Сегодня у нас маленькая игра с крутой атмосферой и редким ощущением, что занимаешься чем-то средним между философией и литературоведением. А ещё это история про AI. Встречайте (как водится, читать лучше по ссылке):
TR-49
(и вот на DTF)
Сегодня у нас снова Inkle Studios, о которых я уже рассказывал в связи с Overboard! и Expelled!. Это маленькая студия из Кембриджа, которая с 2011 года делает текстовые и почти текстовые игры и делает их лучше всех: 80 Days, серия Sorcery!, о которой я тоже рассказывал, Heaven’s Vault про расшифровку древнего языка, Pendragon, A Highland Song. Заодно они написали открытый скриптовый язык ink для ветвящихся историй, которым пользуются очень многие в этом жанре.
В общем, если кто-то и должен был сделать игру, в которой весь геймплей состоит из чтения, то это они. [...]
Героиню зовут Эбби (не та!), и она приходит в себя в подвале церкви. Наверху — какой-то Лиам, который разговаривает с ней по рации и очень нервничает. Внизу — огромная машина, собранная как будто из хлама [...] “Что это вообще такое? Как будто… пластик эпохи динозавров”, — это первая реплика Эбби.
Машина называется TR-49, построили её лет пятьдесят назад (игра явно отсылает к криптографам из Блетчли-парка), и всё это время ей скармливали книги, журналы, письма и дневники. Скармливали буквально: текст попадал внутрь, а бумага уничтожалась, так что теперь многих из этих книг больше нигде нет. Нужно найти в архиве один-единственный документ под названием Endpeace и удалить его. Зачем? Как водится, “я объясню всё по дороге, обещаю”.
Выглядит и звучит это всё очень круто. Сама машина сделана в эстетике Colossus и Bombe из Блетчли-парка [...] Гудение машины, щелчки барабанов, редкие музыкальные акценты; голосовая озвучка только у Эбби и Лиама, но они отыгрывают отлично.
Мир за стенами подвала при этом тоже любопытный: альтернативная Британия, идёт война, а в архивных заметках попадаются новости вроде “женщина теряет ребёнка в толпе и приводит домой вместо него собаку” или “Тарнсбридж, небольшой город в Англии, исчез и забыт”. [...]
Весь интерфейс — это четырёхсимвольный код на барабанах: две буквы и две цифры. Набираешь код, машина показывает документ. Документы поначалу испорчены: половина букв заменена мусором, читать можно с трудом. Но у каждого текста есть заметки, которые в течение десятилетий оставляли операторы машины [...] Идёшь по ссылке, находишь новый документ, а в нём — ещё ссылки.
А дальше начинается собственно головоломка. Код — это обычно инициалы автора плюс год издания. Значит, если в тексте сказано, что автор написал продолжение “два года спустя”, можно прибавить к году двойку и попробовать. Если рецензия ссылается на “выпуск №17” некоего журнала, можно попробовать вычислить, каким годом он датирован. Если известно, что книга — первый роман такого-то, а он родился тогда-то… ну вы поняли. [...]
Именованных книг всего пятьдесят, их надо найти и опознать все, и счётчик в углу показывает наш прогресс. Мне очень понравилось чувствовать себя то ли философом, то ли литературоведом: сидишь, сопоставляешь даты, вспоминаешь, кто на кого ссылался в вымышленном “Литературном обозрении” от 1961 года, и вдруг понимаешь, что этот бойкий фельетон написан тем же человеком, что и вон та статья про квантовое хранение данных.
Ближайшими родственниками здесь я бы назвал Her Story, Return of the Obra Dinn или Immortality, но в TR-49 материал не видео и не картинка, а именно текст, и это даже интереснее получается. [...]
Я не думаю, что авторы затевали игру как памфлет про LLM, но в 2026 году история про машину, которая съедает все книги на свете, учится на них и потом переписывает реальность так, как ей удобнее, — это, конечно, круто. [...]
