В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.
Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.
Большинство статей не было написано в рамках единого курса, поэтому информация может дублироваться. Если вы видите, что знаете какую-то часть статьи, то можете её смело пропустить, если вы не разорались с этой информацией в предыдущей статье, то у вас есть шанс прочитать тоже самое, но другими словами, что должно помочь усвоению материала.
Вводные статьи
Требуемый уровень: школьное образование, знание русского языка.
Требуемое время: несколько часов.
Казалось бы, что стоит начать изучение со статьи Искусственная нейронная сеть на википедии, но я не рекомендую. Наискучнейшее описание отбивает всё желание изучать нейронные сети.
Нейронки за 5 минут (слишком упрощённое описание, для гуманитариев, зато потребуется всего 5 минут)
Искусственные нейронные сети простыми словами (лучше потратить 15 минут на эту статью)
Основы ИНС (одна из четырёх статей из Учебник — Нейронные сети)
Нейронные сети для начинающих. Часть 1 и Часть 2
Нейронные сети, фундаментальные принципы работы, многообразие и топология
Искусственные нейронные сети и миниколонки реальной коры (девятая часть из курса Логика сознания)
Расширяем горизонты
Требуемый уровень: базовое понимание работы нейронных сетей.
Требуемое время: несколько часов.
Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи
Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе (рекомендую посмотреть только видео на 1 час, читать статью показалось тяжеловато)
Введение в архитектуры нейронных сетей
Что такое свёрточная нейронная сеть
Свёрточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество
Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1 и Часть 2 (Особо вчитываться не надо, достаточно посмотреть красивые картинки и прочитать описание по диагонали)
- типы задач, которые решают нейронные сети
- типы архитектур нейронных сетей
- функции активации
- типы нейронов / слоёв
Углубляем знания
Требуемый уровень: понимание работы нейронных сетей, знание базовых архитектур.
Требуемое время: несколько десятков часов.
Курс о Deep Learning на пальцах от АФТИ НГУ (14 видеороликов, 15 часов, будет познавательно)
Материалы открытого курса OpenDataScience и Mail.Ru Group по машинному обучению (10 видеороликов, 20 часов, будет сложно)
Лекции Техносферы. Нейронные сети в машинном обучении (14 видеороликов, 25 часов, будет скучно)
Чтобы определиться самому и помочь с выбором остальным хабровчанам, я построил график падения интереса к курсу на основе падения количества просмотров каждого следующего ролика. Выводы неутешительные — мало кто доходит до конца. Самый большой процент дошедших до конца — у курса от АФТИ НГУ.
(График падения количества просмотров составлялся пару месяцев назад и текущая картина может немного отличаться).
Примеры применения на практике
Сюда вошли в основном только те статьи, после которых прочитавшие их люди смогут сами воспроизвести описанные результаты (есть ссылки на исходники или онлайн сервисы)
ТОП30 самых впечатляющих проектов по машинному обучению за прошедший год (v.2018)
Улучшение качества изображения с помощью нейронной сети
Детектирование частей тела с помощью глубоких нейронных сетей
Классификация объектов в режиме реального времени
Раскрашиваем чёрно-белую фотографию с помощью нейросети
Смена пола и расы на селфи с помощью нейросетей
Как различать британскую и американскую литературу с помощью машинного обучения
Разделение текста на предложения с помощью Томита-парсера
WaveNet: новая модель для генерации человеческой речи и музыки
Анализ Корана при помощи AI
Сколько нужно нейронов, чтобы узнать, разведён ли мост Александра Невского?
Сколько котов на хабре?
Торговля знает, когда вы ждете ребенка
Стэнфордская нейросеть определяет тональность текста с точностью 85%
Топливо для ИИ: подборка открытых датасетов для машинного обучения
Другие материалы
Статьи и курсы, которые не вошли в мой обзор, но возможно вам понравятся.
Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до глубоких архитектур (python, numpy)
Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии (python, numpy, матан)
Сверточная нейронная сеть, часть 2: обучение алгоритмом обратного распространения ошибки (матан)
Нейронные сети на stepik.org (в обзоре двухлетней давности его уже тогда называли устаревшим)
Курс по машинному обучению на Coursera от Яндекса и ВШЭ (курс доступен только после регистрации, NumPy, Pandas, Scikit-Learn)
Deep Learning For Coders (7 видеороликов, 15 часов, английский язык)
Курс Deep Learning от Google на udacity (английский язык)
Курс Структурирование проектов по машинному обучению на Coursera (платный, английский язык)
Другие статьи-обзоры на хабре по изучению машинного обучения
Где и как изучать машинное обучение? (английский язык)
Что читать о нейросетях 10 книг (английский язык)
Обучаемся самостоятельно: подборка видеокурсов по Computer Science (английский язык)
Обзор курсов по Deep Learning (английский язык)
10 курсов по машинному обучению на лето (английский/русский язык, платно/бесплатно)
Прочтение этих статей и подтолкнуло меня написать свою собственную, в которой были бы материалы только на русском языке, без регистрации и требования 5 лет матана.
Надеюсь, что у моей статьи будет меньше комментариев вида:
«Закинул в закладки. Смотреть я их, конечно, не буду.»
Прошу всех заинтересованных лиц ответить на опросы после статьи, ну и подписывайтесь, чтобы не пропустить мои следующие статьи, ставьте лайки, чтобы мотивировать меня на их написание и пишите в комментариях вопросы (опечатки лучше в личку).
Традиционное предупреждение: я не отвечаю на сообщения в личку/соцсетях/телеграмме и т.д. Если у вас есть вопрос, то задавайте его в комментариях.
Комментарии (11)
lmp59
21.09.2018 11:46Давно хотел заняться нейронными сетями. А тут на хяляву такая подборка нужная. Надеюсь будет для меня стимулом. Вводные статья посмотрю точно, а дальше нужно или копать глубоко или не браться совсем.
morozovsk Автор
21.09.2018 11:51В вк уже мемасиков наделали:
Заголовок спойлера
Simplevolk
21.09.2018 14:15+1Давно хочу изучить нейронные сети, но я не знаю, зачем они мне нужны.
morozovsk Автор
21.09.2018 15:49У меня было так же. В итоге проект я так и не начал (нашёл уже запущенный аналог), но с нейронками немного разобрался. Рекомендую посмотреть раздел «Примеры применения на практике», возможно это напомнит какие задачи хотелось решить, но не было понятно как.
Bhudh
22.09.2018 23:42Пошёл делать первое задание (выяснилось, что там уже был).
Потыкал несколько раз в квадратики.
Не знаю, тянет ли на минимум, но обошёлся слоями 7/1 (https://puu.sh/BzhC6.png) и даже 5/1 (https://puu.sh/BzhIb.png).
roryorangepants
Удивительно, что не упомянут курс от deeplearning.ai и Эндрю Ына.
Это ведь один из самых актуальных курсов на данный момент.
morozovsk Автор
Согласно этой статье подписка на этот курс — 3 039 ? в месяц. Тут бы с бесплатными курсами разобраться :)
roryorangepants
Подписка на курс по цене такая же, как и на Яндекс/ВШЭ. При этом есть неделя бесплатного доступа (за которую при желании можно и всю специализацию пройти), а также financial aid.
morozovsk Автор
Я начинал курс Яндекс/ВШЭ бесплатно. Возможно в указанной мною статье оплата требуется только в случае получения сертификата. К сожалению указанный вами курс не на русском языке, я его не проходил и не могу рекомендовать, поэтому он и не попал в мой обзор.
Добавил его в раздел «Другие материалы».