REKLAMA

Jak nauczyć sztuczną inteligencję odróżniania kury od Nicolasa Cage'a? (powtórka)

Data emisji:
2019-04-06 13:40
Audycja:
Homo Science
Czas trwania:
25:29 min.
Udostępnij:

AUTOMATYCZNA TRANSKRYPCJA PODCASTU

dzień dobry państwo Dyka Homo science Astorii nasz gość się Leon Ciechanowski z z uniwersytetu SWPS i fundacji mózg i dobre będziemy jak z utrwalonym już drugi raz rozmawiali o maszynach i o tym co te maszyny potrafią robić takiego co nam się kojarzy z naszymi mózgami, ale zarząd takiego przykładu całkiem życiowego mianowicie nie dalej jak 2 dni temu szukałem Google Luo zdjęć, a my takie o jak państwo coś pisało w innych regionach klikasz ten po sekcji grafika i tam się Rozwiń » różne ciekawe rzeczy znajdują w ja słuchałem zdjęcia kury i zwykłej kury PiS -em to hasło po polsku i dostałem Okaj całe mnóstwo zdjęć Kurt, ale też trochę zdjęć takich zupełnie idiotycznych i jaki samochód budynki i takie zainteresowanie wchodząc w to co właściwie stało, że to mało miał dźwięk kura okazuje się, że rzeczywiście nas bije na zdjęcie samochodu znajdowało się na tej samej stronie internetowej ZUS znajdowało się, gdzie indziej zdjęcie góry, ale ona akurat na mnie postawił samochód z budynkiem to była ponoć ferma kurza trudno powiedzieć, a ja po prostu chciałem zdjęcia kury i tarasy tak to jest z bólem i z innymi systemami tego typu katalog mówiąc już szokujące zdjęcia jako szukają tych zdjęć i co zrobić, by się nie dostawali takich nieetycznych trafi to jeszcze może dorzuca od siebie, ale szukam ostatnio w moich własnych zdjęciach go na Google fotos z lasu chciałbym, żeby takie taka informacja się przebiła przez gąszcz rozmaitych drze w my, owszem, dostałem bardzo dużo zdjęć z lasem teren oraz zdjęcia kwiatów doniczkowych, ale również na parapecie co było dosyć ciekawym wynikiem i być może ma to coś wspólnego z pytaniem, które zadał piątek tak oczywiście, dlatego że Google używa różnych algorytmów do wyszukiwania czy prezentowania zdjęć i takie najprostsze algorytmy maszynerii gorszy nawet jeszcze prostsze niż maślanym NATO wyszukują po prostu po tym, jak jest zdjęcie podpisane dlatego pewnie ta ferma kurza wyskoczyła 3 i jak szukasz kury natomiast co do Google fotosy albo bardziej złożonych algorytmów na to już się one próbują, starając się wyszukiwać konkretne zdjęcia po tym, jak one wyglądającej tak jak my patrzymy na zdjęcie kuratora to najczęściej można powiedzieć, że to jest właśnie kura to już jest jasna w skład najczęściej na jazdę, ale też zdarzają komplikacja, bo zdjęcie psa i kury na znak, że na 1 zdjęciu mam psa i Saule i teraz właśnie chce ogarnąć to jest już większy problem, dlatego że taki algorytm musi je odróżnić od siebie czy to jest lokalizacja obiektów na obrazku i takie proste algorytmy nie rozróżniam tego co znaczy powiedzą to jest np. 60 % kura 40 Piasta co ciekawe zwierze było ich fachowcem, ale jak dla mnie i tak mają niesamowitą sprawą jest to, że maszyna może spojrzeć w cudzysłowie na jakieś materiały graficzne i rozpoznać na nich pewne obiekty, które my jako ludzie potrafimy rozpoznawać intuicyjnie też ludzie nauczeni tego od dzieciństwa natomiast jak to się dzieje, że maszyna jest w stanie rozpoznać coś na zasadach podobnych jak człowiek np. uznać nawet taki kwiat doniczkowy za dobrze w obu w sumie no generalnie jest podobny do tego drzewa, ale też trzylatek, by się nie pomylił i nie powiedziała, że to jest las o wart miliardy dolarów Google Chanel no właśnie to znaczy wiadomo, że są takie kanistry z obrazków, kiedy my sami możemy się pomylić je rozróżnić np. kota od strat teraz w ogóle wam pokażę takie obrazki, bo te są takie sieci neuronowe, które wytwarzają obrazki, które oszukują ludzi, bo są takie sieci neuronowe, które wytwarzają