В общем, TR-49 — маленькая, плотная и очень умная игра. [...] Если вам нравилось в Her Story или Obra Dinn то ощущение, когда разрозненные кусочки вдруг складываются, то здесь оно есть на 100%. Очень рекомендую.
#tgif #games
TR-49
(и вот на DTF)
Сегодня у нас снова Inkle Studios, о которых я уже рассказывал в связи с Overboard! и Expelled!. Это маленькая студия из Кембриджа, которая с 2011 года делает текстовые и почти текстовые игры и делает их лучше всех: 80 Days, серия Sorcery!, о которой я тоже рассказывал, Heaven’s Vault про расшифровку древнего языка, Pendragon, A Highland Song. Заодно они написали открытый скриптовый язык ink для ветвящихся историй, которым пользуются очень многие в этом жанре.
В общем, если кто-то и должен был сделать игру, в которой весь геймплей состоит из чтения, то это они. [...]
Героиню зовут Эбби (не та!), и она приходит в себя в подвале церкви. Наверху — какой-то Лиам, который разговаривает с ней по рации и очень нервничает. Внизу — огромная машина, собранная как будто из хлама [...] “Что это вообще такое? Как будто… пластик эпохи динозавров”, — это первая реплика Эбби.
Машина называется TR-49, построили её лет пятьдесят назад (игра явно отсылает к криптографам из Блетчли-парка), и всё это время ей скармливали книги, журналы, письма и дневники. Скармливали буквально: текст попадал внутрь, а бумага уничтожалась, так что теперь многих из этих книг больше нигде нет. Нужно найти в архиве один-единственный документ под названием Endpeace и удалить его. Зачем? Как водится, “я объясню всё по дороге, обещаю”.
Выглядит и звучит это всё очень круто. Сама машина сделана в эстетике Colossus и Bombe из Блетчли-парка [...] Гудение машины, щелчки барабанов, редкие музыкальные акценты; голосовая озвучка только у Эбби и Лиама, но они отыгрывают отлично.
Мир за стенами подвала при этом тоже любопытный: альтернативная Британия, идёт война, а в архивных заметках попадаются новости вроде “женщина теряет ребёнка в толпе и приводит домой вместо него собаку” или “Тарнсбридж, небольшой город в Англии, исчез и забыт”. [...]
Весь интерфейс — это четырёхсимвольный код на барабанах: две буквы и две цифры. Набираешь код, машина показывает документ. Документы поначалу испорчены: половина букв заменена мусором, читать можно с трудом. Но у каждого текста есть заметки, которые в течение десятилетий оставляли операторы машины [...] Идёшь по ссылке, находишь новый документ, а в нём — ещё ссылки.
А дальше начинается собственно головоломка. Код — это обычно инициалы автора плюс год издания. Значит, если в тексте сказано, что автор написал продолжение “два года спустя”, можно прибавить к году двойку и попробовать. Если рецензия ссылается на “выпуск №17” некоего журнала, можно попробовать вычислить, каким годом он датирован. Если известно, что книга — первый роман такого-то, а он родился тогда-то… ну вы поняли. [...]
Именованных книг всего пятьдесят, их надо найти и опознать все, и счётчик в углу показывает наш прогресс. Мне очень понравилось чувствовать себя то ли философом, то ли литературоведом: сидишь, сопоставляешь даты, вспоминаешь, кто на кого ссылался в вымышленном “Литературном обозрении” от 1961 года, и вдруг понимаешь, что этот бойкий фельетон написан тем же человеком, что и вон та статья про квантовое хранение данных.
Ближайшими родственниками здесь я бы назвал Her Story, Return of the Obra Dinn или Immortality, но в TR-49 материал не видео и не картинка, а именно текст, и это даже интереснее получается. [...]
Я не думаю, что авторы затевали игру как памфлет про LLM, но в 2026 году история про машину, которая съедает все книги на свете, учится на них и потом переписывает реальность так, как ей удобнее, — это, конечно, круто. [...]
