Расскажите немного о себе! Какие у тебя хобби? Почему вы изучаете искусственный интеллект? Что еще мы должны знать?
Меня зовут Картик. Я старший в CS Academy Erode, Теннесси, Индия. Я люблю читать художественную литературу, бегать и готовить. Я также люблю математику и программирование. Машинное обучение было идеальным сочетанием этих двух технологий! Идея сделать машины разумными (даже в узком смысле) просто интересна! ИИ прошел путь от статьи Тьюринга 1950 года под названием «Вычислительные машины и интеллект» и персептрона Розенблатта до Ли Седоля, проигравшего AlphaGo. Кто-то может возразить, что AlphaGo не был на самом деле разумным. Но текущий прогресс в области машинного обучения, тем не менее, действительно впечатляет! Сейчас меня интересует обучение с подкреплением и генеративное моделирование.
Каков был ваш опыт участия в программе AI Scholars? Кто был вашим инструктором и каково было работать с ними? Над каким проектом вы работали?
Мой опыт был действительно приятным! Моими инструкторами на сеансе искусственного интеллекта Inspirit в июне-июле были Линдси, Патрик и Эрик (MIT), а на сеансе искусственного интеллекта Inspirit в октябре-ноябре моими инструкторами были София, Викул и Рики (Стэнфорд). Сессия Эрика по проекту (на которой я узнал о языковой модели Google BERT) показалась мне непринужденной (потому что Эрик был :'), а Рики — мой инструктор на текущей сессии проекта (на которой я изучаю машинное обучение для дифференциальной конфиденциальности) — тоже весело! Это был мой первый раз, когда я посещал онлайн-лагерь в прямом эфире, и я не знал, как это будет. Но в целом впечатление осталось отличным. Дополнительные занятия, на которых некоторые преподаватели продемонстрировали свои исследования, были действительно крутыми!
На какую тему ИИ вы будете писать в своем блоге? Подробно опишите свою тему!
Я решил написать о реализации GAN (генеративно-состязательных сетей) с нуля с использованием NumPy и без библиотек ML. GAN привели меня к машинному обучению. Моим первым знакомством с GAN была программа от Nvidia под названием GauGAN. Он преобразует нарисованные от руки шаблоны в фотореалистичные пейзажи. Случайно наткнулась на сайт. Кто-то упомянул об этом в комментарии на YouTube, и я нажал на него. Я был очень впечатлен :D
Я хотел знать, что такое GAN, поэтому я просмотрел документ, в котором были представлены GAN в 2014 году. Я вообще не понял алгоритма в документе.
После этого я решил узнать больше о машинном обучении. Я узнал об истории ИИ, важных вехах в этой области, важных людях в этой области — короче говоря, я решил, что хочу каким-то образом работать в области машинного обучения. Я изучил соответствующую математику для машинного обучения и познакомился с такими библиотеками, как TensorFlow и Pytorch. Я не совсем понимал, как они работают, что меня немного беспокоило. Итак, я решил сделать свою собственную библиотеку мини-ML (вы можете посмотреть ее здесь), чтобы действительно понять, как работают нейронные сети. В процессе я также понял, как работают GAN. Это было довольно сложно, но в конце концов я понял, что могу многому научиться за короткое время, если приложу к этому все усилия. В своей серии блогов я подробно объясню, как работают GAN. Я пройдусь по математике, коду и продемонстрирую результаты. Я буду использовать набор данных MNIST.
Кто является вашей целевой аудиторией? Почему им должен быть интересен ваш блог?
Моя целевая аудитория для моей первой серии блогов — все, кто хочет понять, как работают GAN. Внедрение вещей с нуля — хороший способ проверить свое понимание. В этом блоге Андрей Карпатий намного лучше меня объясняет, почему важно понимать нейронные сети с нуля. По правде говоря, я еще не реализовал GAN с нуля, поэтому не знаю, что получится. Я знаю, как будет выглядеть структура кода, но обучение GAN немного сложно. GAN — важная тема, потому что они используются для создания дипфейков, которые поднимают много этических вопросов, касающихся ИИ.
Чего вы надеетесь достичь с помощью своего блога?
Я хочу увидеть, насколько хорошо я объясняю сложные темы, и я хочу улучшить свои навыки письма. Гораздо проще писать о том, что тебе действительно интересно!
Социальные сети
Картик является студенческим послом в программе студенческих послов Inspirit AI. Inspirit AI — это программа повышения квалификации довузовского образования, которая знакомит любознательных старшеклассников со всего мира с искусственным интеллектом. Узнайте больше на
https://www.inspiritai.com/.
