but not all of us can see it yet The book "Как учится машина Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения" (How Machines Learn: The Evolution of Neural Networks and Deep Learning) by Yang Lekun offers a comprehensive and detailed description of the revolutionary advancements in the field of artificial intelligence, specifically in the area of neural networks and deep learning. The author, a Turing Prize winner and a leading figure in the field of AI research, provides an in-depth explanation of the technology behind these machines, drawing parallels between the architecture and functioning of artificial neural networks and the human brain. The book begins by emphasizing the need to understand the process of technological evolution and its impact on modern society. The author posits that the development of smart machines has led to an unprecedented level of automation, with machines now capable of learning on their own, rather than simply executing pre-programmed commands. This shift in the nature of machine learning has led to breakthroughs in areas such as image recognition, voice translation, self-driving cars, and medical imaging diagnosis. However, as these machines become increasingly sophisticated, there is a growing concern about their potential impact on human life and work. To navigate this complex landscape, the author advocates for the development of a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. He argues that it is essential to approach the study of new technologies with an open mind and a willingness to adapt our understanding of their capabilities and limitations.

, но не все мы видим его все же книга «Как учится машина Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» (Как Машины Учатся: The Evolution of Neural Networks and Deep arning) Янга Лекуна предлагает исчерпывающее и подробное описание революционных достижений в области искусственного интеллекта, особенно в области нейронных сетей и глубокого обучения. Автор, лауреат премии Тьюринга и ведущая фигура в области исследований ИИ, дает глубокое объяснение технологии, лежащей в основе этих машин, проводя параллели между архитектурой и функционированием искусственных нейронных сетей и человеческим мозгом. Книга начинается с подчеркивания необходимости понимания процесса технологической эволюции и его влияния на современное общество. Автор утверждает, что развитие умных машин привело к беспрецедентному уровню автоматизации, поскольку машины теперь способны учиться самостоятельно, а не просто выполнять заранее запрограммированные команды. Этот сдвиг в природе машинного обучения привел к прорывам в таких областях, как распознавание изображений, перевод голоса, самоуправляемые автомобили и диагностика медицинских изображений. Однако по мере того, как эти машины становятся все более сложными, растет обеспокоенность по поводу их потенциального влияния на жизнь и работу человека. Чтобы ориентироваться в этом сложном ландшафте, автор выступает за развитие личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Он утверждает, что важно подходить к изучению новых технологий непредвзято и с готовностью адаптировать наше понимание их возможностей и ограничений.

, mais nous ne le voyons pas tous, le livre « Comment la machine apprend la révolution dans le domaine des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond » de Young kun offre une description complète et détaillée des progrès révolutionnaires dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier dans le domaine des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond. L'auteur, lauréat du prix Turing et figure de proue de la recherche en IA, donne une explication profonde de la technologie qui sous-tend ces machines en faisant des parallèles entre l'architecture et le fonctionnement des réseaux neuronaux artificiels et le cerveau humain. livre commence par souligner la nécessité de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur la société moderne. L'auteur affirme que le développement des machines intelligentes a conduit à un niveau sans précédent d'automatisation, car les machines sont maintenant capables d'apprendre par elles-mêmes plutôt que de simplement exécuter des commandes préprogrammées. Ce changement dans la nature de l'apprentissage automatique a conduit à des percées dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, la traduction vocale, les voitures autonomes et le diagnostic d'images médicales. Cependant, à mesure que ces machines deviennent de plus en plus sophistiquées, on s'inquiète de plus en plus de leur impact potentiel sur la vie et le travail d'une personne. Pour s'orienter dans ce paysage complexe, l'auteur préconise le développement d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Il affirme qu'il est important d'aborder l'apprentissage des nouvelles technologies de manière impartiale et d'adapter volontiers notre compréhension de leurs capacités et de leurs limites.