В общем, TR-49 — маленькая, плотная и очень умная игра. [...] Если вам нравилось в Her Story или Obra Dinn то ощущение, когда разрозненные кусочки вдруг складываются, то здесь оно есть на 100%. Очень рекомендую.
#tgif #games
🔥7❤4👍1
Выложил свой доклад из бара "Бражник":
AI в науке: где мы сейчас и куда мы идём
(слайды как всегда в разделе "Выступления")
Владелец "Бражника" ведёт крутой проект "Стопки знаний" (анонсы в канале бара), в котором приглашает людей из самых разных областей рассказать о том, что у них в науке происходит. Вот и меня позвал.
Это был в целом мой обычный доклад о том, как AI начинает двигать науку. В частности, закончил на сокращённой версии доклада "Vibemathed" о том, как на глазах меняется современная математика. Кстати, OpenAI Astra вышла, так что теперь, наверное, ещё больше вайб-математики будет появляться.
Ну а начал с нескольких тем, которые обычно рассказываю в популярных докладах: законы масштабирования, виды прогресса, где мы сейчас и всё такое прочее.
Спасибо за приглашение, и надеюсь, что смогу прийти и ещё. Дело хорошее!
#talks #ai #events
AI в науке: где мы сейчас и куда мы идём
(слайды как всегда в разделе "Выступления")
Владелец "Бражника" ведёт крутой проект "Стопки знаний" (анонсы в канале бара), в котором приглашает людей из самых разных областей рассказать о том, что у них в науке происходит. Вот и меня позвал.
Это был в целом мой обычный доклад о том, как AI начинает двигать науку. В частности, закончил на сокращённой версии доклада "Vibemathed" о том, как на глазах меняется современная математика. Кстати, OpenAI Astra вышла, так что теперь, наверное, ещё больше вайб-математики будет появляться.
Ну а начал с нескольких тем, которые обычно рассказываю в популярных докладах: законы масштабирования, виды прогресса, где мы сейчас и всё такое прочее.
Спасибо за приглашение, и надеюсь, что смогу прийти и ещё. Дело хорошее!
#talks #ai #events
❤13🔥5👏1🏆1
Семестр начался! И снова я заново начинаю свой большой курс машинного обучения на факультете математики и компьютерных наук СПбГУ. Три календарных семестра, в которые умещаются четыре семестра лекций (весной они по две в неделю).
Первый семестр, как всегда, называется "Основы байесовского вывода", вот страничка нового курса:
Основы байесовского вывода — 2026
А вот и первая лекция:
СПбГУ — 2026.09.04 — История AI, его вероятностный смысл и байесовский вывод
(слайды и доска на странице курса)
Обычная вводная лекция, много истории и вводных общих рассуждений, мало математики. В целом рекомендую всем, даже с нулевой математической подготовкой практически всё будет понятно. Но не беспокойтесь, математика начнётся уже буквально со следующего раза!)
С этого семестра попробую выкладывать к лекциям и субтитры тоже; кажется, автоматически их делать получается уже достаточно хорошо. Ещё, кстати, youtube начал автоматически создавать английский дубляж, на некоторых предыдущих докладах он уже есть, и звучит хорошо, хоть и совсем не моим голосом. Но, кажется, это всё равно нерелевантно, вряд ли кто-то будет слушать лекцию с русскоязычными слайдами по-английски.
#spsu #lectures #bayes2026
Первый семестр, как всегда, называется "Основы байесовского вывода", вот страничка нового курса:
Основы байесовского вывода — 2026
А вот и первая лекция:
СПбГУ — 2026.09.04 — История AI, его вероятностный смысл и байесовский вывод
(слайды и доска на странице курса)
Обычная вводная лекция, много истории и вводных общих рассуждений, мало математики. В целом рекомендую всем, даже с нулевой математической подготовкой практически всё будет понятно. Но не беспокойтесь, математика начнётся уже буквально со следующего раза!)
