекта, например, в таких областях, как распознавание объектов, обработка естественного языка, распознавание речи, синтез речи. Ученый проинформировал об исследованиях и продуктах в области глубокого обучения известных IT-компаний, таких как Google, Apple, Facebook, IBM, Microsoft и довел до внимания ряд программных продуктов.

В заключение состоялся обмен мнениями, прозвучали ответы на вопросы. В отделе подчеркнули важность дальнейшего углубления исследований в этом направлении, озвучили ряд предложений.  

© Все права защищены. При использовании информации гиперссылка на сайт www.iсt.az обязательна.