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. Сезон: искусственный интеллект» — самый масштабный в России проект для ИТ-специалистов. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере.
Долго, но эффективно
- Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
- Нейросети школьникам
- Искусственный интеллект | Университет 2035
- Нейросети в образовании: ИИ-помощник для учёбы в школе | Сила Лиса
- Telegram: Contact @aicentr
- Let AI be | Онлайн-журнал про искусственный интеллект
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
Для того чтобы добиться высокой производительности, нейронные сети используют множество взаимосвязей между элементарными ячейками вычислений — нейроны. Искусственная нейронная сеть — это громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации, накапливающих экспериментальные знания и предоставляющих их для последующей обработки. Искусственная нейронная сеть сходна с мозгом по следующим параметрам: — знания, используемые искусственной нейронной сетью в процессе обучения, поступают в нее из окружающей среды; — для накопления знаний используются синаптические веса — связи между нейронами. Преимущества нейронных сетей, во-первых, обусловлены возможностью распараллеливания обработки информации и, во-вторых, самообучением, т. Указанные преимущества позволяют искусственным нейронным сетям решать сложные задачи, считающиеся на сегодняшний день трудноразрешимыми. Использование нейронных сетей обеспечивает следующие полезные свойства систем. Отображение входной информации в выходную.
Адаптивность к изменениям окружающей среды. Очевидность ответа. Отказоустойчивость: при неблагоприятных условиях производительность нейронных сетей падает незначительно. Эффективная реализуемость на сверхбольших интегральных схемах. Единообразие анализа и проектирования, что позволяет одно и то же проектное решение нейронной сети использовать во многих предметных областях. Аналогия с нейробиологией.
Суть задачи заключается в определении принадлежности входного образа, представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. Решение данного класса задач основано на подобии образов и размещении близких образов в одном кластере. Суть задачи: пусть имеется обучающая выборка X 1 , Y 2 , X 2 , Y 2 ,... Суть задачи: найти максимальное или минимальное значение целевой функции, удовлетворяющее системе ограничений. Следовательно, с помощью искусственных нейронных сетей можно решать задачи из разнообразных областей, а именно: обработка зашумленных данных, распознавание и дополнение образов, распознавание речи, ассоциативный поиск, абстрагирование, классификация, прогнозирование, оптимизация, составление расписаний, диагностика, обработка сигналов, управление процессами, сегментация сигналов и данных, моделирование сложных процессов, сжатие информации, машинное зрение. Как уже отмечалось ранее, основное преимущество искусственных нейронных сетей заключается в том, что они строят модель на основе предъявленной информации, т.
Именно по этой причине искусственные нейронные сети широко применяются в тех области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи. Например: — Ввод и обработка информации: распознавание рукописных текстов, отсканированных почтовых, платежных, финансовых и бухгалтерских документов. Также продолжат в дальнейшем совершенствоваться искусственные нейронные сети, используемые в финансовом прогнозировании, в информационной безопасности шифрование данных, контроль трафика в компьютерных сетях , археологических данных. В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция поиска эффективных методов синхронизации работы искусственных нейронных сетей на параллельных устройствах. Еще одна современная тенденция использования искусственных нейронных сетей — это вычисления. Современные нейрокомпьютеры в основном используются в программных продуктах, поэтому редко используют свой потенциал «параллелизма».
Параллельные нейровычисления начнут бурно развиваться тогда, когда на рынке появится большое число специализированных нейрочипов и плат расширений, предназначенных для обработки речи, видео, статических изображений и других типов образной информации.
Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель. На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными. На курсе GeekUniversity после модуля про машинное обучение вы научитесь оценивать эффективность и повышать качество своих моделей анализа данных, а для закрепления знаний самостоятельно выполните курсовой проект на выбор: классификация людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, предсказание спроса на товар, предсказание стоимости акций или классификация отзывов в приложении. Все проекты — примеры реальных задач, которые вам предстоит решать в будущем в качестве специалиста по машинному обучению.
Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород. Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать. Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике.
