получат уникальную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта, освоить навыки промт-инжиниринга и научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями в повседневной жизни. Кадр из фильма об искусственном интеллекте Ex Machina, пропущенный через нейросеть проекта Dreamscope. Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок.
Сколько времени нужно, чтобы начать работу с ИИ?
- Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
- Let AI be | Онлайн-журнал про искусственный интеллект
- Нейронные сети и компьютерное зрение
- Что такое нейронные сети
«Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников
О сферах применения ИИ В Стенфордском университете в свое время ученые сформулировали основные сферы применения ИИ с 2015 до 2030 года. Среди них - управление транспортным потоком, домашние роботы, здравоохранение, образование, охрана, организация рабочего пространства, а также туризм, финансы, промышленность. Помимо этого, все еще остается много нерешенных задач, поскольку при текущих ресурсах способности ограничены, так что необходимо их постоянно совершенствовать. Следующее поколение ИИ - мультимодальные модели, которые способны обрабатывать одновременно в режиме реального времени текст, изображение, голос, видео, код и получать достойный результат. Например, наши студенты разработали программу, позволяющую идентифицировать каждого человека на видео, где танцует много людей. Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей Иван Оселедец, генеральный директор компании AIRI, профессор Сколтеха: О текущем состоянии работы нейросистемных моделей Работа с текстами и изображениями - это уже практически решенные задачи. Но следующий шаг - мультимодальные модели, работа с ними только началась. Нами разработана первая мультимодальная модель в России OmniFusion. Принцип ее работы заключается в объединении двух модальностей: текста и картинок. Она вполне способна на основе полученных данных обрабатывать их и поддерживать диалог. Можно также объединять тексты и графы, тексты и видео или текст и движение робота.
Всему этому требуется обучить языковую модель. Этот процесс достаточно трудоемкий и дорогостоящий. О том, как строить мультимодальные архитектуры Основная проблема в том, как установить связь между модальностями. Наиболее эффективным методом ее решения нам кажется использование инкодеров, которые позволяют переводить картинку в вектор, а дальше строятся небольшие адаптеры, представляющие собой маленькую нейросеть и переводящие информацию с языка картинок на язык текстов. При этом, конечно, предполагается, что мы работаем с хорошей предобученной языковой моделью и такой же моделью работы с картинками, поэтому нам нужно обучить только адаптеры. Итоговое качество получается довольно высоким. При этом модель продолжает обучаться, и качество ее работы совершенствуется. Наша модель уже превзошла по ряду характеристик общеизвестную мультимодальную модель Lava13B. Мультимодальность - это ключевой момент. В идеале мультимодальная модель должна работать с произвольным количеством модальностей.
Такие попытки внедрить в нейросети способность работать с большим количеством модальностей были, но они пока не увенчались успехом. Думаю, что все-таки подход с адаптерами вполне сможет достичь этой цели. Сегодня модель с 40 миллиардами параметров будет обучаться примерно два месяца. Одна из наших разработок строится на том, что при создании алгоритма вычисления градиентов для поточечной нелинейности, на которую обычно никто не обращает внимания, можно использовать вместо 16 бит всего 3 бита с сохранением точности. Второй подход, который мы применяем, это использование техник рандомизированной линейной алгебры для ускорения вычисления градиентов большого линейного слоя. Если упростить, то можно, не меняя алгоритм, но поменяв порядок операций, получить более быстрый и точный результат. Пример: в нашем большом проекте NNTile мы хотим заново реализовать базовые операции с нуля без использования каких-то больших пакетов, чтобы получить максимальную производительность, причем на многопроцессорных системах. От стохастических дифференциальных уравнений до задачи Монжа-Канторовича и обратно: путь к искусственному интеллекту?
То есть она пишет текст по запросу, понимает информацию как человек.
Благодаря такому искусственному интеллекту многие процессы могут быть автоматизированы, что значительно повышает эффективность работы и уменьшает затраты времени и ресурсов. Нейросеть, которая изменила мир Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. То есть нейросеть может самостоятельно адаптироваться и развиваться с помощью накопленных знаний. Их применяют в самых разнообразных областях, таких как технологии, медицина, финансы, транспорт и другие. Одно из достижений науки — глубокие нейронные сети, которые могут обрабатывать огромные объемы информации и распознавать сложные образы. Благодаря этому ИИ умеет вести себя как человек, выполнять задачи и инструкции по анализу и написанию текста, решению задач и многое другое.
