Post #304

#вашивопросы Я студентка выпускного курса технического вуза, инженер-конструктор. Оценки прекрасные, но (как я считаю) из-за такой логики построения высшего образования, какая у нас есть, знаний у меня не густо. Тут ещё надо учесть, что и работаю я сейчас по специальности, где тоже всё сугубо печально, не интересно. Ближе к сути: как-то вечерком наткнулась на курс "Графический дизайн". Вспомнила, что люблю что бы было красиво, с удовольствием оформляю презентации, хотела бы круто шарить в фотошопе. В общем, глаза загорелись) Но столько но... ~Кординальная смена сферы деятельности: инженер ->творчество ~Мысли: ну и нафига я разбиралась в этих эпюрах 5 лет?? Вопрос вот в чём: как считаете, смогу я приурочить своё понимание техники (путь и на девчачьем уровне) к такой профессии как графический дизайн? Профессии, в полной мере совмещающие в себе инженера-конструктора и дизайнера мне представить сложно (если они есть, я про них не знаю). Но раз вы заинтересовались дизайном, можно помимо графического дизайна рассмотреть и другие профессии, чтобы можно было выбирать из более обширного списка. Например, есть UX-дизайнеры - это люди, которые занимаются проектированием юзерского интерфейса, если упростить - придумывают, как должны быть расположены кнопочки, чтобы, напрмиер, сайт был оптимальным по удобству для пользователя. Это не чисто визуальный дизайн, а скорее дизайн практического характера. Помимо этого можно рассмотреть такие современные профессии как дизайн спецэффектов (VFX), 3D-графики и моушен-дизайн - по-моему, звучит очень интересно. Меня как-то спрашивали про курсы, где такому учат, и я составила подборку курсов, которые нашла в Интернете. Мне кажется, создавать визуальные эффекты и компьютерную графику - это тоже своего рода инженерная профессия, хоть и творческая. Какие вы можете посоветовать книги по нейронным сетям начинающему? Которые расскажут что это такое, как пишутся и прочее о них. Поскольку я не занимаюсь дата-саенс, я обратилась с этим вопросом к моему коллеге дата-саентисту. По его словам, нет смысла изучать нейронные сети, если вы незнакомы с азами Data Science и классическим машинным обучением. Так что, если это ваш случай - в этом посте была подборка книг по дата саенс для начинающих. Вместо книг можно изучать то же самое на онлайн-курсах. По словам моего коллеги, в сетках никакой магии нет и чтобы понять их на концептуальном уровне, хватит знаний о том, как работать с матрицами, как их перемножать и как вычислять производные. Но без классического машинного обучения пользы от одного концептуального понимания будет мало. Что касается математической базы - тут нужно будет подтянуть линейную алгебру и дифференциальное счисление. Если же у вас уже достаточный бэкграунд, чтобы изучать нейросети - тогда многие рекомендают курс Deep Learning на курсере. Также, чтобы найти простые примеры, можно загуглить «neural network from scratch on numpy». И, наконец, ответ на ваш вопрос, несколько книг с хорошим рейтингом по данной теме: - Основы глубокого обучения. - Создаём нейронную сеть. - Глубокое обучение с точки зрения практики. Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot