Искусственный интеллект Google научится распознавать незнакомцев, которые подглядывают в ваш телефон
Случайно или намеренно — но заглянуть в экран чужого телефона — это довольно частый соблазн, знакомый многим. Равно, как и многие пользователи сталкивались с тем, что другие люди подглядывали за ними. Исследователи компании Google ведут разработки над искусственным интеллектом, призванным противодействовать данному явлению.
Рабочее название приложения — E-Screen Protector, и на момент написания новости оно находится на этапе первого тестирования перед дальнейшей разработкой.
Используя фронтальную камеру мобильного устройства, программа распознаёт лица людей, которые по тем или иным причинам решили изучить содержание экрана владельца устройства. На основе определённой мимики и направления взгляда программа отмечает подозрительных личностей соответствующей рамкой, протягивая к ним стрелку с изображением радуги, намекая на подозрительного незнакомца за вашей спиной.
Обратная сторона медали заключается в том, что E-Screen Protector мгновенно прерывает работу остальных программ, тем более — тех, что тоже используют фронтальную камеру, чтобы обратить внимание пользователя на незнакомца, и, спустя несколько секунд, когда владелец устройства оповещён о событии, сворачивается, возобновляя работу остальных программ.
Есть ещё масса оговорок на тему того, будет ли эта программа работать по умолчанию, или её выпустят в рамках дополнительного свойства для приложений, которые нуждаются в подобной защите (например, таких, где необходим ввод личных данных), и можно ли будет в таких условиях делать личные фотографии с участием нескольких человек одновременно.
Помимо этого, всё ещё не известна дата выпуска программы, и намерены ли представители Google действительно использовать её с будущими моделями устройств, работающими на операционной системе Android.
Источник: 3dnews.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Случайно или намеренно — но заглянуть в экран чужого телефона — это довольно частый соблазн, знакомый многим. Равно, как и многие пользователи сталкивались с тем, что другие люди подглядывали за ними. Исследователи компании Google ведут разработки над искусственным интеллектом, призванным противодействовать данному явлению.
Рабочее название приложения — E-Screen Protector, и на момент написания новости оно находится на этапе первого тестирования перед дальнейшей разработкой.
Используя фронтальную камеру мобильного устройства, программа распознаёт лица людей, которые по тем или иным причинам решили изучить содержание экрана владельца устройства. На основе определённой мимики и направления взгляда программа отмечает подозрительных личностей соответствующей рамкой, протягивая к ним стрелку с изображением радуги, намекая на подозрительного незнакомца за вашей спиной.
Обратная сторона медали заключается в том, что E-Screen Protector мгновенно прерывает работу остальных программ, тем более — тех, что тоже используют фронтальную камеру, чтобы обратить внимание пользователя на незнакомца, и, спустя несколько секунд, когда владелец устройства оповещён о событии, сворачивается, возобновляя работу остальных программ.
Есть ещё масса оговорок на тему того, будет ли эта программа работать по умолчанию, или её выпустят в рамках дополнительного свойства для приложений, которые нуждаются в подобной защите (например, таких, где необходим ввод личных данных), и можно ли будет в таких условиях делать личные фотографии с участием нескольких человек одновременно.
Помимо этого, всё ещё не известна дата выпуска программы, и намерены ли представители Google действительно использовать её с будущими моделями устройств, работающими на операционной системе Android.
Источник: 3dnews.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Amazon DeepLens — первая Wi-Fi камера с Deep Learning
https://geektimes.ru/company/intel/blog/296201/
https://geektimes.ru/company/intel/blog/296201/
Habr
Amazon DeepLens — первая Wi-Fi камера с Deep Learning
Wi-Fi камеры широко используются в повседневной жизни — для охраны помещений, слежения за происходящим и так далее. Кажется, здесь давно уже все придумано, одн...