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. И хотя существует множество проблема в нехватке данных, ученые разрабатывают методы, которые позволяют роботам все лучше обучаться методом проб и ошибок. Словом, роботов особенно умных с каждым годом будет становиться все больше. Переход к деталям В меняющемся ландшафте искусственного интеллекта главное — быть на шаг впереди. Это означает, что предприятия как и государства, инвестирующие в отрасль , которые принимают новые тенденции и адаптируются к ним, не только улучшат свою деятельность, но и проложат путь к беспрецедентному росту и инновациям. ИИ будет развиваться и дальше, как бы мы этому не противились Также отметим, что будущее ИИ в 2024 году действительно многообещающее и включает не только вышеописанные пункты, но и автоматизацию электронной почты, генеративного и разговорного ИИ, а также роботизированных технологий. Можно с уверенностью сказать, что в текущем году ИИ станет еще более конкретным во всех смыслах этого слова.
Реккурентные с обратными связями. Реккурентные нейронные сети предполагают, что любое количество сигналов может перемещаться в разных направлениях, в том числе от выхода к входу. По типам нейронов сети могут быть однородными или гибридными. Первые состоят из нейронов одного типа, вторые сочетают несколько классов нейронов. По характеру настройки синапсов нейронные сети бывают с фиксированными либо с динамическими связями. Сферы применения нейросетей Разные варианты нейросетей создаются для решения нескольких типов различных задач: Задачи Классификация — отнесение объектов к нужному классу. Регрессия — предсказывание результата в виде чисел например, стоимости дома в зависимости от его площади и района, в котором он расположен. Распознавание — выделение объекта среди огромного множества других похожих пример - сеть может выделить конкретное лицо в толпе. Кластеризация — разделение объектов на несколько групп по какому-либо признаку, неизвестному ранее. Это, например, разбивка документов на разные классы. Генерация — рождение чего-то нового в рамках заданной тематики. Прогнозирование — на основе полученных данных искусственный интеллект формулирует прогнозы по заданной теме на определенное время. В зависимости от задачи, которую могут решать искусственные нейронные сети она у каждого своя , они используются в разных областях. Перечислим сферы, где они наиболее востребованы: Медицина. Искусственный интеллект помогает обрабатывать снимки и другие данные исследований и тем самым позволяет врачам устанавливать точный диагноз, при этом тратить меньше времени. Преподаватели с помощью искусственных сетей имеют возможность быстрее проверять домашние задания, за короткое время составлять сложные презентации и планы уроков. Нейросети создают изображения, произведения литературы и музыку. Строительство и архитектура. Искусственный интеллект полезен застройщикам, чтобы выбрать материалы, прогнозировать время выполнения работ. Нейросети имеют возможность распознавать обычные лица и путем слежки в общественных местах вычислять преступников, которые находятся в розыске. Банковская сфера. Нейронная сеть анализирует кредитную историю клиентов, создает прогнозы биржевых индексов. Искусственный интеллект участвует в отслеживании производственных процессов, дают возможность контролировать продукции на предприятиях. Примеры Несколько конкретных примеров использования нейросетей ведущими компаниями: Нейронная сеть Microsoft Bing отвечает на запросы пользователей интернета в поиске. Голосовые помощники Сбера и «Тинькофф» заменяют сотрудников техподдержки и отвечают на запросы клиентов. Алгоритмы социальных сетей анализируют активность посетителей, чтобы предложить им интересный хороший контент — тексты, видео, изображения. Селфи-камеры в смартфоне используют фильтры для обработки изображений. Google Maps применяет нейронную сеть для построения маршрутов в пространстве на карте по запросу. Нейросети в маркетинге Российские и зарубежные компании уже сейчас широко используют хорошие нейросети для продвижения продукции. Несколько направлений такого использования:.
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
технологии, математика, искусственный интеллект (ии), компьютерные технологии, нейросети. Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. Уже скоро мы узнаем, можно ли списать под присмотром искусственного интеллекта и кто оценивает строже — учитель или нейросеть. ChatGPT — это диалоговая программа на базе искусственного интеллекта, которая обучает сама себя по всей мировой базе знаний, может отвечать текстом почти как живой человек (причём на огромном множестве языков, включая русский), решать вопросы любой сложности и.
