Если бы вы могли пройти через третий этаж Spring Board, Кормангала, Бангалор и войти в холл в конце, 8 сентября 2018 года, я гарантирую, что вы были бы озадачены этим зрелищем. 20 с лишним столов, за которыми сидят почти 60 человек, и огромный экран с проецируемым на него контентом, наверняка бы поприветствовали вас. Но не это могло бы вас озадачить. Скорее, вас бы поразили сами люди. Некоторые из них были молодыми студентами, другие - работающими профессионалами с многолетним опытом работы. Вы также могли бы найти людей, чьи волосы могли бы поседеть, но с энтузиазмом, столь же заразительным, как 8-летний ребенок. Когда ваш взгляд переместился бы на переднюю часть экрана, вы бы увидели, как молодые люди (читай организаторов) произносят некоторые фрагменты кода и жаргон. Интересно, да? Добро пожаловать на четвертую неделю Бангалорских субботних субботников!

Текущий цикл суббот с искусственным интеллектом (см. Здесь для более подробной информации о субботах с искусственным интеллектом) для главы в Бангалоре был тщательно спланирован и разделен на три фазы. Первый этап охватывал контент с сайта deeplearning.ai и растянулся на 3 недели. Основная цель первого этапа заключалась в создании прочных основ глубокого обучения и, в частности, нейронных сетей. Вторая фаза направлена ​​на развитие этих концепций, охватывая содержание курсов fast.ai, а четвертая сессия (сессия 4) знаменует начало второй фазы нашего цикла.

На этом занятии у нас было больше, чем обычно, новичков (ура !!), и поэтому мы начали его с небольшого введения в ИИ и структуру нейронных сетей. После этого обсуждались базовые основы Python, такие как списки, лямбда-функции, классы и наследование. Фрагменты кода, относящиеся к этим концепциям, были запущены в Google Colaboratory, что обеспечило необходимую информацию для новичков. Также была разыграна пара интересных роликов, первое из которых было от компании 3Blue1Brown в нейронных сетях. Мы хотели, чтобы аудитория визуализировала и интуитивно понимала работу нейронной сети, и это идеальный ресурс для этой цели. Второе видео Кэролайн Чан под названием Кто угодно может танцевать является фантастическим примером исследовательского применения нейронных сетей.

После обеда мы начали первую лекцию о fast.ai. Были изучены концепции градиентного спуска, сверток и функций активации, а кульминацией стало практическое занятие по классификации изображений. Этот сеанс программирования был посвящен классификации изображений на основе того, были они собаками или кошками. После этого он был распространен на яблоки и апельсины для усиления методологии. Что еще более важно, участникам был предоставлен скрипт для автоматической загрузки данных изображения (на основе определенных спецификаций). Мы надеемся, что это побудит больше людей играть с данными (соответствующие ресурсы можно найти здесь). В рамках этой конкретной сессии мы также хотели бы выразить нашу благодарность Трамплинтам за то, что они были любезным хозяином.

Опыт проведения этих встреч был отличным для меня и других послов бангалорского отделения. Мы потрясены энтузиазмом участников и их постоянством во встречах. Это побудило нас по-разному укреплять сообщество и дискуссии. Хотя мы поделимся подробностями о них позже, мы по-прежнему будем освещать видеоролики из учебной программы fast.ai с подробными обсуждениями и тщательной реализацией кода на следующих занятиях.

1. Зарегистрируйтесь здесь для участия в следующих встречах.

2. Ресурсы, связанные с сессиями митапов, можно найти в нашем репозитории GitHub. Взгляните на дорожную карту.

3. Задания на занятия, проведенные до настоящего времени, также можно найти здесь.

4. Обсуждения предыдущих сессий можно найти здесь, здесь, здесь и здесь.

5. Следите за новостями AISaturdays Bangalore в Twitter и Slack.

6. По любым вопросам вы можете связаться со мной в LinkedIn.

Ура!