obrazki, które oszukują inne sieci neuronowe to też pewnie o tym, powiemy, ale też są takie, które ludzie oszukują i co do tego trzylatka na to pamiętajmy, że on ma już jakąś strukturę hal doboru muzyków prawda 3 w jaki sposób ma dłuższe połączenia neuronowe wykształcone już tak się rodzi, a też kształci się w toku tych 3 lat bardzo intensywnie interakcji z rodzicami n p . z otoczeniem natomiast taki jest taka maszyna musi mieć przede wszystkim oczyszcza Richard bądź też czy po prostu musi być jakiś komputera potem ten sam wkład ten program, który jest tam zainstalowane musi być poustawiane w odpowiedni sposób, czyli do sieci neuronowe starają się sztuczne sieci neuronowe, starając się naśladować ruchy mózg jest taki sposób, że dzielą obraz n p . na kategorie 3 elementy poszczególne, czyli nie krzywizny, a potem idąc wyżej już jakieś konkretne obiekty n p . więc taki obraz doniczki na to może ma pewne elementy cechy wspólne z lasem dlatego ten urodzony na dole powyżej zielone, a jeszcze między zieloną rozumiem takie cienkie np. zatem też są to jest w sumie dosyć proste zapięte na zapytanie, czyli pokaz las las natomiast spróbujcie sobie wpisać się takie słowa jak matka PISF to jest ciekawe prawda, bo gol nie powinien znać naszych relacji raczej nie zna naszych relacji z osobami na zdjęciach, więc to co robić to często np. pokazuje zdjęcie jakiejś osady osoby dorosłej kobiety z dzieckiem jeśli mamy takie zdjęcia Nowaka test PW RO stopniu logiczne i przewidywalne, bo zakłada, że nie zna też zna pewnie te nasze układy usunięto mu szansę dostrzegło gracz Celtów ochrona danych osobowych z różnych ostrych tematów środowych, ale już w SLD słomą i kury jak powiem, że ma znaleźć URE to tak uran może stać bokiem i wyglądać wzorcowo, a może dziobać jak Platini widać głowy, a może np. i widać jej ogon Iza i UPR i generalnie gestykuluje nie bardzo właściwie jak sen tak obraża to każdy z tych obrazów dla komputera jest już zupełnie inna to dla nich fundamentalnie innych, a znów lecę do 3 latka nie będzie żadnych problemów teraz czy my próbujemy komputer ma uczyć tak jak działa 3 latek, który wiemy właściwie działa ten trzylatek jak to się dzieje, bo da się do reklamy doszło u nas taka efekt jest rewelacyjny niesamowite, że po 1 zdjęciu drą 23 zdjęciach u 13 latek zaczyna jest w stanie zrobić taki trójwymiarowy model tej kury są w mojej głowie, że każda inna miłość rozpozna je do nas myślę, że to parę zdjęć nie wystarczy dla trzylatka jeszcze jest pewnie także ten trzylatek pionierem był na wsi z rodzicami albo ogląda jakiś program z testami nie kontrolujemy dokładnie coś, czego ten trzylatek przyłączy Steam myślę, że dla mózgu nie wystarczy 3 obrazki, więc chyba, że znał np. inne ptaki, a teraz mówią rodzice pasterz kuracji też tak, ale podobne trochę inny, więc sieci neuronowe trochę działają na podobnej zasadzie, a wracając jeszcze do tego trzeba tańczyć Marc dla tych ciała to do końca na 100 % nie wiemy nad nie wiemy jak 1100 % mózg przetwarza informacje bo, gdybyśmy dowiedzieli bardzo dobrze to już raczej dawno byśmy mieli takie komputery biologiczne nawet czy kwantowe, które odtwarzały dokładnie to samo natomiast wiemy jak mniej więcej nasz system poznawczy działa, więc możemy uczyć się ten też sieci neuronowe, żeby np. rozpoznawały różne części góry i z jakimś z jakąś dozą prawdopodobieństwa mówiły, że to jest kura strój tylu procentach w różnych ustawieniach też nawet jeszcze z góry nogami bokiem tak dalej ITS, a propos tego tematu to trochę wejdziemy w erotykę od kur od 1 MO re della Valle tak parę lat temu on jeszcze parę lat temu w oplu jeszcze chciał się pracować coś podpisywał taki dokument czy zgadza się nabycie eksponowanym na materiały pornograficzne, dlatego