Introduction to ChatGPT от DataCamp
- Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
- Найди то, не знаю что
- Что такое нейросеть простым языком
- Самое важное про нейросети и искусственный интеллект за 2023 год / Skillbox Media
- Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования. Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования», которая восстановила движения и чувствительность рук человека с параличом. Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Изначально NovelAI базировалась как ИИ-генератор рассказов, однако позднее появилась новая версия нейросети, которая была способна генерировать качественные аниме арты.
Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети
Он анализирует последовательность изображений, которые поступают с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей, и находит среди них возможные нарушения: использование шпаргалок, телефона и других девайсов. В своём официальном блоге «Ростелеком» рассказал, как обучался алгоритм: «Чтобы алгоритм точно распознавал поведение участников ЕГЭ и корректно фиксировала нарушения, его нужно было обучить на большом массиве данных. Что мы и сделали, собрав видеозаписи с уже зарегистрированными нарушениями на экзаменах за 2018—2019 годы. Процесс обучения состоял из нескольких этапов: На первом видеозаписи прогонялись через алгоритм детектирования людей с использованием нейросети Yolo. В результате получалось видео с маркированными участками, где люди находились в течение долгого времени. Это было нужно, чтобы отсечь преподавателей, которые ходят по коридорам, например.
Каждому региону с человеком присваивался идентификатор, и обработанное видео с отмеченными регионами и идентификаторами сохранялось. Затем это видео просматривал человек, который отмечал как можно более точно моменты начала и конца нарушения если оно, конечно, было , а также идентификаторы «нарушителей». Также сохранялись моменты отсутствия нарушений как примеры нормального поведения, которые тоже нужны для обучения алгоритма. Так мы выявили еще и типичные нарушения — использование шпаргалок и телефонов, фотографирование материалов. Нам очень помогла открытая библиотека OpenPose, которая используется для определения положения людей в кадре, их поз и координат ключевых точек, относящихся к разным частям тела».
Первая версия алгоритма базировалась на использовании RandomForest — классификатора, обученного на результатах работы OpenPose. Но у нее был существенный недостаток: большая часть потенциально полезных данных просто выбрасывалась. Например, невозможно было увидеть, что у человека в руке — ручка или шпаргалка. На сегодняшний день технология видеоаналитики отслеживает видеопоток из аудитории в режиме онлайн, а между экзаменами — архивные видео из офлайна. Для сравнения: один наблюдатель может следить максимум за четырьмя аудиториями одновременно, а алгоритм может обрабатывать видео из более чем 2000 аудиторий за один экзаменационный день.
Елена Участие в интенсиве Якова Сомова «Нейросети в образовании» оказалось захватывающим опытом. Я действительно получила новые знания и навыки. Особенно ценно мне было получить ответы на вопросы, которые долго оставались без решения. Приятное интеллектуальное общение с коллегами, разделяющими интерес к использованию ИИ, добавило особый шарм этому опыту. Обмен идеями создало прекрасное сообщество единомышленников. Мероприятие проходило в офлайн формате, что создало уникальную возможность для профессионального взаимодействия. Если повторится подобное событие, настоятельно рекомендую присоединиться — это отличная возможность не только для обучения, но и для ценных профессиональных связей. 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!
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. Сколько зарабатывают программисты нейронных сетей? Зарплата зависит от опыта и навыков.
Например, новичок может рассчитывать примерно на 40 000 рублей в месяц. Профессионалы с опытом от одного до трех лет получают в среднем 120 000 рублей. Специалистам по нейросетям, которые трудятся в сфере от трех до шести лет, работодатели предлагают от 250 000 рублей в месяц. Это усредненные данные с сайтов по поиску работы.
В чем разница между машинным обучением и нейронными сетями? Нейросети и машинное обучение тесно связаны. Так, они стремятся создавать системы, которые могут обучаться и принимать решения без программирования. Разница между этими понятиями — в иерархии: нейронные сети — это один из видов машинного обучения.
В чем разница между нейросетью и искусственным интеллектом? Искусственный интеллект ИИ — это любая система, которая может выполнять определенные задачи, которые обычно решает человек. А нейронные сети — это разновидность ИИ для обработки сложных данных.
