Uncategorized

Долю обрабатываемых нейросетями медицинских изображений в Москве довели до 40%

Долю обрабатываемых нейросетями медицинских изображений в Москве довели до 40%

Столичные радиологи обрабатывают с помощью нейросетей уже больше трети медицинских изображений. Сервисы доступны специалистам всех медучреждений Москвы, подключенных к системе.

Обучаем нейросеть распознавать объекты без навыков программирования


Показываем как можно просто и без навыков программирования обучить нейронную сеть распознавать объекты на изображениях и видео с помощью сервиса Teachable Machine. Мы создадим несколько классов, соберем для них образцы изображений с помощью веб-камеры, обучим нейронную сеть и проверим качество ее работы. Обученную нейронку можно будет даже сохранить себе!

Ссылка на Teachable Machine: https://teachablemachine.withgoogle.com/train

Нейросеть обучили дополнять изображения


Создание и разработка искусственных нейронных сетей для производства. Выявление брака на производстве с помощью (ИНС).
Фирма ООО «Нейронные Технологии» neural-technologies.com
Ссылка на источник: https://www.youtube.com/watch?time_continue=4 &v=1RCsUKvjGHo

Строим Нейронную Сеть для Распознавания Изображений за 20 минут


В данной лекции мы с вами построим свою собственную нейронную сеть за 20 минут, которая сможет распознавать изображения одежды.

Полная версия курса лекций в книге на ЛитРес:
https://www.litres.ru/timur-kazancev/iskusstvennyy-intellekt-i-mashinnoe-obuchenie-osnovy-progra/
Онлайн версия курса:
https://info-hit.ru/author-kazantsev-timur/courses/

На пути к нейросети [БОЛЬШОЕ ПОВТОРЕНИЕ] Части 1,2,3. Знакомьтесь, Нейросеть! 2 часа 24 мин


(1)ВОЗМОЖНОСТИ нейронных сетей 2021. (2)ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ работы с нуля понятным языком. (3)ПРАКТИКА: детально разберем, как работает один нейрон (расчеты в Гугл Таблице). Нейрон выполняет логические операции: “конъюнкция”, “дизъюнкция”, “отрицание”. А в конце мы вместе построим простую нейросеть из трех нейронов, которая решает задачу XOR (исключающее ИЛИ).
Все ссылки и дополнительные материалы в статье «Знакомьтесь, Нейросеть!» https://megabyte.ga/na-puti-k-nejroseti/znakomtes-nejroset

������Тайминг:
Коротко, о содержании видео 1:39
��Часть 1. Возможности 4:10
Компьютерное зрение 5:00
Нейросети в медицине 8:58
Поведенческий hr-анализ 10:08
Создание медиа контента (фото человека, тексты, музыка, озвучка) 11:41
ДипФейк 15:40
RPA — Революция, которую мы не замечаем 17:24

����Часть 2. Теория 19:36
О нейронной сети на примере ребенка и жирафа 20:06
Так что такое нейросеть? Функция/Черный ящик 28:33
Про входы и выходы нейросети: как показать нейросети картинку? 30:28
Что такое классы на выходе нейросети 33:49
Как работает не обученная нейросеть 39:30
Оценка точности работы нейронной сети 40:16
Схема нейронной сети, связи 42:00
Архитектуры нейронных сетей 43:16
Схема одного живого нейрона 47:00
Как работает искусственный нейрон 51:22
❓ЭКСПРЕСС-ВОПРОС: Рассчитать результат нейрона 55:32
��ОТВЕТ 56:30
Матрица весов — сердце нейронной сети 58:04
Методы обучения нейронной сети 1:02:21
Подбор весов вручную 1:02:42
Комбинирование обученных нейронов 1:03:10
Дельта метод (с расчетом) 1:03:46
Метод обратного распространения ошибки 1:07:33
Функции активации 1:13:16
Линейная активация 1:13:51
Пороговая активация 1:16:13
Сигмоида 1:20:16
��ReLU — королева нейросетей 1:30:42
Гиперболический тангенс 1:31:58
Нейрон смещения: как его технически поставить 1:32:37
Смысл: зачем нужен нейрон смещения 1:36:43

✍️✍️✍️Часть 3. Практика 1:39:30
Как скопировать Гугл Таблицу 1:40:05
Задача №1. Логический нейрон (конъюнкция) 1:42:00
Ответ на задачу 1 1:46:30
Задача №2. Логический нейрон (дизъюнкция) 1:53:33
Ответ на задачу 2 1:55:48
������Задача №3. Логический нейрон (XOR) 1:59:30
Ответ на задачу 3 2:01:35
Задача №4. Логический нейрон конъюнкция отрицания X1 и X2 2:08:54
Ответ на задачу 4 2:10:25
(в закрепленном комментарии есть дополнение к ответу на задачи 4 и 5)
Задача №5. Логический нейрон конъюнкция X1 и отрицания X2 2:14:34
Ответ на задачу 5 2:15:38
��Задача №6. Нейронная сеть (XOR) 2:16:45
Ответ на задачу 6 2:19:30

Что будет в следующем видео: 2:23:56