że wielu technik programistów, którzy tam pracowali mieli za zadanie n p . z stworzyć taki program, który rozpoznawały osad nagiej osoby w internacie dla organizacji i klęsce w celach posła na nas, więc trzeba było wytworzyć ten pies, czyli na początku nie było naturalnie, więc w pionie tak, że ktoś siedzi tam jakiś pan jakaś pani nie mozolnie klikają stres go w ramach wolontariatu pieniądze tak nie jest zamożny, ale wydaje mi się że, żeby nauczyć czegokolwiek maszyny NATO trzeba ją zarzucić jakąś dużą ilością danych jest wskazać, które z tych danych są właściwe, które nie wiadomo na myśli taki fajny projekt polskiej firmy, które miały na celu el z rozliczeniem wielorybów bliska jest ich z tego co sobie do przypomnienia mogą się mylić, ale które są bardzo rzadkie i naukowcy uczyli się na długiej maszynę rozpoznawać te wieloryby po charakterystycznych wzorach na głowach właściwie można powiedzieć, że jest korzystny, korzystając z algorytmów rozpoznawania twarzy, czyli de facto na nie rozpoznawali wieloryby po twarzy tam też, że trzeba było bardzo dużo tych wieloletnich twarzy użyć, żeby maszyny były w stanie się nauczyć są tą twarzą jest AC OC nie jest tak, dlatego że na razie przynajmniej naskórek najskuteczniejsza algorytmy czasom superpaństwa nim Real korzystali takie algorytmy, które mają nadzorowane uczenia się czy np. tonę dostają list ze zdjęć, które już są podpisane Maćka to jest kot pies wieloryb jest osoba naga i t d . i potem na tej zasadzie jak dostanie takich zdjęć stawka 30  000 nawet miliony to jest w stanie wyszczególnić niż te cechy charakterystycznej rozpoznawać większym prawdopodobieństwem, że to i to jest na tym obrazku, ale do usamodzielnienia się w jakim stopniu się wskazuje zamknięty, bo o jej co jak sobie próbuje kogoś gołego obrazić uwagę na dwóję w po to, co jest charakterystyczne test, jaki w miarę przewidywalny kolor skóry no bo tych kolorów skóry u ludzi jest dość skończona gama jajka, jeżeli w jakimś silne, że na tym obrazku przeważa ten kolor skóry oto teraz, ale teraz znowu to może być zbliżenie twarzy, a także z zarostem, gdzie jest dużo tego koloru, ale tez jakiś inny element co z tym zrobić jak zaradzić właśnie, bo dokładnie tak działa ten algorytm na tę parę lat temu Google wydał nawet artykuł Time Day Night PayPal czy znajdowanie nagich ludzi po prostu bardzo wprost i AM tam pokazywali w jaki sposób ten algorytm działa to znaczy na początku on znajduje różne krzywizny i linii prostej, a potem z nich tworzy np. ręce nogi cały tułów to znaczy rozpoznajemy ręce nogi tułów i to co było istotne dla tego algorytmu to dość, że on miał przede wszystkim zwracać uwagę na kręgosłup i na pas bowiem, że w tych miejscach mniej więcej stan newralgiczne elementy, które on miał wynajdywać i oznaczać Reiss i dawać ostrzeżenia na gołe stopy raczej nie szokują ich działań było nie prowadzi również nie do końca, tak więc z wychodząc z takich prostych elementów, które one były już zaprogramowane w nim masz zwracać uwagę NATO i na to by tworzyły ręce nogi tułów i t d . a potem już dodawał kolejne elementy czy np. kolor skóry właśnie tak mówiłeś przed chwilą i łączył to w całość i oznaczał zdjęcia wiadomo, że czasami też jest to trudne, dlatego że no może być osoba, która jest zachowuje się nieprzyzwoicie, ale nie jest całkowicie roznegliżowana prawda, ale pewne części Maz, owszem, te, które do tego dochodzą fałszywe alarmy to znaczy mamy też fałszywie pozytywne to raczej na skład mamy zdjęcie parówek, ale go w warunkach jako żywo przypominają pewne wyjątki chciała zostać zwątpienia sfotografowane i 2 takie parówki mogło zostać jak najbardziej uznane za fragment nagiej osoby i potem jest cel interwencji śmieje, że głupi Bóg nie potrafi