Машины разведывательного сообщества МТИ началась с нескольких встреч с друзьями за пиццей, чтобы обсудить этапных работ в машинном обучении. Три года спустя клуб студентов имеет 500 членов, активное резервный канал, и внушительный модельный ряд студент-Сид Рединг групп и семинаров призвана развеять миф о машинном обучении и искусственном интеллекте (ИИ) в целом. В этом году, микрофоном и МИТ квест для разведки объединились для продвижения их частой причиной разработки средств ИИ доступным для всех.
Начиная с прошлой осени, МТИ квест открыл свои офисы в члены ВПК и расширенный доступ к IBM и Google-пожертвовал облака кредиты, обеспечивая рост вычислительной мощности, чтобы студенты предварительно запустить свои модели AI на настольных компьютерах загружается с дополнительными графическими процессорами. МТИ квест и микрофоном теперь сотрудничают по целому ряду проектов самостоятельно или в рамках программы исследовательских возможностей студентов Массачусетского технологического института (Уроп).
“Мы слышали об их миссии, чтобы распространить машинного обучения для всех студентов и думал: ‘вот что мы пытаемся сделать — давайте сделаем это вместе!” — говорит Джошуа Джозеф, главный инженер программного обеспечения с моста квест МИТ.
А разработки для AI
Студенты армия США армейский Ян Миллер и Риши Шах пришел к микрофон для бесплатного облачного кредиты, но остался на семинар по нейронной вычислительной палочки. Вычислительный палка позволяет мобильные устройства для обработки изображений «на лету», а когда курсанты узнали, что можно делать, они знали, что их идея для портативного компьютера системное видение будет работать.
“Без этого нам пришлось бы отправлять изображения на центральное место, чтобы сделать все это вычислений”, — говорит Миллер, восходящей младший. “Это было бы материально-техническую головная боль”.
Построен в два месяца, за $200, их бумажника устройство предназначено для подключения к планшету привязан к армии солдата грудь и просканировать окрестности для машин и людей. С дополнительным обучением, говорят, он может научиться обнаруживать мобильные телефоны и оружие. В мае, демо-курсантов, что их устройство на конкурсе дизайна солдата Массачусетского технологического института и были приглашены армейского сержанта, чтобы посетить форт-Девенс, чтобы продолжить работу над ним.
-
Студент-водить машину разведки МИТ сообщества в этом году объединили усилия с квестом на сообразительность для продвижения своих частая причина изготовления инструментов ИИ доступным для всех. Здесь, поднимаясь старший Михаил серебро эскизы, дизайн для контейнера-облачный сервис, который позволит студентам МТИ чтобы войти в поезд и модели ИИ в любом месте.
Фото: Ким Мартино
Полном Экране
-
Машина членами разведывательного сообщества и спор студентов Иэн Миллер и Риши Шах настоящий портативный система компьютерного зрения они построили, чтобы помочь солдатам обнаруживать автомобили и людей в их поле зрения.
Фото: Ким Мартино
Полном Экране
Роза Ван, поднимая старшего специальности «Компьютерные науки», также было привлечено к микрофон на бесплатный облачный кредиты, и возможность поработать над проектами с квестом для разведки и с другими студентами. Этой весной она использовала облачные технологии кредиты на запуск модели обучения с подкреплением, что часть ее исследования с профессором Массачусетского технологического института Джонатан хау, обучение агентов робот сотрудничать на задачах, которые предусматривают ограниченное общение и информация. Недавно она представила свои результаты на семинаре на международной конференции по машинному обучению.
“Это помогло мне попробовать разные приемы, не беспокоясь о вычислить узкие места и нехватку ресурсов”, — говорит она.
Улучшение ИИ доступ в МТИ
Микрофон запустил несколько проектов собственного ИИ. Наиболее масштабным является обезьяна, контейнер на основе нативных облачных услуг, что позволит студентам МТИ чтобы войти в поезд и модели ИИ в любом месте, отслеживание обучения, как она прогрессирует и управление кредитами, отведенного на каждого ученика. В пятницу вечером, в апреле, команда собралась в стремлении к конференции спецслужб в номер, как Майкл серебра, восходящей старший, набросал модули обезьянка нужна.
Как Серебряный нацарапал слова «образ Docker Строй Сервис» на борту, студент, выделенные на научные исследования модуль извинился. “Я не делал большой прогресс, потому что у меня было три экзамена!” — сказал он.