И хотя первичный ажиотаж сходит на нет, а разговоры о том, что ИИ уничтожит нашу цивилизацию, кажется, остались в 2023 году, эти новаторские интеллектуальные системы стали символом перемен буквально во всех отраслях — от экономики до образования. Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда Миллионы людей посмотрели в лицо искусственному интеллекту, а значит вопрос о том, хорошо ли мы понимаем эти системы и умеем ли ими пользоваться актуален как никогда. Вспомните, чем закончилась одна из главных дискуссий 2023 года о роли ChatGPT и подобных чат-ботов в образовании — все были сосредоточены на том, что учащиеся могут использовать ИИ для мошенничества, однако по прошествии года стало понятно, что неспособность преподавателей обучить школьников и студентов взаимодействию с чат-ботами может поставить их в невыгодное положение. И да, никакой «революции» в системе образования так и не произошло. Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram — так вы точно не пропустите ничего интересного! Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей. Нейросети в 2024 году Итак, с момента релиза ChatGPT разработка моделей генеративного искусственного интеллекта продолжается головокружительными темпами — новый класс ИИ-систем учится быть мультимодальным. Это означает, что данные, используемые для обучения нейросетей, поступают не только из текстовых источников, таких как Википедия, но и из видео на YouTube и других аудио и визуальных источников информации. Все это в очередной раз поднимает один из главных вопросов, связанных с ИИ-системами — достоверностью информации. Достоверность информации Чат-боты щедро делятся с нами фейковыми фото и видео причем, понять что перед нами фейк довольно трудно и в будущем эта проблема усугубится, нанося все больший вред как отдельным лицам, так и крупным компаниям и даже государствам. 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.
Так, например, вузы Японии выступили против данной инициативы. А университет Софии пошел еще дальше и выработал свои принципы в отношении ИИ, которые запрещают использовать чат-бот для докладов, сочинений и курсовых работ. В случае обнаружения - учеников ждет строгое наказание. А вот Московский государственный педагогический университет, напротив, разрешил своим студентам пользоваться нейросетями для подготовки итоговых работ. Согласно исследованию проведенному образовательной онлайн-платформы Skillfactory, половина российских студентов регулярно использует нейросети для учебных целей. Решение домашних заданий с помощью нейросетей: на что обратить внимание Все чаще школьники и студенты вместо того, чтобы просиживать всю ночь в библиотеке или искать информацию в интернете, прибегают к помощи ChatGPT. Из-за этого в российском общественном пространстве ведутся споры насчет пользы нейросетей. Так, например, Национальная комиссия по этике в сфере ИИ обратилась в Минобрнауки с целью урегулировать использование нейросетей в вузах. По мнению Ивана Карлова, сейчас использование школьниками ChatGPT может повысить успеваемость, но в будущем негативно сказаться на качестве их образования. Мы не сможем запретить школьникам и студентам использовать ИИ, и мы не должны делать вид, что их не существует, и делать все по-старому. Нужно менять образовательный процесс, типы заданий, формы работы таким образом, чтобы нейросети из инструмента академического мошенничества превратились в инструменты «усиливающего интеллекта». Опасности и подводные камни использования ИИ в образовании Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. Внедрение цифровых решений не должно ограничивать свободу выбора человеком своего образовательного пути и профессии. Системы ИИ должны помогать специалисту, но не решать за него, не навязывать ему те или иные решения. Это связано как с недостаточной цифровой грамотностью, так и с отсутствием доверия к работе ИИ. Основная проблема, по мнению Евгения Бурнаева, это конфиденциальность данных и уязвимость к всевозможным взломам.
"Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом
Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных.
Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel.
Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов.
С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству. Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи.
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.
Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети ИНС , навеянные вычислительными и коммуникативными способностями мозга человека, являются значительной парадигмой в машинном обучении. Как таковые они послужили основой для множества мощных алгоритмов с применением в распознавании образов, запоминании, отображении и др. В последнее время наблюдается значительное продвижение в аппаратной реализации этих сетей с целью преодоления вычислительных сложностей при программной реализации: мощностной потенциал человеческого мозга составляет приблизительно 15Вт, и его вычислительные способности... Искусственные нейронные сети Статья в журнале... Таким образом, искусственные нейронные сети представляют очень гибкий аппарат для решение широкого спектра задач, от обучения игрового искусственного интеллекта до прогнозирования поведения экономики отдельного региона или целого государства.
Качество решения задачи каждый раз зависит от объема и качества исходных данных. Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, синаптические веса, ассоциативная память, сигнальные графы, матрицы смежности сигнальных графов, шаговый алгоритм. В прикладных задачах все большее распространение находят искусственные нейронные сети ИНС [1,2,3]. Исследование возможностей использования нейронных сетей Из определения искусственного нейрона следует понятие ИНС искусственной нейронной сети — совокупность взаимодействующих между собой искусственных нейронов. Это качество есть и у искусственных нейронных сетей. После тренировки они способны не обращать внимание на входы, на которые подаются шумовые данные. Нейронные сети способны корректно функционировать, даже если на входе данные зашумлены. Для этого существует процесс обучения сети. ИНС учатся подобно человеку.