rozpoznać takty zauważmy też stąd takie zdjęcia, które potrafią oszukać też nas to znaczy jak zrobimy zdjęcie nie wiem tej twarzy czy Brody tak jak mówiłeś, toteż da się wszystko tak ustawić się będzie wyglądał nieprzyzwoicie tak to o własnym bankiem, ponieważ taka jest 1 interes, żeby położyć fotografował różniło nieprzyzwoite zdrowo się nogi tak jak Władek się patrzy na swoje nogi albo 2 parówki teraz garnitury, a ta rola listonosza poza tym niektórym się wszystko kojarzy niektóre z nich, ale na początku lat powiedział o tym, że będzie nam pokazywał dziwne zdjęcia, które są tworzone przez systemy, które próbują oszukać nasze mózgi albo mózgi innych systemów i jesteśmy w radiu, gdzie nie wszystko równie dobrze widać to mam pewną propozycję and proszę państwa proszę sobie przygotować dziś 1 komputer albo smartfon wejść sobie na naszą stronę www crazy nauka pl i wpisać tam wyszukiwań w wyszukiwarkę głębokie uczenie maszynowe i tam wyskoczy artykuł, który o, którym będziemy mówić, o którym będą obrazki obiecywane przez Leona będziemy i umawiać się w następnej część wędruje od nieprzyzwoite zaś się jak zawsze zostawił państwa albo godziny 1240 z tą zagadką będzie Nicolas Cage, a tak o HIV Noli KO le nie są one zostały w 20 i serwisem Leon Ciechanowski z uniwersytetu SWPS i fundacji mózg witamy ponownie w drugiej już część audycji Homo science Aleksandra Stanisławska Piotr Stanisławski Crazy nauka PL i poważne, że kraj znał kzn, dlaczego Astorii nasz gość Leon Ciechanowski z uniwersytetu SWPS i fundacji mózg dobry dlatego ważne, że kryminał karze, jeżeli państwo nie słuchali pierwszej części to jeszcze mają państwo moment na to, żeby otworzyć naszą stronę, czyli właśnie Crazy nauka i tam w wyszukiwarkę wpisać głębokie uczenie maszynowe do lasu takie hasło dzięki czemu trafią państwo na materiał, który z obrazka, który za chwilę będzie mówić w ten sposób polują postanowiliśmy ominąć to słabość Radia, które wciąż jeszcze nie najlepiej sobie z wezwaniem obrazków i nie będziemy mówili szkoda, że państwo tego nie widzą mają doładowanie, więc zapraszamy tam, a w pierwszej części audycji właśnie mówiliśmy o tym, głębokim uczeniem maszynowym dotyczące szczególnie obrazów, czyli chodzi o to, żeby komputery 2 może być zrozumiały w jakim stopniu co widzą ziemi nie musiały np. polegać tylko na tym co my im powiedzieliśmy, czyli że dany obrazek przedstawia to kury las albo coś innego go, żeby same potrafiły Noska po obejrzeniu bagatelka 30  000 kur stwierdził, że na 30  000 pierwszą obrazku też jest albo nie jest kura, więc to jest ta cała sztuka uczenia głębokiego uczenia maszynowego teraz zaś jest ujęta jest też to trochę pokazać tak, dlatego że to, o czym już mogliśmy w pierwszej części to co tak naprawdę było trochę randkowanie tych sieci neuronowych, czyli obecne to było tak i jedno latek dwulatek jak byśmy przełożyli na ludzi natomiast teraz do sieci są tak zaawansowane, zwłaszcza Maćka trenera lat dostają Networks czy takie sieci, które same wytwarzają obrazki, ale też oceniają dodatkowo same jej dzięki temu mogą je ulepszać, a od sieci wytwarzają obrazki tak jak słowo moment karzemy WTZ kogoś oszukiwać się wzajemnie nas oszukiwała, że to jest bardzo dobre pytanie myślę, że jest z istotnej i to jest kwestia to jest ogromna etyczna, dlatego że teraz jest da się wytwarzać nie tylko statyczne obrazki nie to dało się w sumie od lat, bo w Photoshopie służą one przecież od dziesiątków lat, a dorasta się wytwarzać z wideo i dawka podstawiać czyjeś twarze na twarz na twarze innych, więc w przypadku filmów pornograficznych może być nie lada problem problemem prawda, że wielu latach i politycznych tak dalej również dobrze, ale spróbujmy przez tego co obiecaliśmy, czyli tych obrazków, ale