О КУРСЕ Алгоритмы машинного обучения требуют структурирования объемов данных, а вместе с тем подразумевают постоянное вмешательство человека в процесс обучения искусственного интеллекта. В противовес им сети глубокого обучения могут структурировать данные самостоятельно, учатся на своих ошибках и не требуют человеческого вмешательства. Механизмы глубокого обучения уже используются для распознавания речи, компьютерного зрения, создания изображений и звуков. В эпоху Big Data, когда количество данных стремительно растет каждый день, глубокое обучение — это ключ на пути к реальному искусственному интеллекту. АВТОР КУРСА Юрген Шмидхубер профессор искусственного интеллекта Университета Лугано, научный директор Лаборатории искусственного интеллекта (AI Lab IDSIA) Университета прикладных наук итальянской Швейцарии, сооснователь и научный руководитель компании NNAISENSE