Aktywne Wpisy
kot_kustosz +319
Namalowałam Heisenberga i w sumie jestem z niego dumna. Farby akrylowe na płótnie 40x50
W kom kilka fotek z bliska
tag: #kotkustosz
ig: https://www.instagram.com/kot_kustosz/
#tworczoscwlasna #malarstwo #rysujzwykopem #pokazmorde #chwalesie #seriale #breakingbad #film
W kom kilka fotek z bliska
tag: #kotkustosz
ig: https://www.instagram.com/kot_kustosz/
#tworczoscwlasna #malarstwo #rysujzwykopem #pokazmorde #chwalesie #seriale #breakingbad #film
Cosipi +169
Jak tam się czujecie fajnopoljaki?
Dla nas #!$%@? nowe podatki od srania, zusy, prąd 80% itd
A dla braci ze wschodu 6kkk socjalu xD
Ale najważniejsze że Szymek z Donkiem robią szopkę z sejmu i pseudoprocesy pisiorów pod publiczkę
xDDDDDDDDD
Ależ wy jesteście #!$%@? głupi...
#konfederacja #bekazlewactwa
Dla nas #!$%@? nowe podatki od srania, zusy, prąd 80% itd
A dla braci ze wschodu 6kkk socjalu xD
Ale najważniejsze że Szymek z Donkiem robią szopkę z sejmu i pseudoprocesy pisiorów pod publiczkę
xDDDDDDDDD
Ależ wy jesteście #!$%@? głupi...
#konfederacja #bekazlewactwa
Cześć! Zapraszam na dziewiąte zestawienie najciekawszych linków ze świata sztucznej inteligencji (✌ ゚ ∀ ゚)☞
1. Powstał najdokładniejszy jak do tej pory skan fragmentu ludzkiego mózgu
https://ai.googleblog.com/2021/06/a-browsable-petascale-reconstruction-of.html
INFO: Naukowcy z Google i Harvardu zeskanowali fragment mózgu o wielkości zaledwie 1mm. Skan został wykonany przy pomocy mikroskopu elektronowego z rozdzielczością 4nm. Całość zawiera 130 milionów synaps, kilkadziesiąt tysięcy neuronów i zajmuje aż 1,4 petabajta! Z pewnością jest to duży krok w badaniu ludzkiego mózgu i pracy nad sztuczną inteligencją, ale z drugiej strony pokazuje to nam jak wielkich mocy obliczeniowych potrzebujemy do tego typu przedsięwzięć.
2. Microsoft ZeRO-Infinity
https://www.marktechpost.com/2021/06/04/microsofts-zero-infinity-library-claims-to-train-32-trillion-parameters-deep-learning-models-on-a-cluster-of-just-32-gpus
INFO: Microsoft opublikowało nową biblioteczkę open-source (DeepSpeed), która dzięki optymalizacji zarządzania pamięcią potrafi uczyć nawet 40x większe modele niż to wcześniej było możliwe. Dobra robota Majk :)
3. Awesome Public Datasets
https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
INFO: Ogromne źródło wysokiej jakości zbiorów danych w jednym miejscu! Całość jest podzielona na kategorie. Osobom, które próbują tworzyć własne modele polecam wrzucić sobie ten link do zakładek - zaoszczędzi Wam to sporo czasu na przewalanie internetu w poszukiwaniu dobrej jakości danych.
4. Boosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution via Content-Adaptive Multi-Resolution Merging
http://yaksoy.github.io/highresdepth/
INFO: Ciekawe rozwiązanie szacowania głębi na zdjęciach. Daje to według mnie całkiem niezłe rezultaty - nie tylko na rzeczywistych zdjęciach, ale również na obrazach! Dla bardziej dociekliwych w artykule jest odnośnik do całej publikacji, oraz implementacji - natomiast dla zorientowania się jak działa metoda polecam obejrzenie samego filmiku.
5. Jak Wykryć DeepFake
https://www.youtube.com/watch?v=YMir8sRWRos&t=8s&ab_channel=What%27sAI
INFO: Tym razem video, ale całkiem dobre. Autor objaśnia w jaki sposób model, tak lekki, że można mieć go na telefonie, potrafi z bardzo wysoką pewnością stwierdzić co jest deepfake-iem, a co nie jest. Oczywiście ludzkie oczy też to potrafią.. z bardzo wysoką pewnością 47% :D
6. Audeo gra na pianinie bez patrzenia
https://www.unite.ai/researchers-develop-audeo-ai-capable-of-playing-piano/
INFO: Już powoli AI przebija barierę ludzkiego artyzmu. Audeo potrafi produkować utwory, które mogłyby zagrać w musicalu. Jeszcze niedawno było to uważane za niemożliwe.
7. State-of-the-Art Image Generative Models
https://arankomatsuzaki.wordpress.com/2021/03/04/state-of-the-art-image-generative-models/
INFO: Podsumowanie stanu wiedzy na temat modeli generatywnych w kontekście generowania obrazu. Przedstawione zostały 3 najpopularniejsze metody generowanie obrazów tj. autoenkodery, sieci GAN oraz modele dyfuzyjne. Omówione zostały plusy, minusy i różne warianty dla każdej z nich.
8. Google LipSync3D
https://www.unite.ai/googles-lipsync3d-offers-improved-deepfaked-mouth-movement-synchronization/
INFO: Google dodaje do pieca z DeepFake-ami. Tutaj akurat celem jest usprawnienie poruszania się ust w 3D. Geometria ust jest procesowana względem dźwięku mowy człowieka. Zgaduję, że twórcom gier może się to przydać.
9. TPUv4
https://venturebeat.com/2020/07/29/google-claims-its-new-tpus-are-2-7-times-faster-than-the-previous-generation/
INFO: Google i ich specjalna jednostka obliczeniowa TPU zaprojektowana do uczenia sieci neuronowych zaczyna spychać na boczny tor karty graficzne. Jeśli chcielibyście przetestować to można użyć TPU podczas sesji w Colab. Oczywiście trzeba zapłacić, ale wbrew pozorom nie tak dużo. No i można w międzyczasie rozkoszować się graniem w CS-a, co jest niestety niemożliwe jak karta graficzna jest zajęta (stabilne 8fpsów).
#ainews ← Tag do obserwowania
Zapraszam do komentowania! Jeśli traficie na jakiś ciekawy blog, któremu warto się przyglądać albo macie jakieś linki, które można opublikować w przyszłych zestawieniach - śmiało podsyłajcie, chętnie się przyjrzę. Temat jest tak obszerny, że nie sposób dotrzeć do wszystkich wartościowych miejsc
#ainews, #sztucznainteligencja, #uczeniemaszynowe, #technologia #ciekawostki #artificialintelligence #bigdata #machinelearning #programista15k #datascience #python