С этого семестра попробую выкладывать к лекциям и субтитры тоже; кажется, автоматически их делать получается уже достаточно хорошо. Ещё, кстати, youtube начал автоматически создавать английский дубляж, на некоторых предыдущих докладах он уже есть, и звучит хорошо, хоть и совсем не моим голосом. Но, кажется, это всё равно нерелевантно, вряд ли кто-то будет слушать лекцию с русскоязычными слайдами по-английски.
#spsu #lectures #bayes2026
🔥27❤12👍8😍2❤🔥1
Начался и курс глубокого обучения! Вот страничка нового курса:
Глубокое обучение — 2026
Первая лекция:
СПбГУ — 2026.09.04 — Общие сюжеты глубокого обучения: dropout, инициализация и BatchNorm
(слайды и доска на странице курса)
Напоминаю, что это на самом деле не первая лекция о глубоком обучении; как это обычно теперь бывает, я начал DL ещё во втором семестре курса. Слишком уж быстро растёт эта наука, хочется больше времени ей уделять.
А идеи, которые мы обсуждали, в DL уже довольно давно, но ни dropout, ни слои нормализации, ни инициализация за это время никуда не делись. Dropout, правда, уже давно не метод, который можно встретить в любой сети: у огромных моделей и данных много, и дополнительного шума хватает, поэтому в современных LLM частенько attention dropout выставляют буквально в 0.0. Зато там, где переобучение действительно видно, он всё ещё остаётся относительно простым и недорогим методом с ним справиться, а в компьютерном зрении та же идея превратилась в стохастическую глубину, где выключают уже не отдельные нейроны, а целые residual-ветки.
С нормализациями получилось наоборот: они превратились в основополагающий, несущий механизм. BatchNorm по-прежнему актуален для всех свёрточных сетей, а трансформеры в основном перешли на LayerNorm и RMSNorm, обычно перед attention и MLP. При этом объяснение про internal covariate shift устарело (в лекции я об этом говорю): слои нормализации прежде всего делают ландшафт оптимизации более гладким и предсказуемым.
В общем, рад начать новый долгий путь к фронтирам глубокого обучения! Надеюсь, что мы до этого самого фронтира успеем дойти.)
#spsu #lectures #dl2026
Глубокое обучение — 2026
Первая лекция:
СПбГУ — 2026.09.04 — Общие сюжеты глубокого обучения: dropout, инициализация и BatchNorm
(слайды и доска на странице курса)
Напоминаю, что это на самом деле не первая лекция о глубоком обучении; как это обычно теперь бывает, я начал DL ещё во втором семестре курса. Слишком уж быстро растёт эта наука, хочется больше времени ей уделять.
А идеи, которые мы обсуждали, в DL уже довольно давно, но ни dropout, ни слои нормализации, ни инициализация за это время никуда не делись. Dropout, правда, уже давно не метод, который можно встретить в любой сети: у огромных моделей и данных много, и дополнительного шума хватает, поэтому в современных LLM частенько attention dropout выставляют буквально в 0.0. Зато там, где переобучение действительно видно, он всё ещё остаётся относительно простым и недорогим методом с ним справиться, а в компьютерном зрении та же идея превратилась в стохастическую глубину, где выключают уже не отдельные нейроны, а целые residual-ветки.
С нормализациями получилось наоборот: они превратились в основополагающий, несущий механизм. BatchNorm по-прежнему актуален для всех свёрточных сетей, а трансформеры в основном перешли на LayerNorm и RMSNorm, обычно перед attention и MLP. При этом объяснение про internal covariate shift устарело (в лекции я об этом говорю): слои нормализации прежде всего делают ландшафт оптимизации более гладким и предсказуемым.
В общем, рад начать новый долгий путь к фронтирам глубокого обучения! Надеюсь, что мы до этого самого фронтира успеем дойти.)
#spsu #lectures #dl2026
❤🔥22🔥10❤8👏2🤩1🆒1👾1
У меня очень много началось преподавания, и есть даже отличные новости по поводу выкладывания курсов, но надо чем-то разбавить череду лекций, которые к тому же ещё пока и весьма похожи друг на друга.