, pero no todos lo vemos todavía el libro «Cómo aprende la máquina Revolución en redes neuronales y aprendizaje profundo» (Cómo aprenden las máquinas: La evolución de las redes neurales y el aprendizaje profundo) Young cuna ofrece una descripción exhaustiva y detallada de los avances revolucionarios en el campo de lo artificial inteligencia, especialmente en el campo de las redes neuronales y el aprendizaje profundo. autor, ganador del Premio Turing y figura líder en investigación de IA, da una explicación profunda de la tecnología detrás de estas máquinas, trazando paralelismos entre la arquitectura y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales y el cerebro humano. libro comienza subrayando la necesidad de entender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la sociedad actual. autor sostiene que el desarrollo de las máquinas inteligentes ha dado lugar a un nivel de automatización sin precedentes, ya que las máquinas ahora son capaces de aprender por sí mismas en lugar de simplemente ejecutar comandos preprogramados. Este cambio en la naturaleza del aprendizaje automático ha dado lugar a avances en áreas como el reconocimiento de imágenes, la traducción de voz, los autos autogestionados y el diagnóstico de imágenes médicas. n embargo, a medida que estas máquinas se vuelven cada vez más complejas, crece la preocupación por su potencial impacto en la vida y el trabajo de la persona. Para navegar por este complejo paisaje, el autor aboga por desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento contemporáneo. Argumenta que es importante abordar el estudio de las nuevas tecnologías de manera imparcial y estar dispuestos a adaptar nuestra comprensión de sus capacidades y limitaciones.

, mas nem todos vemos o seu livro «Como aprende a máquina Revolução em Redes Neurais e Aprendizagem Profunda» (Como as máquinas aprendem: The Evolution of Neural Networks and Deep arning), de Young cuna, oferece uma descrição abrangente e detalhada dos avanços revolucionários em inteligência artificial, especialmente em redes neurais e treinamento profundo. O autor, vencedor do Prêmio Turing e figura líder na pesquisa da IA, explica profundamente a tecnologia que baseia essas máquinas, traçando paralelos entre a arquitetura e o funcionamento das redes neurais artificiais e o cérebro humano. O livro começa enfatizando a necessidade de compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na sociedade moderna. O autor afirma que o desenvolvimento de máquinas inteligentes levou a um nível sem precedentes de automação, porque as máquinas agora são capazes de aprender sozinhas, em vez de apenas executar comandos pré-programados. Esta mudança na natureza do aprendizado de máquinas levou a avanços em áreas como reconhecimento de imagem, tradução de voz, automóveis autônomos e diagnóstico de imagens médicas. No entanto, à medida que estas máquinas se tornam cada vez mais complexas, há uma preocupação crescente quanto aos seus potenciais efeitos na vida e no trabalho humano. Para orientar esta paisagem complexa, o autor defende o desenvolvimento de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Ele afirma que é importante abordar as novas tecnologias de forma imparcial e com vontade de adaptar a nossa compreensão das suas capacidades e limitações.

, ma non tutti possiamo vedere il suo libro «Come impara la macchina Rivoluzione nel campo delle reti neurali e dell'apprendimento profondo» (Come le macchine imparano: The Evolution of Neurale Networks and Deep arning) di Young cuna offre una descrizione completa e dettagliata dei progressi rivoluzionari nell'intelligenza artificiale, soprattutto nel campo delle reti neurali e dell'apprendimento approfondito. L'autore, vincitore del premio Turing e figura di primo piano nella ricerca dell'IA, fornisce una profonda spiegazione della tecnologia alla base di queste macchine, fornendo un parallelo tra l'architettura e il funzionamento delle reti neurali artificiali e il cervello umano. Il libro inizia sottolineando la necessità di comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sulla società moderna. L'autore sostiene che lo sviluppo di macchine intelligenti ha portato a livelli di automazione senza precedenti, perché le macchine sono ora in grado di imparare da sole, non semplicemente di eseguire comandi precompilati. Questo cambiamento nella natura dell'apprendimento automatico ha portato a progressi in settori quali il riconoscimento delle immagini, la traduzione vocale, le auto autosufficienti e la diagnostica delle immagini mediche. Tuttavia, mentre queste macchine diventano sempre più complesse, la preoccupazione per i loro potenziali effetti sulla vita e sul lavoro umano cresce. Per orientarsi in questo complesso panorama, l'autore sostiene lo sviluppo di un paradigma personalistico della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. Egli sostiene che è importante affrontare le nuove tecnologie in modo imparziale e con la volontà di adattare la nostra comprensione delle loro capacità e dei loro limiti.

