Академия нейросетей и искусственного интеллекта. каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Рассматриваете ли в перспективе платное обучение профессии Разработчик Искусственного Интеллекта? Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть от Нетологии. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению
Например, «собака» — 1, «кошка» — 2, «курица» — 3. Обычно данных очень много — в 10 раз больше, чем нейронов. Информация автоматически обрабатывается и преобразуется в математические коэффициенты. Это можно сравнить с работой человеческого организма, когда увиденное глазами превращается в нервные импульсы, которые передаются в мозг. У каждого нейрона есть вес, который показывает, насколько информация в конкретном нейроне значима для всей сети. Во время обучения этот показатель автоматически меняется. В результате определенные нейроны реагируют, например, на силуэт собаки и преобразуются в ответ «Это собака». Какие есть методы обучения нейронных сетей? Чаще всего применяют один из двух методов: С учителем. Нейросеть получает набор информации, в котором отмечены значения данных. Иными словами — вопросы и ответы, которые она должна давать.
Нейросеть анализирует большой объем информации и благодаря этому учится генерировать правильный результат по запросам человека. Без учителя. Нейросеть получает неразмеченные данные и пытается сама выявить в них связи, закономерности, общие признаки. На каком языке лучше писать нейронные сети? Чаще всего для создания нейронных сетей используют Python. Это универсальный язык, на котором можно написать практически что угодно. Также у него много инструментов для машинного обучения, которые легко найти в свободном доступе. Они упрощают и ускоряют процесс создания нейросети. Python — наиболее подходящий язык для тех, кто делает первые шаги в IT: его синтаксис похож на английский, поэтому язык легко освоить новичку.
Участница интенсива по нейросетям в образовании, ноябрь 2023 г. Интенсив был очень полезным, интересным, насыщенным. Все, что было заявлено, выполнили. Участник интенсива по нейросетям в образовании, ноябрь 2023 г. Интенсив был суперполезный! Особенно понравился набор инструментов сеток , которые давались в самом конце, я многое взяла в работу. Яков — отличный спикер, 6 часов пролетели незаметно! И сделать какое-то централизованное питание, это было не продумано. Либо предупреждать об этом заранее. Отдельное спасибо организаторам за индивидуальный подход и готовность включиться в решение вопросов! Спасибо за возможность совместной рефлексии о будущем образования! Яков великолепен, как всегда!
Нейросеть также является обучаемой системой и даже может быть самообучаемой. Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные. Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.
Для достижения цели программы необходимы компетентные специалисты и визионеры, способные использовать мировой опыт в области ИИ для развития научно-технической отрасли России и создания новаторских разработок на базе отечественных цифровых технологий. По оценке Gartner, к 2025 году активное внедрение ИИ в различные отрасли экономики создаст 2 миллиона новых рабочих мест. К 2022 году каждый пятый сотрудник будет использовать технологии ИИ для решения нешаблонных задач. Инженеры ИИ и эксперты в области машинного обучения будут востребованы в программировании, физике, биологии и других отраслях с высокой долей автоматизации.
Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?
Модель обрабатывает до 25 тысяч слов GPT-3. Более чем трехкратное увеличение напрямую влияет на детализацию, которую можно использовать при постановке задач. Глубину понимания запросов и контекста ярко демонстрируют успешно сданные нейросетью экзамены и стандартизированные тесты в коллегию адвокатов, университеты и другие организации. GPT-4 проходила тесты и сдавала экзамены без специальной подготовки и дообучения. GPT-4 стала мультимодальной и теперь понимает не только тексты, но и изображения в качестве вводимой информации. Причем возможности GPT-4 при считывании изображений выходят за рамки простой интерпретации. Во время демонстрации своих возможностей модель распознала эскиз сайта, нарисованный от руки в качестве техзадания, написала HTML-код и JavaScript и превратила эскиз в веб-сайт. Пользователи могут определять стиль и характер ИИ, создавать виртуальных "персонажей", ограничивать их в заданной роли, и искусственно сужать круг обсуждаемых вопросов. Помимо оценки модели на различных экзаменах, предназначенных для людей, GPT-4 проверили в тестах, разработанных для моделей машинного обучения. Первым продуктом, где используется новая нейросетевая модель, стал уже ставший знаменитым, чатбот ChatGPT.