Свой пост о взломе HuggingFace агентами OpenAI я завершил вопросом: если атаку на HuggingFace в OpenAI по сути не заметили, то чего мы не замечаем прямо сейчас? И вот мы получили на это любопытные ответы.
Независимые исследователи обнаружили ещё один рой агентов OpenAI — другой, более ранний и никак не связанный с атакой на HuggingFace (вот подробный разбор Zvi). Эти агенты решали совершенно безобидные задачи веб-поиска на время, имели доступ к интернету только на чтение... и обнаружили, что на старых вики-движках GET-запросами можно не только читать, но и писать!
После чего захватили полузаброшенную немецкую вики и превратили её в доску объявлений: написали 18 тысяч постов, менялись ответами на задачи, способами обхода песочницы, организовывали "разведотряды" для будущих задач.
Один агент, поняв, что задания получаются из генератора случайных чисел, переписал процедуру перемешивания на C и перебрал все четыре миллиарда сидов, чтобы узнать будущие вопросы заранее. Этот мотив мы уже обсуждали: нет лучше способа подготовиться к экзамену, чем украсть ответы на тест.
Там была даже война правок с живым администратором вики, который месяц вручную удалял по сотне страниц в день, пока агенты создавали по четыреста. Именно там агенты научились называть страницы с префиксом "ZZZ", чтобы переживать удаление в алфавитном порядке; этот zz-префикс потом всплыл в HuggingFace-инциденте, где был совершенно необъясним.
Более того, было несколько таких вики, и люди сейчас их продолжают находить!
Получается, что навык прятать свои сообщения от зачистки был выучен в эволюционной гонке с человеком ещё весной. Кстати, агенты при этом ни разу не обсуждали администратора как противника или личность — его действия были для агентов природным явлением, environmental hazard. Юдковский по этому поводу пишет, что мы живём в ограниченном временном окне, пока AI воспринимает людей как погоду, а не как противников.
В результате, во-первых, провалилась версия "агенты взламывали, потому что их посадили решать хакерский бенчмарк". Тут задачи были безобидными, а проблема была в самом факте существования оценщика.
Во-вторых, OpenAI, судя по всему, знала об этом инциденте ещё до атаки на HuggingFace (активность агентов прекратилась после визитов с IP-адресов OpenAI), но не раскрыла его ни в техническом отчёте, ни в ответе на прямой вопрос Конгресса; они даже вывели его за рамки расследования METR, ограничив им время доступа.
Но есть и хорошие новости из OpenAI — вышло эссе An Alien Mind от Якуба Пахоцкого, chief scientist OpenAI. Прочитайте обязательно, это, пожалуй, самый откровенный текст от фронтирной лаборатории. Пахоцкий прямым текстом пишет, что машины умнее нас появятся при нашей жизни; recursive self-improvement будет в ближайшие годы, к последствиям не готов никто. Полагаться на мониторинг chain of thought уже сейчас сложнее (об этом есть другие новости, но о них в другой раз), и ни одна лаборатория не решила alignment настолько, чтобы ответственно продолжать масштабирование на полной скорости. Он призывает к добровольным замедлениям и международной координации.
Предлагаю вам оценить самостоятельно, насколько сходится текст эссе и дела компании из предыдущих абзацев . Но в любом случае очень хорошо, что начался честный разговор об этом. За эссе последовала целая волна публичных признаний в духе "я преуменьшал риски, беру слова обратно", в том числе от сотрудников OpenAI и Anthropic. Последняя картинка обращена к ним, если что.)
Осталось, чтобы за словами последовали дела.
#aisafety #ai #longreads #blog
Свой пост о взломе HuggingFace агентами OpenAI я завершил вопросом: если атаку на HuggingFace в OpenAI по сути не заметили, то чего мы не замечаем прямо сейчас? И вот мы получили на это любопытные ответы.
