Generative Deep Learning by David Foster is a practical book for machine-learning engineers and data scientists who want to learn how to re-create some of the most impressive examples of generative deep learning models. The book covers various techniques such as variational autoencoders, generative adversarial networks (GANs), encoder-decoder models, and world models. The author demonstrates the inner workings of each technique and provides tips and tricks to make models learn more efficiently and become more creative. The book also includes code examples using Pytorch and a code repository on Github.

In 'Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust', Gary Marcus and Ernest Davis argue that creating an intelligence that rivals or exceeds human levels is far more complicated than we have been led to believe. They explain what we need to advance AI to the next level, and suggest that if we focus on endowing machines with common sense and deep understanding, rather than simply focusing on statistical analysis and gathering ever larger collections of data, we will be able to create an AI we can trust. The book provides a lucid, clear-eyed assessment of the current science and offers an inspiring vision of how a new generation of AI can make our lives better.

Альберт Николаевич Ширяев, авторитетнейший специалист в области теории вероятности, рассказывает о понятии случайности и как его понимать. Лекция довольно доступна и не требует специальных знаний из теории вероятности.

Диетолог Анатолий Солодов дает советы по сбросу веса при помощи велосипеда и коррекции питания. Он рассказывает о двух способах: создании дефицита калорий и добавлении кардио нагрузок. Для создания дефицита калорий нужно вычесть из дневного рациона 100-150 ккал. Для добавления кардио нагрузок нужно увеличивать количество потребляемой пищи в дни тяжелых тренировок. Диетолог также советует пить воду равномерно в течение дня от 3 литров и более.

Русскоязычный мини-курс от Computer Science Center, рассказывающий об основах вероятностного языка построения моделей машинного обучения. В курсе рассмотрены байесовский подход к теории вероятностей, сопряженные распределения, задача выбора модели в машинном обучении, использование байесовского выбора модели в обобщенных линейных моделях регрессии и классификации, ЕМ-алгоритм, вариационный байесовский вывод, латентное размещение Дирихле, байесовская смесь гауссиан, байесовский метод главных компонент, байесовские и марковские сети, основные задачи и методы вывода в графических моделях, обучение графических моделей и структурный метод опорных векторов. Больше материалов по машинному обучению можно найти на сайте tproger.ru.

Укрепив мышцы пресса, можно предотвратить травмы спины и улучшить поездки на велосипеде. Представлено упражнение для прокачки пресса. Теги: #допосле #велоспорт #онлайнтренер #велогонка #кросскантри #онлайнтренировки #велошкола #дистанционныетренировки #веломарафон #mtbtraining #fitness #mtb #mountai

Планка - простое и действенное упражнение для укрепления мышц кора. Выполняйте каждую планку от 1 до 5 минут, лучше сделать несколько подходов. В статье описаны три варианта упражнения: обычная планка, планка с подниманием ноги и раскачивающаяся планка. Теги: фитнес, велоспорт, тренировки.