Очень верно выбрана тактика проведения. Действительно оценить полезность современных инструментов сложно, если не попробуешь на своем опыте порешать очень разные задачи, наиболее типичные для многих, не смотря на разные сферы деятельности. Было бы очень круто еще получать в конце обучения короткий гайд со всеми ссылками и алгоритмом последовательности нажатия кнопок для ключевых операций. Запомнить так много сразу последовательностей крайне сложно. Шикарный интенсив, который переворачивает сознание и открывает новые гооизонты понимания приближающихся революционных изменений. Организаторы интенсива — настоящие профессионалы своего дела.
Они не только отлично разбираются в теме искусственного интеллекта, но и умеют донести свои знания до широкой аудитории. Интенсив был организован на высшем уровне. Организаторы позаботились о том, чтобы участники получили максимум полезной информации и смогли применить ее на практике. Кроме того, организаторы были очень внимательны к участникам и отвечали на все их вопросы. Они помогали им разобраться в сложных темах и найти решения проблем. Я очень благодарен организаторам интенсива за их профессионализм и заботу о нас.
Яндекс Образование
| 108 каналов по Искусственному интеллекту и Нейросетям | Такой показатель предусмотрен в указе президента, который вносит изменения в действующую Национальную стратегию развития искусственного интеллекта (ИИ) до 2030 г. В 2022 г. только 5% россиян владели подобными компетенциями, говорится в документе. |
| Бесплатные нейросети и курсы по ИИ → 1000+ AI нейросетей на одном сайте | Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования. |
| Путешествие в мир искусственного интеллекта | Об этом новое расследование Эдуарда Петрова – "Ошибка искусственного интеллекта". |
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Все это происходит несмотря на зарождающееся регулирование, в связи с чем многие эксперты предрекают появление новых, ранее невиданных классов проблем. Одна из главных проблем ИИ — достоврность информации Это интересно: «Темная сторона» чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми Сегодня ИИ позволяет буквально автоматизировать создание фейков — как текстовых, так и видео, а значит имитирующего правду контента на просторах сети становится все больше. Создание более крупных моделей Развитие имеющихся ИИ-систем продолжается ускоренными темпами, несмотря на многочисленные предостережения. Напомним, что в прошлом году более 1800 технических специалистов, включая Илона Маска, Стива Возника, а также инженеров из Amazon, DeepMind, Google, Meta и Microsoft подписали открытое письмо с требованием приостановить обучение ИИ, более мощных чем GPT-4, хотя бы на полгода. По мнению подписантов, на данном этапе нейросети не поддаются контролю даже своих создателей, а потому регулированием ИИ должны заниматься и в правительстве, — подробнее можно прочитать здесь. Проблемой также является тотальная конкуренция за прибыль, славу и господство в отрасли, которая началась с релиза ChatGPT.
А подобная конкуренция, как уже не раз показывала история, любит обходить всевозможные ограничения и попытки регулирвоания. Так или иначе, многие эксперты склоняются к тому, что нам следует быть готовыми к появлению более мощного ИИ и целому потоку разнообразных приложений. В 2024 году ИИ-системы станут более мощными Так, в декабре 2023 года Google DeepMind анонсировала последнюю модель искусственного интеллекта Gemini Ultra, не раскрывая при этом объем вычислительной мощности, использованной для обучения модели. Однако по оценкам организации Epoch, занимающейся прогнозированием искусственного интеллекта, система была обучена с наибольшими мощностями. И да, Gemini Ultra примерно так же хороша, как и предсказывали эксперты.
Не пропустите: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да? Борьба за электроэнергию «В 2024 году спрос на электроэнергию значительно возрастет», — говорит Дэн Хендрикс, исполнительный директор Центра безопасности искусственного интеллекта, некоммерческой организации, базирующейся в Сан—Франциско. Эта доля, вероятно, резко возрастет в 2024 году, поскольку системы ИИ обучаются и работают на все больших объемах вычислительной мощности. Разработка более мощных ИИ-систем невозможна без войн за электроэнергию Компании все чаще попытаются заключить сделки с правительствами, чтобы обеспечить энергоснабжение.
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. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных.
Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть.