, aber nicht alle von uns sehen sein Buch „How Machine arnings Revolution in Neural Networks and Deep arning“ (Wie Maschinen lernen: Die Evolution neuronaler Netzwerke und tiefes rnen) von Young cun bietet eine umfassende und detaillierte Beschreibung der revolutionären Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, insbesondere auf dem Gebiet der neuronalen Netzwerke und des tiefen rnens. Der Autor, Turing-Preisträger und eine führende Figur in der KI-Forschung, liefert eine tiefgreifende Erklärung der Technologie, die diesen Maschinen zugrunde liegt, und zieht Parallelen zwischen der Architektur und dem Funktionieren künstlicher neuronaler Netzwerke und dem menschlichen Gehirn. Das Buch beginnt mit der Betonung der Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die moderne Gesellschaft zu verstehen. Der Autor argumentiert, dass die Entwicklung intelligenter Maschinen zu einem beispiellosen Automatisierungsgrad geführt hat, da Maschinen jetzt in der Lage sind, selbstständig zu lernen und nicht nur vorprogrammierte Befehle auszuführen. Diese Verschiebung in der Natur des maschinellen rnens hat zu Durchbrüchen in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachübersetzung, selbstfahrenden Autos und medizinischer Bilddiagnose geführt. Da diese Maschinen jedoch immer komplexer werden, wächst die Besorgnis über ihre möglichen Auswirkungen auf das ben und die Arbeit einer Person. Um durch diese komplexe Landschaft zu navigieren, plädiert der Autor für die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Er argumentiert, dass es wichtig ist, das Studium neuer Technologien unvoreingenommen und mit der Bereitschaft anzugehen, unser Verständnis ihrer Möglichkeiten und Grenzen anzupassen.

, ale nie wszyscy z nas zobaczyć jego książkę „Jak maszyny nauczyć” (Jak maszyny dowiedzieć się: Ewolucja sieci neuronowych i głębokie uczenie) przez Young kun oferuje kompleksowy i szczegółowy opis rewolucyjnych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji, zwłaszcza w dziedzinie sieci neuronowych i głębokiego uczenia się. Autor, laureat Nagrody Turinga i czołowa postać w badaniach nad sztuczną inteligencją, dostarcza głębokiego wyjaśnienia technologii stojącej za tymi maszynami, rysując paralele między architekturą i funkcjonowaniem sztucznych sieci neuronowych a ludzkim mózgiem. Książka zaczyna się od podkreślenia potrzeby zrozumienia procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na współczesne społeczeństwo. Autor twierdzi, że rozwój inteligentnych maszyn doprowadził do bezprecedensowego poziomu automatyzacji, ponieważ maszyny są teraz w stanie samodzielnie się uczyć, a nie tylko wykonywać zaprogramowane komendy. Ta zmiana w charakterze uczenia maszynowego doprowadziła do przełomu w takich dziedzinach, jak rozpoznawanie obrazu, tłumaczenie głosowe, samochody samojezdne i diagnostyka obrazu medycznego. Ponieważ jednak maszyny te stają się bardziej wyrafinowane, rośnie zaniepokojenie ich potencjalnym wpływem na ludzkie życie i pracę. Aby nawigować po tym złożonym krajobrazie, autor opowiada się za opracowaniem osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Twierdzi, że ważne jest, aby studiować nowe technologie z otwartym umysłem i chęcią dostosowania naszego zrozumienia ich możliwości i ograniczeń.