Forwarded from Программист (Eugen Zamaiev)
Зед_А_Шоу_Легкий_способ_выучить.pdf
13.7 MB
Зед А. Шоу - Легкий способ выучить Python 3е издание (rus)
Reuters собирает новости из Twitter с помощью искусственного интеллекта
Новостное агентство Reuters и Alibaba представили Tracer — искусственный интеллект, который ежедневно самостоятельно анализирует миллионы твитов, извлекает из них реальные инфоповоды и рассылает по всей редакции, снабжая сообщения заголовками.
Половину исходных данных ИИ отбирает сам, случайным образом, вся остальная работа ведется по собранной журналистами базе твиттеров. Tracer определяет событие, его тему, время и место, «раскручивает» каждую потенциальную новость до источника, самого первого твита, чтобы убедиться, что это не фейк, затем проводит дополнительную проверку с использованием баз «фейковых СМИ» вроде National Reports.
Агентство Reuters уже внедрило Tracer в работу редакции. Программа отсеивает как «шум» около 80% информации, остальную кластеризует, сортируя по разным типам новостных событий. https://www.technologyreview.com/s/609558/how-reuterss-revolutionary-ai-system-gathers-global-news/
Новостное агентство Reuters и Alibaba представили Tracer — искусственный интеллект, который ежедневно самостоятельно анализирует миллионы твитов, извлекает из них реальные инфоповоды и рассылает по всей редакции, снабжая сообщения заголовками.
Половину исходных данных ИИ отбирает сам, случайным образом, вся остальная работа ведется по собранной журналистами базе твиттеров. Tracer определяет событие, его тему, время и место, «раскручивает» каждую потенциальную новость до источника, самого первого твита, чтобы убедиться, что это не фейк, затем проводит дополнительную проверку с использованием баз «фейковых СМИ» вроде National Reports.
Агентство Reuters уже внедрило Tracer в работу редакции. Программа отсеивает как «шум» около 80% информации, остальную кластеризует, сортируя по разным типам новостных событий. https://www.technologyreview.com/s/609558/how-reuterss-revolutionary-ai-system-gathers-global-news/
MIT Technology Review
How Reuters’s Revolutionary AI System Gathers Global News
Reuters is scooping its rivals using intelligent machines that mine Twitter for news stories.
Дочерняя сеть искусственного интеллекта Google превзошла все ожидания
Представленный публике в мае 2017 года искусственный интеллект AutoML создал дочернюю сеть NASNet с превосходным машинным зрением. Аналитики Google Brain отметили, что система, созданная AutoML, превосходит искусственные интеллекты, которые разрабатывают люди.
Изначально планировалось, что AutoML станет управляющей нейросетью с функциями, позволяющими создавать другие нейросети для выполнения специфических задач.
Так, NASNet должна была распознавать такие объекты, как люди, машины, светофоры, багаж и другие предметы. Искусственный интеллект учитывал ошибки «дочки» и использовал эту информацию для улучшения сети, повторяя данный процесс тысячу раз.
Когда инженеры решили протестировать NASNet с помощью приложений ImageNet и COCO, результаты превзошли все их ожидания.
В 82,7% случаев в выборке ImageNet нейросеть дала правильный ответ. Предыдущий рекорд успешности составил 81,5%. Кроме того, эффективность NASNet оказалась на 4% выше по сравнению с другими системами, оснащенными машинным зрением.
Однако теперь разработчики опасаются, что AutoML сможет создавать нейросети со скоростью, за которой не удастся угнаться всему человечеству. Представители многих крупных компаний предлагают создать этические стандарты для искусственного интеллекта.
Источник: dni24.com #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Представленный публике в мае 2017 года искусственный интеллект AutoML создал дочернюю сеть NASNet с превосходным машинным зрением. Аналитики Google Brain отметили, что система, созданная AutoML, превосходит искусственные интеллекты, которые разрабатывают люди.
Изначально планировалось, что AutoML станет управляющей нейросетью с функциями, позволяющими создавать другие нейросети для выполнения специфических задач.
Так, NASNet должна была распознавать такие объекты, как люди, машины, светофоры, багаж и другие предметы. Искусственный интеллект учитывал ошибки «дочки» и использовал эту информацию для улучшения сети, повторяя данный процесс тысячу раз.
