-
Как установить CUDA 8 на Windows 10
Вторая статья по установке CUDA для ускорения обучения нейронных сетей на GPU с помощью Theano и Tensorflow. В предыдущей статье я рассказывал, как установить CUDA на Ubuntu 16.04, сейчас мы рассмотрим Windows.
-
Конференция Intel AI Day 2017 в Екатеринбурге
Приглашаем на конференцию Intel® Software 2017: HPC Code Modernization and Artificial Intelligence, которая пройдет в Екатеринбурге 14-15 марта. Второй день конференции мы организуем совместно с Intel в Уральском федеральном университете. На конференции мы представим новые магистерские программы УрФУ по Анализу данных и Компьютерной биомедицине.
-
Как стать Data Scientist'ом
Недвано меня попросили выступить на семинаре с рассказом про нейронные сети, но для участников семинар назвали “Как стать Data Scientist’ом”. О таком названии я заранее не знал, но раз уже согласился, то придется рассказывать. Пока у меня нет опыта подготовки Data Scientist’ов, но сейчас мы готовим магистерскую программу по Data Scientist в УрФУ. Я расскажу свое видение того, как обучать Data Scientist’ов, которое мы планируем реализовать в этой программе.
-
Как установить CUDA 8 на Ubuntu 16.04
Обучение нейронной сети можно значительно ускорить используя GPU. Theano и Tensorflow могут обучать нейронные сети на GPU компании NVIDIA. Для этого нужно установить NVIDIA CUDA. В этой статье я расскажу о том, как установить CUDA 8 на Ubuntu 16.04. Установка CUDA для Windows описана в отдельной статье.
-
Как использовать нейронную сеть для классификации изображений
В комментариях к курсу по программированию глубоких нейронных сетей на Python мне чаще всего задают вопрос о том, как использовать обученую сеть для анализа своих изображений. Давайте рассмотрим это на примере набора данных MNIST. Вы написали цифру на бумаге, отсканировали (или сфотографировали), сохранили в размере 28х28 и вас получилось что-нибудь такое:
Спасибо Роману Толмаеву за пример картинок и кода.
Давайте рассмотрим, как с помощью Keras распознать цифру на картинке.
-
Как сохранить обученную нейронную сеть в Keras
Вы уже наверняка заметили, что обучение нейронной сети - очень долгий процесс, который может занимать несколько часов, дней или даже месяцев. Поэтому желательно иметь возможность использовать сеть для анализа данных, не обучая ее каждый раз. В этой статье я расскажу о том, как в Keras сохранять обученную сеть для последующего использования.
-
Экзамены в модели Problem-Based Learning
Продолжаю разбираться с моделью Problem-Based Learning. Недавно поговорил с Lene Sørensen из Университета Ольборга о том, как правильно проводить экзамен в модели Problem-Based Learning. Оказалось, что в эксперименте с курсом по параллельным вычислениям я провел экзамен неправильно :-(.
-
Как быстро выучить Python для анализа данных
В отзывах на курс “Программирование глубоких нейронных сетей на Python” некоторые пишут, что курс хороший, но они не знают Python. На самом деле Python очень простой язык, его вполне можно выучить самостоятельно. Кроме того, сейчас Python становится наиболее популярным языком для анализа данных. Поэтому очень желательно его выучить, если вы хотите анализировать данные.
В этой статье я расскажу о четырех ресурсах, с помощью которых можно быстро изучить Python для целей анализа данных. Все ресурсы отличает практический подход: короткие и понятные теоретические лекции и много практических заданий.
-
Установка Keras в Anaconda
Обновление от 10.11.2017: Все примеры курса “Программирование глубоких нейронных сетей на Python” переведены на TensorFlow в качестве бэкенда для Keras. Инструкция по установке Keras с TensorFlow.
Для выполнения практических заданий по курсу “Программирование глубоких нейронных сетей на Python” необходимо установить библиотеку Keras, а также один из вычислительных бекендов для этой библиотеки - Theano или TensorFlow. Самый простой способ это сделать - установить диструбутив Python Anaconda и после этого установить все необходимые пакеты с помощью conda.
-
Первый опыт продвижения онлайн курса на Хабре
Для развития онлайн курса по компьютерным сетям я поставил себе цель набрать 10 тысяч подписчиков на канале YouTube до конца этого года. Количество подписчиков росло не такими быстрыми темпами, как бы мне хотелось, и я решил заняться продвижением курса. Первое, что сделал - написал статью о курсе на Хабре. Рассказываю, что из этого получилось.
Подпишитесь на RSS