, אך לא כולנו רואים את ספרו ”כיצד מכונות לומדות” (How Machines arning: The Evolution of Neural Networks and Deep arning) מאת יונג ליקון מציע תיאור מקיף ומפורט של הישגים מהפכניים בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בתחום הרשתות העצביות והלמידה העמוקה. המחבר, זוכה פרס טיורינג ודמות מובילה במחקר הבינה המלאכותית, מספק הסבר מעמיק לטכנולוגיה שמאחורי המכונות הללו, הספר מתחיל בכך שהוא מדגיש את הצורך להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על החברה המודרנית. המחבר טוען כי פיתוח מכונות חכמות הוביל לרמת אוטומציה חסרת תקדים, מאחר שמכונות מסוגלות כעת ללמוד בעצמן, ולא רק לבצע פקודות מתוכנתות מראש. שינוי זה בטבע של למידת מכונה הוביל לפריצות דרך בתחומים כמו זיהוי תמונה, תרגום קולי, נהיגה עצמית של מכוניות ואבחון תמונה רפואית. אולם, ככל שמכונות אלה נעשות מתוחכמות יותר, גוברת הדאגה לגבי השפעתן האפשרית על חיי האדם ועבודתם. כדי לנווט בנוף מורכב זה, המחבר תומך בפיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. הוא טוען שחשוב לגשת לחקר טכנולוגיות חדשות עם ראש פתוח ועם נכונות להתאים את ההבנה שלנו לגבי היכולות והמגבלות שלהם.''

, fakat hepimiz onun kitabını görmüyoruz "Makineler Nasıl Öğrenir" (Makineler Nasıl Öğrenir: nir Ağları ve Derin Öğrenmenin Evrimi) Genç kun, yapay zeka alanında, özellikle sinir ağları ve derin öğrenme alanında devrim niteliğindeki başarıların kapsamlı ve ayrıntılı bir tanımını sunar. Turing Ödülü sahibi ve AI araştırmalarında önde gelen bir isim olan yazar, yapay sinir ağlarının mimarisi ve işleyişi ile insan beyni arasında paralellikler çizerek bu makinelerin arkasındaki teknolojinin derin bir açıklamasını sunuyor. Kitap, teknolojik evrim sürecini ve modern toplum üzerindeki etkisini anlama ihtiyacını vurgulayarak başlıyor. Yazar, akıllı makinelerin gelişiminin benzeri görülmemiş bir otomasyon seviyesine yol açtığını iddia ediyor, çünkü makineler artık önceden programlanmış komutları yürütmekle kalmayıp kendi başlarına öğrenebiliyorlar. Makine öğreniminin doğasındaki bu değişim, görüntü tanıma, sesli çeviri, kendi kendini süren otomobiller ve tıbbi görüntü teşhisi gibi alanlarda atılımlara yol açmıştır. Bununla birlikte, bu makineler daha sofistike hale geldikçe, insan yaşamı ve iş üzerindeki potansiyel etkileri konusunda artan bir endişe var. Bu karmaşık manzarada gezinmek için yazar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesini savunmaktadır. Yeni teknolojilerin çalışmasına açık bir zihinle ve onların yetenekleri ve sınırlamaları hakkındaki anlayışımızı uyarlamaya istekli olarak yaklaşmanın önemli olduğunu savunuyor.

، ولكن ليس كلنا نرى كتابه «كيف تتعلم الآلات» (كيف تتعلم الآلات: تطور الشبكات العصبية والتعلم العميق) من تأليف يونغ ليكون يقدم وصفًا شاملاً ومفصلاً للإنجازات الثورية في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال الشبكات العصبية والتعلم العميق. يقدم المؤلف، الحائز على جائزة تورينج والشخصية الرائدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، شرحًا عميقًا للتكنولوجيا الكامنة وراء هذه الآلات، حيث يرسم أوجه تشابه بين بنية وعمل الشبكات العصبية الاصطناعية والدماغ البشري. يبدأ الكتاب بالتأكيد على الحاجة إلى فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على المجتمع الحديث. يدعي المؤلف أن تطوير الآلات الذكية أدى إلى مستوى غير مسبوق من الأتمتة، حيث أصبحت الآلات الآن قادرة على التعلم بمفردها، وليس فقط تنفيذ الأوامر المبرمجة مسبقًا. أدى هذا التحول في طبيعة التعلم الآلي إلى اختراقات في مجالات مثل التعرف على الصور والترجمة الصوتية والسيارات ذاتية القيادة وتشخيص الصور الطبية. ومع ذلك، نظرًا لأن هذه الآلات أصبحت أكثر تعقيدًا، فهناك قلق متزايد بشأن تأثيرها المحتمل على حياة الإنسان وعمله. للتنقل في هذا المشهد المعقد، يدعو المؤلف إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يجادل بأنه من المهم التعامل مع دراسة التقنيات الجديدة بعقل متفتح واستعداد لتكييف فهمنا لقدراتها وقيودها.