Нейросеть разрабатывали совместно с Институтом искусственного интеллекта AIRI, её обучали на 170 млн примерах связок "текст — изображение". В начале апреля " Сбер " запустил в публичный бесплатный доступ последнюю версию Kandinsky 2. YaLM же, в свою очередь, — это целое семейство языковых моделей, которое создал "Яндекс" и теперь применяет в различных своих продуктах: поиске, "Алисе", переводчике, почте, "Яндекс. Маркете" и т. Эта модель помогает нейросети запоминать правила языка, выбирать подходящие слова и связывать их по смыслу. Обучали YaLM по тому же принципу, как и все нейросети, которые относятся к языковым моделям. Вначале базовая модель обрабатывает огромный массив текстов и учится восстанавливать пропущенные слова на основе полученных данных. Это самый долгий этап обучения, замечает Крайнов. Зато после этого базовую модель можно дообучить на другие специфические задачи. В 2022 году в открытом доступе также появилась модель YaLM 100B на 100 млрд, которая умеет генерировать тексты на русском и английском языках.
Это самые мощные суперкомпьютеры в России и Восточной Европе.
Разработка более мощных ИИ-систем невозможна без войн за электроэнергию Компании все чаще попытаются заключить сделки с правительствами, чтобы обеспечить энергоснабжение. Читайте также: Может ли нейросеть заменить художников, писателей и программистов? Растущий разрыв По оценкам Международного союза электросвязи, около 2,6 миллиардов человек — примерно треть населения земного шара — не имеют доступа к Интернету.
Этот цифровой разрыв может определить, кто может извлечь выгоду из ИИ. Если мы добавим сюда и цифровое неравенство, то сократить разрыв будет попросту невозможно», — говорит Болор-Эрдене Батценгель, исследователь Оксфордского университета и бывший вице-министр цифрового развития и коммуникаций Монголии. Доступ к Ии-технологиям есть далеко не у всех Даже когда пользователи в развивающихся странах получают доступ к ИИ, он редко разрабатывается с учетом их потребностей. Однако на данный момент эта проблема не так хорошо освещена как другие и о последствиях этого «цифрового разрыва» говорить рано.
Тем не менее, по мере создания более мощных ИИ-систем, неравенство будет расти. Вам будет интересно: Что будет, когда Искусственный интеллект достигнет пика своего развития? Еще больше роботов Переход от использования множества небольших моделей для выполнения разнообразных задач к единым неизбежен. Это подтверждают такие мультимодальные модели, как GPT-4 и Gemini от Google DeepMind, способные решать как визуальные, так и лингвистические задачи.
Исходя из этого можно предположить, что то же самое произойдет и с роботами — зачем обучать одного переворачивать блинчики, а другого открывать двери, если можно создать одну универсальную многозадачную модель? За примерами не нужно далеко ходить — несколько примеров работы в этой области появились в 2023 году. В июне DeepMind выпустила Robocat обновление прошлогоднего Gato , который генерирует собственные данные методом проб и ошибок, чтобы научиться управлять множеством различных роботизированных рук вместо одной конкретной руки. Умных роботов в 2024 году станет еще больше В октябре компания выпустила еще одну универсальную модель для роботов под названием RT-X и большой новый набор обучающих данных общего назначения в сотрудничестве с 33 университетскими лабораториями.
Помощник может написать дополнительные объяснения, если ребёнок сталкивается с трудностями в понимании материала, и давать подсказки при выполнении заданий. Организация времени. Искусственный интеллект может помочь ребёнку создать расписание учебных занятий, домашних заданий и других активностей. Развитие навыков Языковые навыки. Нейросеть помогает развивать навыки чтения, письма, говорения и слушания через интерактивные задания и диалоги. Математические навыки. Помощник может разработать задачи и упражнения для развития математической грамотности.
Творческие навыки. Искусственный интеллект поддерживает интерес ребёнка к искусству, музыке и другим творческим сферам. Мотивация и интерес Игровой подход. Искусственный интеллект может использовать элементы игр для увлекательного и интересного обучения, что позволит поддерживать мотивацию ребёнка. Награды и достижения. Помощник может создать виртуальные награды и призы за достижения и прогресс в обучении. Социальная интеракция Диалог и общение.
