Схемы, платы, компоненты

сорри, не расскажу (сам пока в этой теме разбираюсь) Информации всякой в интернете дофига, но всё довольно запутанно. Единственная книга, интtресная и нетривиальная, по искусственному интеллекту которая мне встретилась - "искусственный интеллект - современный подход" (Рассел, Норвиг) - весьма познавательно, но про нейросети там вскользь. Книга вообще обзорная, но материал изложен интересно. Там больше упор делается на продвижение идеи ИИ с использованием т.н. "интеллектуальных агентов". Ей Богу - занимательное чтиво :) http://shtonda.blo …e-modern-approach.html ПО теме нейросетей, как я вынес до настоящего момента - основная проблема - обучение, и дело даже не вычислительной мощности, которая должна быть неслабой для построения достаточно крупной нейросети, а в формулировке задач, т.е. критериев обучения. Особенно тяжело организовать обучение НС для широкого спектра задач. Под узконаправленные задачи всё гораздо легче, там есть понятные критерии. Вот в теме настоящего ИИ, не привязанного к конкретной задаче, так сказать абстрактного , общего ИИ, прорыва до сих пор нет. Одно время вроде подавала надежды идея "глубокого обучения" (и сейчас вроде про неё говорят, как про прорыв", но пока, кроме наработки огромного количества вероятностных связей между объектами, и создания сложной мешанины взаимосвязей, весомого результата не видно. "Думать машины пока не научились, почему-то (вероятно потому, что не научились думать люди)" :)) Пока всё это напоминает попытку обезъяны напеччатать "Войну и мир", бездумна клацая по кнопкам пишущей машинки :) (так примерно и с абстрактными нейросетями - информации море, и даже взаимосвязей между объектами построено безумное количество, "думать" нейросеть пока отказывается (по настоящему. Решать узкие задачи это да, можно натаскать, но не более). У меня есть некоторые идеи касательно алгоритмов реализации ИИ (и даже вычислительных ресурсов особо много не надо, возможно вполне сносно сможет работать и на обычном ПК. Идеи близки, кстати идеям, изложенным в вышеупромянутой книге Рассела/Норвига, чем эта книга меня и привлекла. В своё время полистав, увидел в ней многое, к чему пришёл сам. Тему нейросетей как-то долго отметал, сейчас чего-то усиленно она выпирает (говорят о ней из каждого "утюга"). Может действительно в обучении нейросетей произошёл прорыв? В связи с этим и хотелось бы как-то побаловаться с OpenCL, заодно и, что называется "въехать в тему OpenCL" (видяха мне досталась задарма буквально :) меньше, чем за сороковник. Не простаивает конечно, работает прекрасно по прямому назначению, тем более, что дрова заточены под КАДы, но как-то руки чешутся направить такую мощу 25TFLOP в FP16, на что-то более интересное :) Ну вот как-то так примерно (слов дофига, по-делу немного). А интересных примеров исходников - не встречал. Всё одни общие рассуждения. Нужно самому всё писать, ИМХО. Кстати по ссылке вроде ещё есть интересные книги по теме "deep learning". Например "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow", вроде как обещают и с примерами, там же "полный" и "краткий" курсы по нейросетям, и т.д. Но я их не смотрел, в отличие от вышеупомянутой Рассела/Норвига, так что мнения по ним никакого не выскажу (но мне кажется полистать их стоит)