Внесите изменения и не забудьте нажать на кнопку «Сохранить» внизу страницы. Важно: Возможность редактирования анкеты будет открыта, до момента вашего зачисления. Когда ваши документы проверят операторы МФТИ и зачислят на курс, возможность редактировать анкету заблокируется. При возникновении трудностей напишите на help it-edu. Не получается прикрепить документ, что делать? Также обратите внимание на размер документа. Размер одного файла может быть максимум 2 Мб. Смогу ли я пройти обучение с телефона? Видеоматериалы вы сможете посмотреть с телефона, но для выполнения итоговой аттестации Вам понадобится компьютер или ноутбук. Я прошел курс, но отметка о выполнении задания не появилась, что делать? Результаты на платформу выгружаются постепенно, поэтому если вы недавно сдали работу, то необходимо подождать. Итоговые работы учителей-предметников проверяются вручную членами итоговой аттестационной комиссии. Поэтому отметка об успешной итоговой аттестации появляется не мгновенно. Итоговая аттестационная комиссия приступит к проверке работ 18 сентября 2023 года. Прохождение программы, аттестация, удостоверения Будет ли расписание? Онлайн-курс базового уровня полностью доступен к прохождению с первого дня, так же, как и доступ к тестированию. Онлайн-курсы продвинутого уровня открываются по одному модулю в неделю. Проходить онлайн-курсы вы можете в своем темпе. Предусмотрено расписание для очных вебинаров. Оно доступно в личном кабинете. Вы можете проходить обучение в удобном для вас темпе в рамках длительности программы. Итоговая аттестация должна быть пройдена до 2 октября 2023 года. Что будет, если я пропущу занятие? Занятия - предзаписанные видео лекции. Кроме них у каждого потока предусмотрено несколько очных вебинаров. Все вебинары сохраняются в записи, поэтому вы без проблем сможете посмотреть вебинар в удобное для вас время, но мы советуем присутствовать на занятиях лично. Как проходит проверка знаний? После изучения каждого модуля Вам предлагается тестирование, которое необходимо пройти. Также по окончании курса Вам предстоит итоговая аттестация в форме выполнения практического задания. Когда и в какой форме будет проводиться итоговая аттестация? Итоговая аттестация проводится в форме выполнения практического задания. Срок сдачи итоговой аттестации: до 20 октября 2023 включительно. Что я получу после обучения?
В процессе обучения старшеклассники освоят азы работы с нейросетями. Навыки в этой сфере требуются аналитикам данных, инженерам машинного обучения и исследователям в области ИИ. Курс даст представление об этих профессиях и поможет определиться с будущей карьерой в IT. Курсы» и преподаватель дистанционных курсов по искусственному интеллекту Курс «Глубокое обучение» поможет подросткам понять, насколько им интересно развиваться в ML в будущем. А полученные навыки дадут возможность преуспеть в тех областях, которые они выберут: повысить эффективность рабочих процессов, получить результаты более высокого уровня, возможно, даже совершить научные открытия. Курс рассчитан на учеников старших классов, для обучения необходимы знание школьной математики и базовые навыки разработки на Python. Каждый модуль включает короткие видеолекции и практические упражнения. Для старта понадобится зарегистрироваться в онлайн-школе Сириус. Курсы и выбрать курс « Глубокое обучение ». Яндекс активно развивает образовательные программы для школьников, которые увлекаются программированием либо хотят узнать больше о сфере IT.
Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
Общество Указ президента был подписан 15 февраля. Предыдущий вариант стратегии был утвержден в октябре 2019 г. Среди ее целей были разработка и совершенствование профильного программного обеспечения и оборудования, повышение доступности и качества данных, а также создание комплексной системы регулирования в сфере ИИ. В обновленной версии нацстратегии прописаны целевые показатели. Но официальные данные о том, какую роль играет ИИ в современной экономике, разнятся. По его данным, объем российского рынка ИИ в 2022 г.
В рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» федпроект нацпрограммы «Цифровая экономика», который, в соответствии с обновленной стратегией, станет частью нацпрограммы «Экономика данных».