Нейросеть даёт возможность ребёнку практиковать диалоги на иностранном языке или обучаться основам вежливости и общения. Развитие эмоционального интеллекта. С помощью ИИ ребёнок может узнавать и различать эмоции, что важно для социального взаимодействия. Обратная связь Помощник на основе ИИ способен анализировать ответы ребёнка, детально выявлять и объяснять ошибки, что способствует более глубокому пониманию материала. Искусственный интеллект может служить примером для обучения этическим и социальным нормам. Нейросеть помогает ребёнку анализировать информацию, проверять факты и развивать критическое мышление. Может генерировать тексты на заданные темы, писать код, общаться с пользователями, искать информацию в интернете, переводить тексты.
Она также помогает структурировать информацию, перефразировать предложения и предлагает подходящие заголовки.
1. Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox
- Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
- Что такое нейросеть простым языком
- Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
- Обучение нейросетям, заработок с ИИ. Начните бесплатно!
Путешествие в мир искусственного интеллекта
нейронные сети, искусственный интеллект. Путин на конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта" изучил нейросети. Изначально NovelAI базировалась как ИИ-генератор рассказов, однако позднее появилась новая версия нейросети, которая была способна генерировать качественные аниме арты. Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть от Нетологии. Онлайн-курс по нейросетям и искусственному интеллекту для новичков, желающих использовать возможности ИИ для генерирования текстов, анимаций графики и обработки последней с уроками по UX-исследованиям.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают. Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество. Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки. На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки. Но это все развлекательные примеры использования нейросетей.
Есть ли какие-то полезные? Нейросеть DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии. Looka поможет создать логотип для вашего бренда. А нашумевший ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту любой вопрос и получить на него развернутый ответ — в скором будущем эта технология сможет заменить собой целые поисковые системы или сделать их намного более дружелюбными по отношению к пользователю. Что в итоге Теперь вы знаете, для чего нужны нейросети и что делает нейросеть. Как вы уже могли убедиться, нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников. Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало. Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — о таком будущем пока что можно лишь фантазировать.
Все наглядно и просто: учителю нужно лишь кликать по тачпанели. В основе комплекса — сеть из планшетов и доски-монитора. А в доске — электронная начинка из учебников, пособий, словарей и тетрадей. Максим Абаляев, программного решения для программно-аппаратного учебного комплекса: «Мы создаем такую матрешку, то есть учебник в учебнике, где и тесты, и билеты, и учебник, и сценарий урока, и методические пособия для преподавателя все вместе в комплексе». Леона Дружинина, менеджер по маркетингу компании-разработчика программно-аппаратного учебного комплекса: «Учителя с помощью современных технологий получают быстро фидбэк о том, какие вещи они не доработали и над чем нужно еще поработать».
А вот задание с развёрнутым ответом дали точно такое же, как предлагают на экзаменах школьникам. Интересно, что половина из проверяющих сочинение экспертов-педагогов даже не догадались, что проверяют работу, написанную искусственным интеллектом. Представляем, как они были удивлены, узнав правду. Как ИИ участвует в проверке ЕГЭ Летом 2023 года появились первые дискуссии по поводу того, может ли искусственный интеллект заменить экспертов ЕГЭ во время проверки тестовых и творческих заданий единого госэкзамена. Одна из онлайн-школ рассказала, что их чат-бот на базе ChatGPT для подготовки учеников к ЕГЭ по английскому теперь готов к внедрению в его систему оценки ответов единого государственного экзамена. Обучение чат-бота продолжается. С использованием этой программы дополнительно после всех состоявшихся экзаменов автоматически были проанализированы ответы выпускников, написанные ими по разным предметам ЕГЭ, чтобы определить, писал ли эти несколько работ один и тот же участник. Из 700 тысяч только 75 вызвали некоторые подозрения. Работы были из разных регионов. Мы передали их на почерковедческую экспертизу, и по 11 работам подозрения подтвердились. Рособнадзор на днях направил в правоохранительные органы эти материалы, чтобы они провели соответствующие мероприятия». До 2012 года никакой системы видеонаблюдения на ЕГЭ не было, она появилась на экзаменах после выборов президента РФ, которые состоялись 4 марта 2012 года. Именно эти выборы ознаменовались установкой видеокамер на большинстве избирательных участков страны. Всю инфраструктуру, задействованную на выборах, решено было использовать для обеспечения прозрачности государственной итоговой аттестации школьников. С этого момента началась массовая установка видеооборудования по всей стране. Качество видеоизображения с каждым годом становилось лучше, а в 2020 году запустили специальный алгоритм, анализирующий поведенческие реакции участников ЕГЭ.
