Hlboké učenie na Stanforde: CS230 v roku 2025
Hlboké učenie mení svet! Nový kurz CS230 na Stanforde (Andrew Ngom, Kian Katanforoosh) ponúka komplexný pohľad a praktické zručnosti v oblasti AI. Študenti sa naučia základy neurónových sietí, CNN a transformátory.
V septembri 2025 sa na Stanforde začala nová séria prednášok CS230 – Úvod do hlbokého učenia. Táto séria, vedená Andrewom Ngom a Kianom Katanforooshom, ponúka komplexný pohľad na moderné techniky hlbokého učenia a ich aplikácie v rôznych oblastiach. Prednášky využívajú model obrátenej triedy (flipped classroom), kde si študenti prezerajú prednahrávky online a následne sa zúčastňujú interaktívnych diskusií počas fyzických stretnutí. V tomto článku si zhrnieme kľúčové poznatky z prvej prednášky a preskúmame, čo študenti môžu očakávať v priebehu celého kurzu.
Kľúčové poznatky
- Hlboké učenie je všade: Od detekcie podvodov až po klimatickú vedeckú analýzu – hlboké učenie mení svet okolo nás.
- Dáta sú kľúčom: Úspech hlbokého učenia spočíva v jeho schopnosti efektívne využívať obrovské množstvá dát, čo tradičné algoritmy strojového učenia nedokážu.
- Stanford a GPU revolúcia: Prvé experimenty s GPU pre výpočty boli realizované už na Stanforde, čo výrazne prispelo k rozvoju hlbokého učenia. Vďaka práci, ako je tá Iana Goodfellowa, sa stalo možné škálovať algoritmy strojového učenia do rozsiahlych dimenzií.
Výpočty použité na trénovanie významných systémov umelej inteligencie podľa oblasti
- Predvídateľnosť a investície: Výskum v oblasti „scaling laws“ (zákonov škálovania) umožňuje lepšie predpovedať výkon hlbokých modelov, čo vedie k zvýšeným investíciám do AI.
- Základy sú dôležité: Aj keď nástroje na podporu programovania s umelou inteligenciou (AI-assisted coding) môžu byť užitočné, je nevyhnutné mať pevné základy počítačovej vedy pre efektívne riešenie problémov.
- Kurzová štruktúra: Kurz pokrýva päť hlavných modulov: základy neurónových sietí, ladenie hyperparametrov, stratégie vývoja projektov, konvolučné siete (pre vizuálne aplikácie) a sekvenčné modely/transformátory (základ generatívnej AI).
Prečo je hlboké učenie tak dôležité?
Hlboké učenie predstavuje pokrok v oblasti umelej inteligencie, ktorý umožňuje počítačom učiť sa z dát bez explicitného programovania. Tradičné algoritmy strojového učenia často dosahujú limit pri spracovaní väčších množstiev dát. Hlboké učenie, s využitím rozsiahlych neurónových sietí, dokáže tieto limity prekonať a dosiahnuť lepšie výsledky v rôznych aplikáciách.
Prednáška zdôraznila dôležitosť histórie hlbokého učenia na Stanforde. Vznik prvých GPU serverov pre výpočty v spálni študenta bol kľúčový moment, ktorý umožnil škálovanie algoritmov a otvoril nové možnosti pre výskum a aplikácie.
Čo môžete očakávať od CS230?
Kurz CS230 je navrhnutý tak, aby poskytol študentom praktické zručnosti v oblasti hlbokého učenia. Štruktúra kurzu zahŕňa:
- Základy neurónových sietí: Pochopenie základných konceptov a architektúr neurónových sietí.
- Ladenie hyperparametrov: Optimalizácia výkonu modelov pomocou správneho nastavenia hyperparametrov.
- Stratégie vývoja projektov: Naučenie sa efektívnych metód pre vývoj projektov hlbokého učenia.
- Konvolučné siete (CNN): Aplikácia konvolučných sietí na problémy spracovania obrazu a videa.
- Sekvenčné modely/Transformátory: Preskúmanie pokročilých modelov pre sekvenčné dáta, ako sú transformátory, ktoré poháňajú generatívnu AI.
Prednáška tiež poukazovala na to, že hoci kurz nebude primárne zameraný na trénovanie najväčších jazykových modelov, študenti sa naučia pracovať s transformátormi a pochopia potrebu posunúť sa za rámec jednoduchého „prompt engineering“ (vytváranie správnych pokynov) pri riešení komplexných problémov.
Záver a odporúčania
Prednáška CS230 predstavila fascinujúci pohľad do sveta hlbokého učenia a jeho potenciálu pre budúcnosť. Pre študentov, ktorí sa zaujímajú o AI, je tento kurz vynikajúcou príležitosťou na získanie praktických zručností a vedomostí. Je dôležité si uvedomiť, že aj keď nástroje s umelou inteligenciou môžu pomôcť, pevné základy počítačovej vedy sú nevyhnutné pre efektívne riešenie problémov.
Ak vás zaujíma hlboké učenie a chcete sa dozvedieť viac, odporúčame:
- Preštudovať si Sylabus kurzu CS230 na stránke https://cs230.stanford.edu/syllabus/.
- Navštíviť webovú stránku Stanfordu o AI programoch: https://stanford.io/ai.
Zdroje a odkazy
- Stanford Online - CS230 Deep Learning: https://online.stanford.edu/courses/cs230-deep-learning
- CS230 Stanford Sylabus: https://cs230.stanford.edu/syllabus/
Približne 197 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.99 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()