Microsoft, как всегда помогает нам абстрагироваться от железа по максимуму в Q#. Но не все идут таким путём, не всем такой подход нравится и вы можете начать изучение, например, с Cirq (и Python).

Подборка материалов по Cirq (секция Further Resources): https://github.com/JackHidary/quantumcomputingbook

https://github.com/quantumlib/cirq

Cirq is a framework for writing quantum algorithms for noisy intermediate scale quantum (NISQ) devices. Roughly speaking, NISQ devices are those with O(100) qubits that can enact O(1000) gates. Because the resources for NISQ devices are so constrained we believe that a framework for writing programs on these devices needs to be aware of all of the architectural properties of the device on which the algorithm is written. This is in contrast to other frameworks where there is a clean separation between the abstract model being used and the details of the device.

Как вы помните, не так давно был представлен Model Builder – специальное расширение для Visual Studio, которое "позволяет добавить машинное обучение в Ваш проект правой кнопкой мыши"

https://habr.com/en/post/476052/

Новые возможности ML.NET Model Builder

https://habr.com/en/company/microsoft/blog/475988/Но

Sony (не та, которая Playstation, а глобальная Sony) объявила о создании Sony AI, компании, которая будет заниматься разработками в области искусственного интеллекта.

https://www.sony.net/SonyInfo/News/Press/201911/19-118E/

DeepPavlov для разработчиков: настройка и деплоймент. Перед тем, как приступить к обучению моделей, поговорим о различных возможностях деплоймента моделей DeepPavlov и некоторых особенностях настройки библиотеки: https://t.co/HmyH86quke https://t.co/kV27qZlDe8

Building “smarter” applications is a popular and important topic in the software development community.

https://devdigest.today/post/1025

Microsoft, совместно с Baker Hughes и разработчиком искусственного интеллекта C3.ai работает над внедрением технологии корпоративного искусственного интеллекта в энергетическую отрасль на базе облачной платформы Azure

https://finance.yahoo.com/news/microsoft-baker-hughes-announce-artificial-211712046.html

​​Машинное обучение и Шекспировский вопрос

Есть много теорий насчёт авторства произведений Шекспира — вплоть до того, что на самом деле и не было вовсе никакого Шекспира. Менее радикальные гипотезы ставят под сомнение авторство отдельных пьес: к примеру, литературные критики ещё в 1850 году выдвинули теорию, что пьесу "Генрих VIII" Шекспир написал в соавторстве с Джоном Флетчером.

Чешский исследователь решил проверить эту теорию с помощью вычислений: он прогнал текст пьесы через нейросеть, обученную на текстах Шекспира и Флетчера (и ещё одного драматурга тех времён, для чистоты эксперимента). Программа сравнивала фрагменты текста по ритмике (последовательность ударных и безударных слогов) а также по часто употребляемым словам, и таким образом находила фрагменты, написанные в стиле Шекспира и, соответственно, Флетчера.

Результат — на графике. Несколько действий пьесы действительно написаны в характерном для Флетчера стиле — он часто писал ye вместо you, ’em вместо them, и добавлял в конце строки sir, still или next, выходя за рамки стандартного пятистопного ямба, которым часто писал Шекспир. Это исследование не отвечает однозначно на вопрос об авторстве пьесы. Но тепер у сторонников теории Флетчера есть аргументы, и даже указания на точные фрагменты текста, которые тот, возможно, написал.

https://arxiv.org/pdf/1911.05652.pdf

The Global AI Bootcamp is a free one-day event organized across the world by local communities that are passionate about artificial intelligence on Microsoft Azure.

Learn how to implement AI solutions using pre-trained AI services like Cognitive Services and Bot Framework, or by building your own machine learning models with Azure ML and open-source frameworks like PyTorch and ML NET By the end of the day, you will be able to infuse AI into your applications.

https://www.facebook.com/events/422248878714996/

Доктор Маттиас Тройер, исследователь квантовых вычислений в Microsoft, получил одну из самых престижных наград в области теоретической физики в Германии – Гамбургскую премию – за значительный вклад в развитие квантового метода Монте-Карло.
Методы Монте-Карло – группа численных методов для изучения случайных процессов. Квантовые методы Монте-Карло применяются для исследования сложных квантовых систем. Они предсказывают поведение мельчайших частиц в квантово-механических системах.

https://cloudblogs.microsoft.com/quantum/2019/11/15/microsoft-scientist-hamburg-prize-theoretical-physics-quantum-monte-carlo-algorithms/

BERT для чайников (на самом деле нет).

https://towardsdatascience.com/bert-for-dummies-step-by-step-tutorial-fb90890ffe03

Вслед за Azure, компания Amazon запустила сервис квантовых вычислений.

https://www.theverge.com/2019/12/2/20992602/amazon-is-now-offering-quantum-computing-as-a-service

PeopleBlending: создаём Science Art с помощью когнитивных сервисов и небольшого количества креативности.

Наш коллега Дима Сошников верит в то, что не только красота спасёт мир, но ещё и междисциплинарность. Поскольку его дочь любит искусство, а он любит программировать — он часто присматривается к пересечению этих областей, которое можно назвать генеративным искусством (generative art), и которое является частью Science Art. В этой статье он делится результатами одного креативного эксперимента по рисованию портрета, из которого родилась техника Cognitive People Blending.

Подробности: http://msft.it/6274TVP0I

Теперь у вас есть возможность обсудить новости канала devdigest // data science 🙈

Google про улучшение результатов поиска при использовании модели BERT

https://www.blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/

Изучение Azure Cognitive Services.

Начинайте или развивайте разработку решений на базе искусственного интеллекта с помощью инструкций по интеграции и объединению интеллектуальных API-интерфейсов, доступных в Azure Cognitive Services.

Присоединяйтесь: http://msft.it/6274TnEsq

Все, что вы хотели знать про TensorFlow 2.0

https://medium.com/hackernoon/tensorflow-is-dead-long-live-tensorflow-49d3e975cf04