Когда инженеры решили протестировать NASNet с помощью приложений ImageNet и COCO, результаты превзошли все их ожидания.
В 82,7% случаев в выборке ImageNet нейросеть дала правильный ответ. Предыдущий рекорд успешности составил 81,5%. Кроме того, эффективность NASNet оказалась на 4% выше по сравнению с другими системами, оснащенными машинным зрением.
Однако теперь разработчики опасаются, что AutoML сможет создавать нейросети со скоростью, за которой не удастся угнаться всему человечеству. Представители многих крупных компаний предлагают создать этические стандарты для искусственного интеллекта.
Источник: dni24.com #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Искусственный интеллект выпустил дэт-метал альбом
Coditany of Timeness в целом похож на любой другой альбом жанра дэт-метал – но ровно до тех пор, пока вы не решите узнать об исполнителе больше. Дело в том, что его создала нейронная сеть. Да-да, ни одной гитары, никаких ударных – на записи не было даже вокалиста.
Это результат проекта Dadabots, над которым долгое время работали Зак Зуковски и СиДжей Карр. В качестве источника вдохновения они использовали альбом Diotima группы Kralice. Треки разбили на небольшие кусочки и дали на обработку искусственному интеллекту, чтобы он смог разобраться, что такое дэт-метал и как его создавать.
На практике же ученые воспроизводили фрагмент песни и позволяли нейронной сети угадывать, что будет дальше. При этом, в зависимости от того, правильный ответ был дан или нет, сеть получала различный отклик. По сути, ученые симулировали механизм обучения человеческого мозга.
Поначалу ИИ издавал лишь произвольные звуки. “В первое время это звучало слишком шумно, гротескно и текстурно”, – отмечает Карр. За три дня одни и те же фрагменты прозвучали около пяти миллионов раз, и это начало приносить свои плоды: музыка становилась всё более похожей на оригинал.
Источник: it-here.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Coditany of Timeness в целом похож на любой другой альбом жанра дэт-метал – но ровно до тех пор, пока вы не решите узнать об исполнителе больше. Дело в том, что его создала нейронная сеть. Да-да, ни одной гитары, никаких ударных – на записи не было даже вокалиста.
Это результат проекта Dadabots, над которым долгое время работали Зак Зуковски и СиДжей Карр. В качестве источника вдохновения они использовали альбом Diotima группы Kralice. Треки разбили на небольшие кусочки и дали на обработку искусственному интеллекту, чтобы он смог разобраться, что такое дэт-метал и как его создавать.
На практике же ученые воспроизводили фрагмент песни и позволяли нейронной сети угадывать, что будет дальше. При этом, в зависимости от того, правильный ответ был дан или нет, сеть получала различный отклик. По сути, ученые симулировали механизм обучения человеческого мозга.
Поначалу ИИ издавал лишь произвольные звуки. “В первое время это звучало слишком шумно, гротескно и текстурно”, – отмечает Карр. За три дня одни и те же фрагменты прозвучали около пяти миллионов раз, и это начало приносить свои плоды: музыка становилась всё более похожей на оригинал.
Источник: it-here.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
21 урок из курса по глубокому машинному обучению от Andrew Ng
https://proglib.io/p/dmm-course-review/
https://proglib.io/p/dmm-course-review/
Библиотека программиста
21 урок из курса по глубокому машинному обучению от Andrew Ng
21 урок, который извлек ведущий аналитик Национального банка Канады из <a href="https://www.coursera.org/specializations/deep-learning" target="_blank" rel="noopener noreferrer">курса по глубокому машинному обучению, от Andrew Ng.
Искусственный интеллект станет приоритетом Xiaomi на ближайшее десятилетие
На рынке имеется немало самых разных коммерческих продуктов и прототипов, использующих элементы искусственного интеллекта. А недавно Huawei принесла искусственный интеллект и на рынок смартфонов, выпустив флагманские Mate 10 и Huawei V10 на чипсете Huawei Kirin 970 с поддержкой нейронных вычислений.
