Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - Маркус Дю Сотой Страница 89

Mnih Volodymyr, et al. Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning // Nature. 2015. Vol. 518 (7540). P. 529–533.

Narayanan Arvind and Vitaly Shmatikov. Robust De-anonymization of Large Datasets (How to Break Anonymity of the Netflix Prize Dataset) // arXiv: cs/0610105 v2 (2007).

Nguyen Anh Mai, Jason Yosinski and Jeff Clune. Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images // Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2015. P. 427–436.

Pachet François. The Continuator: Musical Interaction with Style / presented at the International Computer Music Conference // Journal of New Music Research. 2002. Vol. 31 (1).

– and Pierre Roy. Markov Constraints: Steerable Generation of Markov Sequences // Constraints. 2011. Vol. 16. P. 148–172.

–, et al. Reflexive Loopers for Solo Musical Improvisation / presented at the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (2013).

Riedl Mark O. and Vadim Bulitko. Interactive Narrative: An Intelligent Systems Approach // AI Magazine. 2013. Vol. 34. P. 67–77.

Roy Pierre, Alexandre Papadopoulos and François Pachet. Sampling Variations of Lead Sheets // arXiv:1703.00760 (2017).

Silver David, et al. Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search // Nature. 2016. Vol. 529 (7587). P. 484–489.

Stern David H., Ralf Herbrich and Thore Graepel. Matchbox: Large Scale Online Bayesian Recommendations // WWW ’09: Proceedings of the 18th International World Wide Web Conference. 2009. P. 111–120.

Tesauro Gerald, et al. Analysis of Watson’s Strategies for Playing Jeopardy! // Journal of Artificial Intelligence Research. 2014. Vol. 47 (1). P. 205–251.

Torresani Lorenzo, Martin Szummer and Andrew Fitzgibbon. Efficient Object Category Recognition Using Classemes // Computer Vision: ECCV 2010. Springer, 2010. P. 776–789.

Wang C., et al. Relation Extraction and Scoring in DeepQA // IBM Journal of Research and Development. 2012. Vol. 56 (3:4). 9:1–9:12.

Weiss Ron J., et al. Sequence-to-Sequence Models Can Directly Translate Foreign Speech // INTERSPEECH 2017, 2625–2629 (2017).

Yu Lei, et al. Deep Learning for Answer Sentence Selection // arXiv:1412.1632v1 (2014).

Zeilberger Doron. What is Mathematics and What Should It Be? // arXiv:1704.05560v1 (2017).

Курсы лекций

Eremenko Kirill. Hadelin de Ponteves and the SuperDataScience Team. Machine Learning A – Z // Udemy.

Fiebrink Rebecca. Machine Learning for Musicians and Artists // Goldsmiths, University of London via Kadenze.

Hinton Geoffrey. Neural Networks for Machine Learning // University of Toronto via Coursera.

Irizarry Rafael. Data Science: Machine Learning // Harvard University via edX.

Ng Andrew. Machine Learning // Stanford University via Coursera.

Paisley John. Machine Learning // Columbia University via edX.

Дополнительные материалы

Узнать, сколько сайтов есть на сегодня в интернете, можно по адресу: http://www.internetlivestats.com/.

Отличные материалы по AlphaGo, в том числе все игры с Ли Седолем: https://deepmind.com/research/alphago.

Прочитать роман thricedotted «Искатель» (The Seeker) можно на сайте github, службы размещения компьютерного кода: https://github.com/thricedotted/theseeker.

Другие романы, созданные в рамках NaNoGenMo, можно найти по адресу: https://nanogenmo.github.io.

Протоколы премии Лёбнера: https://www.aisb.org.uk/events/loebner-prize.

Работы программы AARON и статьи о ней: http://aarons home.com.

Работы алгоритма Painting Fool и статьи о нем: http://www.thepaintingfool.com.

Увидеть картины, произведенные творческой состязательной сетью

Эльгамаля, можно по адресу:

https://sites.google.com/site/digihumanlab/home.

По этому адресу можно посмотреть, насколько хорошо у алгоритмов получается распознавать изображения:

https://cloud.google.com/vision.

Послушать «Опыты музыкального интеллекта»

(Experiments in Musical Intelligence) Дэвида Коупа можно по адресу:

http://artsites.ucsc.edu/faculty/cope.

Работы, созданные системой Botnik:

http://botnik.org.

Увидеть результаты эксперимента Ганесалингама и Гауэра с компьютерными доказательствами можно по адресу:

https://gowers.wordpress.com.

«Нового Рембрандта» можно увидеть здесь:

https://www.nextrembrandt.com.