Независимые исследователи обнаружили ещё один рой агентов OpenAI — другой, более ранний и никак не связанный с атакой на HuggingFace (вот подробный разбор Zvi). Эти агенты решали совершенно безобидные задачи веб-поиска на время, имели доступ к интернету только на чтение... и обнаружили, что на старых вики-движках GET-запросами можно не только читать, но и писать!
После чего захватили полузаброшенную немецкую вики и превратили её в доску объявлений: написали 18 тысяч постов, менялись ответами на задачи, способами обхода песочницы, организовывали "разведотряды" для будущих задач.
Один агент, поняв, что задания получаются из генератора случайных чисел, переписал процедуру перемешивания на C и перебрал все четыре миллиарда сидов, чтобы узнать будущие вопросы заранее. Этот мотив мы уже обсуждали: нет лучше способа подготовиться к экзамену, чем украсть ответы на тест.
Там была даже война правок с живым администратором вики, который месяц вручную удалял по сотне страниц в день, пока агенты создавали по четыреста. Именно там агенты научились называть страницы с префиксом "ZZZ", чтобы переживать удаление в алфавитном порядке; этот zz-префикс потом всплыл в HuggingFace-инциденте, где был совершенно необъясним.
Более того, было несколько таких вики, и люди сейчас их продолжают находить!
Получается, что навык прятать свои сообщения от зачистки был выучен в эволюционной гонке с человеком ещё весной. Кстати, агенты при этом ни разу не обсуждали администратора как противника или личность — его действия были для агентов природным явлением, environmental hazard. Юдковский по этому поводу пишет, что мы живём в ограниченном временном окне, пока AI воспринимает людей как погоду, а не как противников.
В результате, во-первых, провалилась версия "агенты взламывали, потому что их посадили решать хакерский бенчмарк". Тут задачи были безобидными, а проблема была в самом факте существования оценщика.
Во-вторых, OpenAI, судя по всему, знала об этом инциденте ещё до атаки на HuggingFace (активность агентов прекратилась после визитов с IP-адресов OpenAI), но не раскрыла его ни в техническом отчёте, ни в ответе на прямой вопрос Конгресса; они даже вывели его за рамки расследования METR, ограничив им время доступа.
Но есть и хорошие новости из OpenAI — вышло эссе An Alien Mind от Якуба Пахоцкого, chief scientist OpenAI. Прочитайте обязательно, это, пожалуй, самый откровенный текст от фронтирной лаборатории. Пахоцкий прямым текстом пишет, что машины умнее нас появятся при нашей жизни; recursive self-improvement будет в ближайшие годы, к последствиям не готов никто. Полагаться на мониторинг chain of thought уже сейчас сложнее (об этом есть другие новости, но о них в другой раз), и ни одна лаборатория не решила alignment настолько, чтобы ответственно продолжать масштабирование на полной скорости. Он призывает к добровольным замедлениям и международной координации.
Предлагаю вам оценить самостоятельно, насколько сходится текст эссе и дела компании из предыдущих абзацев . Но в любом случае очень хорошо, что начался честный разговор об этом. За эссе последовала целая волна публичных признаний в духе "я преуменьшал риски, беру слова обратно", в том числе от сотрудников OpenAI и Anthropic. Последняя картинка обращена к ним, если что.)
Осталось, чтобы за словами последовали дела.
#aisafety #ai #longreads #blog
❤30🔥10🕊6👍2👏2🤡1
Записываем сегодня подкаст на МКН. Коллеги подготовились! ❤️
(нормальный пост сегодня тоже будет, это вне очереди)
#lifestyle #photos #fun
(нормальный пост сегодня тоже будет, это вне очереди)
#lifestyle #photos #fun
🔥34❤10🥰3👏2
Как вы наверняка догадываетесь, на СПбГУ моё преподавание в этом семестре отнюдь не заканчивается. Сегодня пост про Факультет технологий искусственного интеллекта (ФТИИ) Университета ИТМО, где я тоже начал новый курс глубокого обучения.