nie będzie pornograficznych radna nie, dbając o wolnych, ale za to będzie Nikolas Keith moje Niemcy tylko robią wszyscy słuchają nas, że część słuchaczy na pewno go lubi starych to jest na pewno bardzo znany hollywoodzki aktor występujący w wielu produkcjach, a więc chętnych nie tyle rozmaitych tak i 1 z obrazków, który jest własne strony to on w ogóle jest częścią takiej sieci Die Zeit, czyli głębokie uczenie maszynowe, który jest używany do tego, żeby właśnie tworzyć coś rodzaju fajki i osób na razie przynajmniej jeszcze nie wykresów i dodaje widać np. jak w filmie człowiek ze Stali, czyli o supermanie i na twarz aktorki jest nałożona twarz Nicolasa Cage, a ich w ślad po fachu dziwnie, a jeszcze gorzej wygląda się ruszać, bo tak jak mówiłem jeszcze te algorytmy potrafią nakładać twarz naruszając tegoż aktora na dodatek ta twarz rusza dokładnie tak samo jak twarz aktorki, która gra ta postać, a my tu zaczyna mieć klub jest grą, bo sam obrazek no powiedzmy sobie, że w przy moim marnej znajomości Photoshopa w 15 minut bym zrobił krajobrazy tak dokładnie, ale rozumiem, że to o linii S1 obrazek tylko 30 obrazków na sekundę w dodatku tak zrobiony że może żądać dowolny materiał tak dumni, a także w trakcie produkcji tego filmu człowiek ze Stali w jaki sposób manipulowane już na gotowym filmie, ale za działano tak też na kolejnym obrazku widzimy Nikolasa Kalita, który z podłożonym jego twarz na twarz Harrisona forda i nie Indiana Jones ma to coś jest głęboki Szwejk tak halach w uchwale z ulgi na uraz psychiczny pozostaje Lech Legia Widzew nałożono na twarz i oddech na mona Liza tak dokładnie i oczywiście te są jeśli chodzi o te filmy no to ta twarz może się ruszać i wyobraźmy sobie, jaka jest teraz sytuacja, bo można nakładać twarz ruszającą się tak jak aktorka na danych im się już gotowy materiał, ale też z dosłownie w ostatnich miesiącach jest bardzo popularny wideo, gdzie informatyk mówi coś do kamery nagrywa sam siebie, a obok jest n p . z o wywiad z Obamą 3 z boksem tortem Bushem nad 1 i tak jak ten informatyk rusza ustami porusza się w ogóle wykonuje gesty to dokładnie tak samo porusza się Obama i burz przydzielani do informatyków daje Obamy czy busa tylko nie, jakby oraz tego twarzy informatyka jest online zbierane przez kamerę jest nakładany jest nakładana nie obraz tej twarzy tylko tym kolorem same ruchy tego informatyka na Obamę czy Busha najmniej jego twarz, czyli co to powoduje to torze jeśli mamy teraz jakikolwiek materiał wideo w internecie czy właśnie z hienami tak dalej różne wiadomości i mamy wiele zdjęć danej osoby, a Obama Bush mają wiele zdjęć, a to wiemy, że teraz stała się już używać tych osób nagranych jako marionetki pewne czy mogą my się poruszać tak jak my chcemy i ustami tak dalej, więc rywali i nagrywał siebie, a mówię n p . że uwielbiam je w wierzchnich i w Nielbie Nikolasa KLM Nicolasa Cage, a i teraz moja twarz zostaje, ale tego może być połączona przez ten system z twarzą znanej osoby z nich będzie Obama, a inni przez to wygląda to tak w efekcie końcem jak Obama mówił, że lubi śliwki Nicolasa Cage, a tak jest to trudne do odróżnienia tych zamulone wiarygodność warzywa na razie to mówimy o ruchu sama prawda, czyli wideo, ale Adobe i n p . pracuje nad takim systemem, który potrafi -li analizować wypowiedzi różnych osób i podrabiać bardzo dokładnie ich głos i ten głos jest moim zdaniem nie do odróżnienia czy nie dość możesz nagrać Obamy, który rośnie i Nicolasa Cage jako poruszał ustami mówiąc to, ale może stawić mu dźwięki te donosy, bo jego własnym domu razem jak będzie mówią Ion może to powiedzieć i teraz jeśli chodzi o wideo to jeśli to jest taka średnia jakość, a czasami też mamy średniej jakości na YouTubie np. filmiki NATO to