За время прохождения Базового курса вы: Список занятий базового курса 01 Google-сервисы и Google Colaboratory 02 Python. Линейный слой Dense 08 Обучающая, проверочная и тестовая выборки.
Первая ступень ракеты SpaceX Falcon 9 утонула после 20-го успешного запуска
| Как изменится искусственный интеллект в 2024 году? | Использование искусственного интеллекта (ИИ) в школах набирает обороты во всем мире, Россия не исключение. |
| Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны | Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. |
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования. Путин на конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта" изучил нейросети. Выдающийся преподаватель иностранного языка и автор собственной методики обучения рассказала о том, как искусственный интеллект меняет образование.
Что такое нейронные сети
- Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
- ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
- Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
- «Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников
- Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Однако это проясняет ситуацию, почему видеокарты MSI Radeon начали исчезать с полок магазинов. К настоящему моменту только компания Tesla адаптировала эту технологию. Она применяется в её суперкомпьютере Dojo. Он подходит для организации домашнего кинотеатра, может использоваться геймерами для проекции игрового процесса и др.
По случаю скорого релиза THQ Nordic показала геймплей новой версии. Исследователи обнаружили серьёзные недостатки шифрования в ПО ввода по системе пиньинь, которые могут скомпрометировать вводимые данные. Хотя сведений об использовании уязвимости пока не обнародовано, проблема потенциально может затронуть до миллиарда пользователей.
Оптика должна многократно поднять скорость связи с далёкими станциями и будущей марсианской базой в частности. Сеанс связи с зондом состоялся, когда тот был на удалении 226 млн км от Земли, что в полтора раза больше, чем расстояние между Солнцем и Землёй. При этом производителю удалось решить проблему низкой плотности хранения заряда LFP-батарей — новейшая предлагает запас хода до 1000 км без подзарядки.
Новинка была впервые анонсирована ещё в декабре прошлого года. Недавно производитель сообщил, когда стоит ожидать появления этого монитора в продаже.
Проверить, что всё верно. Принять решения исходя из знаний и интуиции.
Запустить обучение. Проанализировать графики, которые показывают, хорошо работает сеть или нет. Выдвинуть новые гипотезы. Вот такой алгоритм.
Повторять бесконечно. Подожди, а нейросеть появилась раньше Шедеврума? Как она работает в проекте — и где ещё планируете её развивать? Всё верно.
Сначала появилась нейросеть, потом — Шедеврум и его задачи. Идея с Шедеврумом возникла в конце 2022 года. На тот момент у нас уже была обученная сеть, а потом мы к ней добавили первую версию бэкенда, который генерирует изображения. И команда сделала всё за новогодние праздники.
Первая версия названия проекта была «Шедеврус», ещё был «Им-Ям» Yimg-Yamg , но это плохо воспринималось на слух. В итоге победил вариант «Шедеврум» — это классное многослойное название. Приложение генерирует шедевры внутри room — «своей комнаты». У этой нейросети есть и другие применения.
Миссия моей команды — в разработке достаточно общих технологий, которые используются в разных продуктах компании и касаются большей их части. Шедеврум — это интересная, фановая B2C-история, но наша цель — расти дальше. Есть планы внедрения в B2B, рекламу и много ещё куда. Например, Яндекс использует в рекламе иллюстрации, созданные той же нейросетью, что работает в Шедевруме.
Если у рекламодателя нет собственной картинки для объявления, он может выбрать из предложенных нейросетью. Нейросети можно использовать как для решения бизнес-задач, так и для развлечения. Мы постоянно в поисках новых применений. Уже сейчас нейросеть может придумать костюмы и декорации, разработать креативные концепции — помогать людям в их профессиональной деятельности.
Отправить запрос на коммерческое использование контента из Шедеврума можно через форму обратной связ и — ответ придет в течение 5 рабочих дней. Как вообще работает Шедеврум?