Конечно, Huawei Mate 10 и Huawei V10 - это лишь первые ласточки. И руководитель Xiaomi Лей Джун (Lei Jun) подтвердил, что сфера ИИ станет главным приоритетом компании на ближайшие десять лет. А первые смартфоны Xiaomi с технологиями искусственного интеллекта появятся на рынке уже в следующем году.
Первым продуктом Xiaomi с элементами искусственного интеллекта считается, выпущенная этим летом смарт-колонка Mi AI Speaker. Да и сама Xiaomi находится в выигрышном положении для развития ИИ: компания может похвастаться сильной платформой продуктов интернета вещей (IoT) и огромным числом пользователей MIUI, которое уже перевалило отметку в 300 млн человек.
Что касается будущих смартфонов Xiaomi с поддержкой искусственного интеллекта, то первым таким устройством может стать флагманский Xiaomi Mi 7 на чипсете Snapdragon 845.
Источник: thg.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
На рынке имеется немало самых разных коммерческих продуктов и прототипов, использующих элементы искусственного интеллекта. А недавно Huawei принесла искусственный интеллект и на рынок смартфонов, выпустив флагманские Mate 10 и Huawei V10 на чипсете Huawei Kirin 970 с поддержкой нейронных вычислений.
Конечно, Huawei Mate 10 и Huawei V10 - это лишь первые ласточки. И руководитель Xiaomi Лей Джун (Lei Jun) подтвердил, что сфера ИИ станет главным приоритетом компании на ближайшие десять лет. А первые смартфоны Xiaomi с технологиями искусственного интеллекта появятся на рынке уже в следующем году.
Первым продуктом Xiaomi с элементами искусственного интеллекта считается, выпущенная этим летом смарт-колонка Mi AI Speaker. Да и сама Xiaomi находится в выигрышном положении для развития ИИ: компания может похвастаться сильной платформой продуктов интернета вещей (IoT) и огромным числом пользователей MIUI, которое уже перевалило отметку в 300 млн человек.
Что касается будущих смартфонов Xiaomi с поддержкой искусственного интеллекта, то первым таким устройством может стать флагманский Xiaomi Mi 7 на чипсете Snapdragon 845.
Источник: thg.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Десять лучших книг для развлечения дата сайентиста http://datawanderings.com/2017/12/01/geek-christmas-best-books-data-scientist/ #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Eve the Analyst's Adventures in the Data Wonderland
Geek Christmas: 10 best books to entertain a Data Scientist
A roundup of best data science books to indulge every data geek. Less-obvious choices that are guaranteed to entertain and enlighten.
Искусственный интеллект научили подделывать погоду и ландшафт на видео
Компания Nvidia представила программу, работающую на основе искусственного интеллекта, которая может изменить погодные условия и ландшафт на видеозаписи.
Программу протестировали на роликах, снятых видеорегистраторами. Алгоритм способен изменить день на ночь, а зиму на лето.
Алгоритм включает в себя две работающие сети, одна из которых предоставляет информацию, а вторая ее критически оценивает. Таким способом ученым удалось добиться четкой корректировки изображений, когда запись с зимнего видеорегистратора автомобиля была переделана в летнюю. NVIDIA убрала снег, добавив небу ярких красок и зелени на деревья.
Источник: dni24.com #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Компания Nvidia представила программу, работающую на основе искусственного интеллекта, которая может изменить погодные условия и ландшафт на видеозаписи.
Программу протестировали на роликах, снятых видеорегистраторами. Алгоритм способен изменить день на ночь, а зиму на лето.
Алгоритм включает в себя две работающие сети, одна из которых предоставляет информацию, а вторая ее критически оценивает. Таким способом ученым удалось добиться четкой корректировки изображений, когда запись с зимнего видеорегистратора автомобиля была переделана в летнюю. NVIDIA убрала снег, добавив небу ярких красок и зелени на деревья.
Источник: dni24.com #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python