Такие решения внедрены во многие зарубежные школы и вузы. Интеллектуальные учебные материалы. Фактически речь идет об учебниках нового поколения. Это цифровые образовательные платформы, которые позволяют организовать персонализированный учебный процесс, оценивать прогресс, выявлять пробелы в знаниях, и формировать предложения для педагогов по организации учебного процесса. Инструменты автоматизированной проверки и оценки. Автоматическая оценка заданий и тестов может значительно ускорить процесс проверки, уменьшить нагрузку на преподавателей и дать быструю обратную связь ученику. Существуют инструменты, с помощью которых можно просто сфотографировать на смартфон тетрадь с выполненным домашним заданием, и система распознает написанное, проверит, даст обратную связь о правильности выполнения и ошибках. А затем передаст эту информацию педагогу. Виртуальные тренажеры и ассистенты.
Преимущества ИИ перед традиционным методом обучения По мнению Карлова, даже в условиях взрывного роста ИИ, новые технологии не сможет заменить традиционное обучение, и тем более, педагогов. Более того, по оценкам международных экспертов в области ИИ, профессия учителя находится в группе наименьшего риска замены человека искусственным интеллектом. Это цифровые продукты, которые не заменяют человека, а направлены на усиление возможностей специалиста в какой-то предметной области: врача, инженера, архитектора. Системы ИИ дают возможность выстраивать персонализированное обучение в условиях массового образования. В традиционном классе учитель чаще всего выстраивает учебный процесс, ориентируясь на средних учеников. Сильным школьникам в этих условиях довольно легко и скучно, а слабым, наоборот, очень сложно и они не могут встроиться в темп. Платформы на основе ИИ могут оценивать темп и сложность, в зависимости от индивидуальных особенностей каждого учащегося, и предлагать индивидуальные подборки заданий, как на занятиях, так и дома.
Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия "Запустить обучение".
Мы разберём, как лучше представить задачу для нейронной сети, поскольку не все постановки в принципе разрешимы, и в этом нам поможет метод максимального правдоподобия. Но это всё ещё не компьютерное зрение. В этой части курса вы погрузитесь в свёрточные нейронные сети, методы регуляризации и нормализации, которые делают реальные задачи — разрешимыми. Кроме лекций вас ждёт 8 практических семинаров.
Каковы перспективные направления развития искусственного интеллекта и для чего вообще его стоит развивать? Ответы на эти и другие вопросы можно найти по ссылке. Выпуск был посвящен теме искусственного интеллекта, а ведущие специалисты в этой области дискутировали о тех потенциальных рисках и возможностях, которые приходят в нашу жизнь с развитием технологий.
Запись программы можно увидеть по ссылке. Карабулатова Ирина Советовна, доктор филологических наук, профессор, академик РЕАН руководила секцией «Цифровая гуманитаристика, анализ и обработка естественного языка». Выступающие: Шабельская Ника Кирилловна — Возможности формализации персуазивных маркеров «мягкой силы» в этнокультурном ценностном коде: на материале переводного сказочного кинодискурса России и Китая. Околышев Даниил Анатольевич — Коммуникативные типажи муниципальных служащих в публичном информационном пространстве. Анумян Карпис Саркисович — К вопросу о выделении эмотикона в языке: на материале эмотикемы удивлении. Ирины Карабулатовой по приглашению университета Циньхуа в Пекин. Это первый визит российских ученых в один из самых престижных университетов, который занимает первую строчку среди лучших высших учебных заведений Китая и лидирующую позицию в мировых рейтингах в различных областях науки и образования.
В рамках поездки, ученые Института ИИ МГУ рассказали о перспективных направлениях развития российской науки в области искусственного интеллекта, поделились новыми возможностями и результатами, позволяющими утверждать о необходимости синтеза точных и гуманитарных наук. Мероприятия в Пекине прошли с большим интересом со стороны студентов и молодых ученых, присутствовавших на лекциях российских профессоров. Поездка стала важным этапом в развитии российско-китайского научного сотрудничества, продемонстрировала потенциал для более глубокого сотрудничества в будущем. Участники сессии обсудили одну из самых «горячих» тем в области искусственного интеллекта, в рамках которой эксперты предположили какие технологии и в какие сроки российские ученые могут привнести в «российский ChatGPT», чтобы наше развитие в этой области стало опережающим. Запись дискуссии можно посмотреть здесь.
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в различные отрасли, включая образование. Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. Новости нейросетей и ИИ. Узнаете, что такое искусственный интеллект и нейросети. Поймете, почему их нужно осваивать именно сейчас. Составите список дел, которые сможете им делегировать уже сейчас.