Он даже сделал себе татуировку, сгенерированную искусственным интеллектом, а также вместе с коллегами разработал собственную «умную» систему, которая помогает в работе. С её помощью можно делать биохимический анализ крови и выявлять болезни на ранних стадиях. И, собственно, она нам прямо сказала, что да, будет потери во многих, в огромном количестве задач, которые сейчас выполняет человек», — говорит Кирилл. Судя по опросам, больше всего за свои места беспокоятся программисты и дизайнеры. Есть опасения и у фотографов: некоторые нейросети так продвинулись в создании снимков, что жюри престижных конкурсов уже не могут отличить, что сделано человеком, а что машиной.
Опасения выразили дикторы озвучки — синтезированные голоса, порой украденные у реальных людей, звучат как настоящие и стоят копейки. Кажется, угроза нависла и над нашими коллегами-журналистами. Искусственный интеллект научился неожиданно неплохо писать тексты. Мы провели опыт, для которого пригласили коллег по НТВ — смогут ли профессионалы распознать работу, сделанную электронным автором? Это оказалось на удивление непросто! Значит ли это, что человек в журналистике больше не нужен, действия тут механические и им легко научить компьютер? Британская газета Guardian уже тестирует подобную систему, чтобы оценить её возможности и понять реальную угрозу.
Нечто похожее сделали и мы в редакции: взяли три темы и попросили нейросеть написать на каждую из них небольшую заметку. Конкуренцию пробовала составить корреспондент «Чуда техники» — выпускница факультета «Высшая школа телевидения» МГУ им. Ломоносова Лиза Шполянская. С первой темой всё было понятно, со второй — более-менее тоже, хотя сомнения присутствовали: в некоторых интернет-изданиях люди пишут хуже, чем нейросеть.
Как оно работает? Нейросети и машинное обучение можно применять для анализа естественных языков, распознавания и генерации речи, анализа звуков и так далее. А компьютерное зрение занимается распознаванием визуальной информации. То есть все задачи, которые связаны с обработкой визуальных данных, называют компьютерным зрением. Это, например, поиск похожих картинок, детекция объектов и подобные вещи. В частности, с помощью компьютерного зрения мы учим программы на лету распознавать нужные объекты.
К примеру, в любом супермаркете у дома есть камеры. А ещё есть сервер, который обрабатывает видео: нейросети следят, чтобы полки в магазине всегда были заполнены товаром. Если где-то мало помидоров или детского питания, нейронка сигнализирует человеку — и он добавляет товар. Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли? В Шедевруме есть две команды. Мои ребята — это исследователи машинного обучения. Они отвечают за то, чтобы как можно лучше обучать сеть генерировать картинки, видео и другой контент. А есть команда, которая занимается приложением. Она следит за тем, чтобы всё классно работало, было красиво, придумывает продуктовое развитие — это команда Николая.
Недавно Шедеврум научился генерировать короткие видеоролики! Нейросеть создаёт видео длиной четыре секунды с частотой 24 кадра в секунду. После публикации ими можно поделиться с друзьями или сохранить в формате MP4. Чтобы получился ролик, сперва нужно описать текстом то, что хочется увидеть. В ответ приложение предложит четыре варианта первого кадра и набор анимационных эффектов для создания движения. Нейронка берёт за основу выбранное пользователем изображение, создаёт набор его изменённых версий и объединяет всё выбранным эффектом. Сейчас их семь: зум приближение , таймлапс ускоренная перемотка , полёт, панорама, вращение, подъём и морфинг постепенное изменение. А какие сотрудники тебе всегда нужны в команду? И где их найти? Вот три группы специалистов, которых я всегда жду.
Machine learning research инженеры, чтобы выдвигать гипотезы, писать код по их имплементации, проверять их, читать статьи и генерировать свои идеи по улучшению нейросетей. Их главная задача — развивать область генеративных моделей, проводить нетривиальные эксперименты и исследовать новые подходы в диффузионных моделях.
Искусственный интеллект — бот [2024]
- Набор слушателей для обучения запланирован в мае 2024 года
- Очный курс в Петербурге
- Нейросеть онлайн [34 режима]
- ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
- 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению
- Нейросеть онлайн [34 режима]
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в различные отрасли, включая образование. Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.
🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению
Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. Дополнительное профессиональное образование в области искусственного интеллекта и в смежных областях при финансовой поддержке от государства. Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Скриншот онлайн-трансляции конференции Сбера по искусственному интеллекту и машинному обучению AIJ 2023.