Планирование продолжилось, с Стивен Шривер, инженер-программист с моста квест, вставлять биты советы. Студенты приняли на себя контейнерный сервис они планировали использовать, Докер, будет безопасно. Это не так.
“Ну, я думаю, тут у нас другая задача”, — сказал Серебренников, добавив слово “безопасность” к белой доске.
Позже, эскиз превратится в техническую документацию и совместно с двумя студентами Уроп помогая выполнить обезьяна. Команда надеется запустить уже в следующем году.
“Кодирование-это не самый сложный этап”, — говорит студент Уроп Аманда Ли, член ВПК Дэв-ОПС. “Это изучение серверной части машинного обучения — Докер, облако Google, и API. Самое главное, я узнал, как эффективно спроектировать и трубопроводный проект, как большой, как этот”.
Сильвер знал, что он хотел быть инженером А. И. В 2016 году, когда компьютерная программа AlphaGo победил правящий в мире идут чемпионом. Как старший в Бостонском Университете академии, серебра работали на обработке естественного языка, в лаборатории профессора Массачусетского технологического института Борис Кац, и продолжил работу с Каца с приходом к МИТ. Ищу больше опыта кодирования, он оставил HackMIT, где он был со-директор, присоединиться к ВПК Дев-ОПС.
“Много студентов читать о моделях машинного обучения, но не знаете, как нужно тренироваться”, — говорит он. “Даже если вы знаете, как тренироваться, тебе нужно накопить несколько тысяч долларов на покупку видеокарты, чтобы сделать это. Микрофон позволяет повысить заинтересованность учеников в изучении машине достигнуть следующего уровня”.
Задуман членами ВПК, второй проект направлен на создание научных работ А. И. опубликовано материалам arXiv легче для изучения. Около 14 000 научных публикаций загружаются каждый месяц на сайт, и хотя документы помечаются области, бурение на подтемы может быть подавляющим.
Ван, например, удручались, делая простой поиск литературы по обучения с подкреплением. “У вас есть тонны данных и не эффективный способ представления ее пользователю”, — говорит она. “Было бы полезно, чтобы увидеть эти документы в более широкий контекст, и, чтобы изучить по количеству цитирований или их отношение к друг другу.”
Проект третий микрофон фокусируется на обходе сотни МТИ списки рассылок для АИ-переговоров и мероприятий, чтобы заполнить Календарь Google. Инструмент будет тесно по образцу приложения серебряные помогли построить во время самостоятельной деятельности период Массачусетского технологического института в январе. Называется Dormsp.я, приложение классифицирует письма рассылки отправлены студенты MIT и вилки их в календарь-клиент электронной почты. Затем студенты могут искать события по дням или цветную тему, например, технические, пищевые, или рабочих мест. После Dormsp.am запускает, серебро будет адаптировать его для поиска и должности АИ-обзоры событий в MIT в календаре микрофон.
Серебро говорит, что команда провела дополнительное время на пользовательский интерфейс, у программы профессор Массачусетского технологического института Даниэль Джексон студийного класса. “Это приложение, которое может жить или умереть по своей практичности, так что передний конец действительно важно”, — говорит он.
Ван сотрудничает с Моин Надим, уходящий президент микрофона, чтобы построить инструмент визуализации. Именно такой практический опыт ВПК был призван обеспечить, — говорит Надим, восходящей старший. “Студенты изучают фундаментальные понятия в классе, но не знаю, как их реализовать”, — говорит он. “Я пытаюсь построить то, что новичка мне бы хотелось, чтобы было сообщество людей взволнованы, чтобы делать интересные вещи с обучения машины”.
Больше записей автора Роботы и киборги
Маркетинговое исследование рынка робототехники
Объектом исследования является российский рынок робототехники. Рынок робототехники делится на два значимых сегмента: бытовые (домашние роботы) и роботы профессиональные (промышленные/сервисные). …
Обзор рынка промышленной автоматики
Департаментом маркетингового анализа «Текарт» завершен проект, посвященный анализу рынка промышленной автоматики (системы АСУ ТП и КИПиА) в Воронежской области. В …
Перспективы производства промышленных роботов в России
Пандемия ускоряет цифровую трансформацию и автоматизацию бизнеса, стимулируя интерес инвесторов и предпринимателей к робототехнике. Ранее промышленные роботы, в основном, использовались в …
