Итак, для старта в этом требуется уметь разрабатывать:
- Сайты и Игры
- Снимать Видео и Аудио
- Знать дизайн
- Знать несколько языков программирования
- Знать Jython для Java
- Python
- Cython
- C++ (в том числе Borland C++)
- CUDA C++
- Знать Web-разработку, на уровне организации собственной веб-студии
- Робо-инженерные системы
- Школа Блогера – бесплатные тренинги по созданию сайтов типа Аделя Гадельшина wpkurs
- Научиться структурному Системному мышлению
- Применять гугловский электронный мозг
Уже недалеко то время, когда электронный мозг будет, скажем, крутить баранку с шести до двадцати четырех, а в оставшееся время будет писать стихи (а будет ли?) и программировать на C++ за электроэнергию. Правительству придется в очередной раз внедрять Ускорение, чтобы ситуация с выпадающими рабочими местами в экономике компенсировалась новыми рабочими местами. Пока требуется сделать доклад об Искусственном Интеллекте, выигравшем у чемпиона мира в игру Го, и работу «Торговый Робот на Python? Это почти просто!»
- Слабый и Сильный ИИ. Машинное обучение (Machine Learning). Глубокое обучение (Deep Learning). Мультипроцессоры видеокарт. Технология CUDA, c 2006 года.
- RocAlphaGo[1] – проект с открытым исходным кодом Рочестерского университета США
- Ученые любят Python (Питон) — он бесплатный и позволяет делать быстрое прототипирование.
- Скорость профилируемых участков, автоматическая трансляция CythonàC
- Интерфейс BetaGo – 7 Plane processor, нейросеть начального уровня.
- 48 plane processor – третье измерение доски Го 19 на 19 в RocAlphaGo
- 192 filter – иерархические группы фильтров слоев, 48*4=192
- 12 layers CNN, слои сверточной нейросети, запрограммированные по RocAlphaGo, с Leaky_ReLu
- SL — обучение с учителем. Policy нейросеть, копирующая ходы человека с вероятностью 57%
- RL — обучение с подкреплением, выиграл – не выиграл
- Value быстрая оценочная нейросеть, прогнозирующая кто выиграет по ситуации
- MCTS — Monte Carlo Tree Search.
- AlphaGo Zero: единая нейросеть, выдающая вектор p возможных ответов с вероятностями
- Doodle’s Neural Style by Anish – рисование картинок в стиле великих художников. Пока простейший алгоритм.
- Tensorflow + Keras как библиотеки обучения нейросетей.
- Alpha Zero — единая нейросеть для осуществления обучения с нуля как tabula rasa, формулы необходимые в процессе обучения и поиска решения.
- Новые еще более мощные видеокарты на технологии 12 нанометров в апреле 2018. В производстве полупроводниковых приборов считается, что предел технологии FinFET — семь нанометров. К 2020-му появится поколение пятинанометровых транзисторов с новой структурой. Специалисты считают, что нанопровода можно использовать вплоть до трехнанометрового поколения, а потом придется отказаться от кремния в качестве материала для транзисторов.
[1] Автор участвовал как фрилансер в этом проекте с открытым исходным кодом на GitHub