Главный идейный вдохновитель всего этого — Семён Краев. С Семёном мы давно взаимодействуем, и уже много за что хочется сказать ему спасибо. Во-первых, конечно, за то, что я в ИТМО преподаю уже довольно давно, так или иначе каждый год, и лекции мои там встречают с радостью и удовольствием.
Во-вторых, отдельное огромное спасибо за приглашение на ЗМШ, Зимнюю Математическую Школу, одним из идейных вдохновителей которой Семён, собственно, и является. Я про свою поездку в уральские леса писал вот здесь, и до сих пор очень рад, что удалось тогда выбраться.
Ну а в этом семестре Семёну и всему ИТМО ещё отдельное спасибо за то, что они разрешили выкладывать лекции в открытый доступ! Так что вот, именно это я и начинаю делать, вот страничка курса:
Глубокое обучение 2026 (ФТИИ ИТМО)
А вот первая лекция, точнее две, они там будут сдвоенные:
История искусственного интеллекта, введение в ML и глубокое обучение
(слайды и доска на странице курса)
Это мои обычные вводные лекции, причём пока ещё не имеющие отношения именно к глубокому обучению. В этом курсе я после исторического экскурса начал с введения в обычное машинное обучение, неглубокое для начала.) Думал немного рассказать о вероятностных основах того, что в ML вообще происходит, прежде чем переходить уже к собственно нейросетям.
И надо сказать, что студенты ФТИИ ИТМО меня очень приятно удивили! Они уже были в курсе основ байесовского вывода, того, при чём тут формула Баейса, что такое априорные распределения и сопряжённые априорные распределения... В общем, очень продуктивно мы поговорили, вспомнили основы, удостоверились, что все понимают то, что станет последними слоями любых нейросетей — линейную и логистическую регрессию и так далее.
Со следующего раза будем уже точно говорить о нейросетях! Ещё раз спасибо Семёну и надеюсь, что это сотрудничество станет прочным и долгосрочным!
#lectures #itmo #dl2026
Главный идейный вдохновитель всего этого — Семён Краев. С Семёном мы давно взаимодействуем, и уже много за что хочется сказать ему спасибо. Во-первых, конечно, за то, что я в ИТМО преподаю уже довольно давно, так или иначе каждый год, и лекции мои там встречают с радостью и удовольствием.
Во-вторых, отдельное огромное спасибо за приглашение на ЗМШ, Зимнюю Математическую Школу, одним из идейных вдохновителей которой Семён, собственно, и является. Я про свою поездку в уральские леса писал вот здесь, и до сих пор очень рад, что удалось тогда выбраться.
Ну а в этом семестре Семёну и всему ИТМО ещё отдельное спасибо за то, что они разрешили выкладывать лекции в открытый доступ! Так что вот, именно это я и начинаю делать, вот страничка курса:
Глубокое обучение 2026 (ФТИИ ИТМО)
А вот первая лекция, точнее две, они там будут сдвоенные:
История искусственного интеллекта, введение в ML и глубокое обучение
(слайды и доска на странице курса)
Это мои обычные вводные лекции, причём пока ещё не имеющие отношения именно к глубокому обучению. В этом курсе я после исторического экскурса начал с введения в обычное машинное обучение, неглубокое для начала.) Думал немного рассказать о вероятностных основах того, что в ML вообще происходит, прежде чем переходить уже к собственно нейросетям.
И надо сказать, что студенты ФТИИ ИТМО меня очень приятно удивили! Они уже были в курсе основ байесовского вывода, того, при чём тут формула Баейса, что такое априорные распределения и сопряжённые априорные распределения... В общем, очень продуктивно мы поговорили, вспомнили основы, удостоверились, что все понимают то, что станет последними слоями любых нейросетей — линейную и логистическую регрессию и так далее.
Со следующего раза будем уже точно говорить о нейросетях! Ещё раз спасибо Семёну и надеюсь, что это сотрудничество станет прочным и долгосрочным!
#lectures #itmo #dl2026
❤26🔥13👍6👎1🥰1👏1