그러나 우리 모두가 Young kun의 그의 저서 "기계가 배우는 방법" (기계가 배우는 방법: 신경 네트워크와 딥 러닝의 진화) 을 보는 것은 아닙니다. 특히 신경망과 딥 러닝 분야에서. 튜링 상 수상자이자 AI 연구의 주요 인물 인 저자는 인공 신경망과 인간 두뇌의 구조와 기능 사이에 유사점을 두어 이러한 기계의 기술에 대한 깊은 설명을 제공합니다. 이 책은 기술 진화 과정과 현대 사회에 미치는 영향을 이해해야 할 필요성을 강조함으로써 시작됩니다. 저자는 스마트 머신의 개발이 기계가 사전 프로그래밍 된 명령을 실행하는 것이 아니라 스스로 학습 할 수 있기 때문에 전례없는 수준의 자동화로 이어 졌다고 주장합니다. 머신 러닝의 특성상 이러한 변화는 이미지 인식, 음성 번역, 자율 주행 자동차 및 의료 이미지 진단과 같은 분야에서 획기적인 발전을 가져 왔습니다. 그러나 이러한 기계가 더욱 정교 해짐에 따라 인간의 삶과 일에 미칠 잠재적 영향에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이 복잡한 환경을 탐색하기 위해 저자는 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발을 옹호합니다. 그는 열린 마음과 그들의 능력과 한계에 대한 우리의 이해를 기꺼이 적응시키기 위해 새로운 기술에 대한 연구에 접근하는 것이 중요하다고 주장한다.

、しかし、私たち全員が彼の著書「How Machines arn」 （How Machines arn： The Evolution of Neural Networks and Deep arning）を見るわけではありません。チューリング賞を受賞し、AI研究の第一人者である著者は、人工ニューラルネットワークと人間の脳のアーキテクチャと機能の間に並行して、これらの機械の背後にある技術の深い説明を提供します。この本は、技術進化の過程と現代社会への影響を理解する必要性を強調することから始まります。著者は、スマートマシンの開発が前例のないレベルのオートメーションにつながったと主張しています。この機械学習の性質の転換は、画像認識、音声翻訳、自動運転車、医療画像診断などの分野で画期的なものとなりました。しかし、これらの機械がより洗練されるにつれて、人間の生活や仕事への潜在的な影響に対する懸念が高まっています。この複雑な風景をナビゲートするために、著者は現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムの開発を提唱しています。彼は、新しい技術の研究にオープンな心でアプローチし、それらの能力と限界についての理解を適応させることが重要であると主張しています。

從智能手機到自動駕駛汽車，技術徹底改變了我們的生活、工作和溝通方式。然而，這種快速的演變有時似乎是壓倒性的，使得保持創新的步伐變得困難。拉切爾·史蒂文森（Rachelle Stevensen）的浪漫小說《導航他的心》（Navigating His Heart）探討了人際關系的復雜性，同時探索了技術對我們日常生活的影響。故事圍繞著像父親和兄弟一樣夢想成為飛行員的輕人Bo Cannon和因母親經歷的痛苦過去而放棄愛情的婦女Every Jenkins展開。他們的道路以意想不到的方式相交，迫使他們重新考慮他們對愛情，關系和技術在生活中的作用的信念。博·坎農（Bo Cannon）是個果斷而勤奮的人，他總是知道自己想要成為一名飛行員。他為實現自己的目標犧牲了很多，包括放棄了公共生活和關系。但是，他的奉獻精神尚未產生預期的結果。當他遇到一個他認為應該是他的女孩時，命運會介入，但是說服她成為他可能是他最大的問題。另一方面，艾利·詹金斯（Avery Jenkins）被過去的關系燒毀，對這個想法長期而快樂地失去了信心。她母親的負面經歷使她對男人保持警惕，這使她轉而專註於事業。當母親寄給她有史以來最熱的男人的照片時，艾利必須決定是冒險愛還是繼續獨自生活。