jest bardzo trudne do rozpoznania, że to nie jest Obama natomiast jeśli jest bardzo dobra jakość HD no to jednak cały czas widać tak jest powiedzmy wokół ust 3 jednostka odczuł, więc to uda się rozpoznać w niej kwestia znowu uroków Lublinowi rozwinięta mówi Brett to znaczy, że w związku z tym jakiekolwiek materiały filmowe przestają być wiarygodny jako dowód w sądzie tak może się tak okazale co jest bardzo dobre pytanie myślę, że tekst filozofowie prawnicy psychologowie powinni zacząć się zastanawiać jak z tym walczyć na informatyce sami, dlatego że być może z takimi frykasami wytworzonymi przez sieć euro nową będą walczyć inne sieci neuronowe np. będą umieli rozpoznawać, a więc dalej wchodzimy w bardzo ciekawe czasy wojny światów w tym trochę żałuje też o generowaniu celowym obrazków, które na samym początku nam się i obraz ich rolę generują sieci neuronowe podaż może szukać sieci neuronowe to uznana być jakaś koncepcja wyższego poziomu trochę tak, dlatego że na kolejnym obrazku możemy zobaczyć czy autobus i teraz normalnie do sieci neuronowe, którą wyszkoliliśmy potrafi rozpoznawać autobusy powrotne Fiona rozpozna, że też autobus, ale jeśli dodamy do tego z obrazka tzw. sum, czyli pewne jakąś ilość pikseli różnych kolorach w różnych miejscach i nałożymy te Szczecina ten obrazek autobusu no to my jako ludzie nie mamy problemu z tym, żeby rozpoznać, że to jest cały czas autobus nie może tam smaki zaburzenia tego obrazu, ale minimalne natomiast taka sieci neuronowe zaczyna myśleć i wreszcie taki obrazek autobusu to w rzeczywistości nasz kat 80 % Stróż w ruch rowerów, ale te, jakim cudem to mamy z tym materiałem naszym tekście mam zdjęcie autobusu ląduje takie coś co wygląda jak regale koło purpurowa Kasia i kolejny obrazek autobusu, który się właściwie niczym nie różni dla nas nie dla nas i wyróżnienia dla sieci neuronowej coś co jest w tym hałasie w tym Henryka aż takiego że, że sieci neuronowe głupie co tu się dzieje właściwie no to co robi się czworonoga przypomina strusia ten szlak oraz to znaczy tam są jakieś kształty, więc jak byśmy starali się dopatrzeć to być może tam coś jest przypominające strusia wraz z trudem musiałem i doraźne dla ludzi prawda, ale tor, bo trzeba też powiedzieć, że sztuczna inteligencja nie jest inteligentnym mieście tak naprawdę nie działa tak jak my, dlatego że taki algorytm co robi on bierze obrazek autobusu i przerabia go nasze dzieci pikseli na taki wektor Pixel i wszystkich, które są na tym obrazku, a potem ten wektor przerabiana wartości liczbowe np. w BIK SA Lu 11, czyli wywiad z lewym górnym rogu to jest powiedzmy, że kolor czarny w celi to ma wartość liczbową znakomita ku potem kolejny plik Sarmata komitetom i teraz te piksele on za sobą waży i mówi że taka Itaka waga odpowiada np. obrazkowej autobusu, a i tak jak mówiłem wcześniej na to też bardziej złożone sieci neuronowe one potrafią już składać też różne części obrazu czy np. jest trzeba tu jest reflektory tak dalej natomiast uda się taką sieć oszukać choć, nakładając na nią na ten obrazek takich sum teraz to co jest też ciekawe to jest taki trochę sportu już się wkrótce programistów, żeby zmienić tylko 1 piksel na obrazku i oszukać sieć już chce robić to znaczy dla nas jest kompletnie nie do odróżnienia obrazek natomiast sieci neuronowe zaczyna się już gubić, a dzisiaj naszym gościem był Leon Ciechanowski z uniwersytetu SWPS i fundacji mózg Zwiń «

PODCASTY AUDYCJI: HOMO SCIENCE

Więcej podcastów tej audycji

POPULARNE

DOSTĘP PREMIUM

Teraz 30% zniżki na Dostęp Premium! Wybierz pakiet "Aplikacja i WWW", aby słuchać podcastów TOK FM na komputerze i w aplikacji mobilnej już dziś.

KUP TERAZ

SERWIS INFORMACYJNY

REKLAMA
REKLAMA
REKLAMA
Przedłuż dostęp Premium taniej!