Обучение нейронной сети Training — поиск такого набора весовых коэффициентов, при котором входной сигнал после... Модель математической нейронной сети Статья в журнале... Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг [4]. Используется в Google, когда вы ищете фото или в камерах телефонов, когда оно определяет положение вашего лица и выделяет его и многое другое. Теперь, чтобы понять, как работают нейронные сети, давайте взглянем на их составляющие и параметры. Эволюционный подход к настройке и обучению нейронной сети Построение искусственной нейронной сети ИНС , с классической точки зрения, выполняется методом проб и ошибок. Исследователь задает параметры сети: количество слоев и нейронов, структуру связей между нейронами, а затем наблюдает результаты — сеть обучается и тестируется на тестовой выборке. В зависимости от результатов тестирования исследователь производит изменения параметров сети. Для обучения используется обучающая выборка, включающая наборы входных сигналов X и соответствующие эталонные значения выходных сигналов Y...
Формирование нейронной сети Статья в журнале... Нейронные сети — математические прототипы модели , а также их аппаратные реализации, организационному принципу и функционированию биологических нейронных сетей нервных живого организма [5].
Сначала AI действует по всем принципам маркетинга: разбивает потребителей на группы и определяет, какие продукты и услуги им интересны. Потом на основе этих данных создает индивидуальную рекламную кампанию для каждой целевой группы. Такой подход нейросети не только увеличивает конверсию, но и улучшает взаимодействие клиента с брендом. Дизайн AI используют в дизайне. Например, уже сейчас с помощью нейросетей создают уникальные дизайны, вижуалы, логотипы. Это существенно экономит время и облегчает работу с контентом. Правда, пока результат, который выдает искусственный интеллект, часто приходится корректировать. Копирайтинг С помощью AI копирайтеры уже пишут тексты: точнее, «добывают» заготовки для них по несколько абзацев, которые потом связывают между собой человеческим языком в статью.
Эта статья, которую вы читаете, тоже использует фрагменты текстов, написанных ChatGPT. Крупные бренды, которые уже используют искусственный интеллект в рекламе и маркетинге Большинство крупных брендов активно применяют искусственный интеллект в разработке креативных кампаний и не только. Coca-Cola использует AI для персонализированных рекламных кампаний, а Sephora — для индивидуальных рекомендаций по макияжу и уходу за кожей. Toyota с помощью AI в маркетинге создает уникальные дизайны своих автомобилей. А вот пример из России: некоторые логотипы для клиентов студии Артемия Лебедева делает нейросеть, которую назвали «Николай Иронов». Демоверсия искусственного интеллекта «Николай Иронов» студии Артемия Лебедева. Сервис генерирует 999 логотипов и позволяет скачать 6 дизайн-паков Из свежих примеров — поздравление с 8 марта 2023 года от нейросети Сбер. В видеоролике современные девушки превращаются в персонажей на картинах известных художников. Есть мнение, что скоро нейросеть заменит креаторов во всем мире и кардинально поменяет маркетинг. Так ли это?
Чат-бот появился в ноябре 2022 года. Сама технология разработана в 2021 году компанией OpenAI, одним из ведущих игроков в области искусственного интеллекта. Что может ChatGPT Нейросеть в формате живого диалога с пользователем может отвечать на вопросы, помогать в исследованиях, в том числе маркетинговых, написать рассылку или статью, подготовить SEO-оптимизированный текст и даже написать программный код или найти баги в нем. Он дает ответ на нужном языке и знает русский. Нейросеть учится на своих ошибках. Она может работать с большими массивами данных. Искусственный интеллект признает свои ошибки и отклоняет неуместные запросы. Сервис пока бесплатный. Нейросеть ChatGPT может переводить тексты и использоваться в качестве диалогового агента для разных приложений, включая обучение, развлечения и автоматизацию задач. OpenAI предоставляет API для разработчиков, которые хотят использовать технологии в своих приложениях и проектах.
Так, российский сервис Grammarly уже встроил алгоритмы OpenAI в свой код.
Гобой, саксофон, контрабас и даже орган запросто умещаются на одной странице такого учебника: здесь и изображения инструмента, и его история, и даже звучание. Можно нажать на инструмент — он подсветится и заиграет музыка. 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.
Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?
Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Если вам интересно познакомиться со спецификой технологий обучения нейросетей, а возможно и принять участие в развитии передовых технологий, регистрируйтесь на вебинар «Кто и как обучает искусственный интеллект». Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript.
Почему сейчас важно изучать искусственный интеллект?
- Сергей, расскажи, где ты учился и как пришёл к работе с нейросетями?
- Что такое нейросети и для чего они нужны
- AI Journey 2024 - Международная конференция Сбера по искусственному интеллекту
- Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
- ИИ в образовании: как нейросети помогают ученикам и преподавателям
Искусственный интеллект
технологии, математика, искусственный интеллект (ии), компьютерные технологии, нейросети. 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. Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему. Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в различные отрасли, включая образование.
«Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников
И хотя в это трудно было поверить, но столь скромный релиз изменил все — к январю 2023 года ChatGPT стал самым быстрорастущим приложением за всю историю и предоставил любому пользователю сети доступ к одной из самых мощных нейронных сетей. Затем в феврале Microsoft и Google обнародовали планы по объединению чат—ботов с поисковыми системами. И, надо сказать, ранние демоверсии были не очень хороши — чат-бот Microsoft Bing буквально слетел с катушек выдавая бессмыслицу, а Bard от Google и вовсе грешил фактическими ошибками в рекламном ролике. Но этот выпущенный из бутылки джинн не собирался возвращаться обратно и в конечном итоге привел к переосмыслению ежедневного взаимодействие пользователей с Интернетом. Нейросети в одночасье изменили все Больше по теме: Как при помощи нейросети Bing создавать текст и картинки. Рассказываем на личном примере Так, за короткое время корпорации представили своих помощников на основе чат-ботов широкой публике, а их способности действительно впечатляли — ИИ-системы оказались способны писать тексты, гененировать изображения, составлять отчеты и целые наборы слайдов за считанные секунды. Корпорация Meta также не осталась в долгу, выпустив сразу две модели для создания изображений буквально чего угодно. Да что уж там, сегодня телефоны Google со встроенным ИИ позволяют редактировать фотографии в невиданной ранее степени, заменяя грустные лица счастливыми, а пасмурные дни — идеальными закатами. И хотя первичный ажиотаж сходит на нет, а разговоры о том, что ИИ уничтожит нашу цивилизацию, кажется, остались в 2023 году, эти новаторские интеллектуальные системы стали символом перемен буквально во всех отраслях — от экономики до образования. Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда Миллионы людей посмотрели в лицо искусственному интеллекту, а значит вопрос о том, хорошо ли мы понимаем эти системы и умеем ли ими пользоваться актуален как никогда.
Вспомните, чем закончилась одна из главных дискуссий 2023 года о роли ChatGPT и подобных чат-ботов в образовании — все были сосредоточены на том, что учащиеся могут использовать ИИ для мошенничества, однако по прошествии года стало понятно, что неспособность преподавателей обучить школьников и студентов взаимодействию с чат-ботами может поставить их в невыгодное положение. И да, никакой «революции» в системе образования так и не произошло. Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram — так вы точно не пропустите ничего интересного! Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей.
В Минобрнауки пояснили, что курс создан ведомством совместно с «Альянсом в сфере искусственного интеллекта» ассоциация объединяет ведущие технологические компании, такие как «Сбер», «Яндекс», «Уралхим» и другие для развития компетенций и ускоренного внедрения искусственного интеллекта.
В Минобрнауки уточнили, что обновлённый учебный модуль разработан «для оказания вузам методической поддержки образовательного процесса и актуализации образовательных программ в соответствии с последними тенденциями в сфере искусственного интеллекта». Ввести модуль в программы разных уровней вузам рекомендуется с 1 сентября. В ведомстве рассказали СМИ, что «университеты сами разрабатывают образовательные программы и формируют учебный план», поэтому решение о включении модуля на том или ином курсе обучения вузы будут принимать самостоятельно. В рабочую программу обновлённого модуля по искусственному интеллекту от Минобрнауки входят «Основы программирования на Python», «Математический анализ», «Линейная алгебра» и «Теория вероятностей и математическая статистика». Программа курса в зависимости от направления подготовки студентов подразделяется на три уровня: базовый, продвинутый и экспертный.
К участию в хакатонах не допускаются работники и представители проекта, их аффилированные лица, члены семей и их представителей, третьи лица, имеющие непосредственное отношение к организации и или проведению мероприятия. Как будет проходить хакатон? Хакатон проходит в гибридном формате онлайн и офлайн и длится 3 дня. К участию в хакатоне допускаются команды, подтвердившие свое участие на платформе проекта в соответствии с настоящим Положением. После официального открытия хакатона участники решают поставленные кейсовые задачи на протяжении 40-48 часов. К защите допускаются команды, присутствующие минимум на 2 чек-поинтах. Подробные правила проведения описаны в Положении о проекте. Я могу принять участие в любом мероприятии? Как будут распределяться кейсы между командами? К этапу выбора кейсовых заданий допускаются участники уже сформированных команд. Выбрать кейс может любой член команды.
Участники смогут прийти в специально оборудованное помещение с рабочими местами и интернетом. Чек-поинты и защиты проектов по-прежнему будут проходить в онлайн-формате. Адрес площадки в округе можно посмотреть на странице каждого конкретного хакатона. На мероприятии могут находиться только зарегистрированные участники, подтвердившие свое участие в личном кабинете не позднее, чем за 7 дней до старта хакатона. При этом для регистрации на площадке в команде должно быть не менее 3 человек. Накануне все зарегистрированные участники получат подробную инструкцию с информацией об особенностях прохода в место проведения мероприятия и удобных способах прибытия. Важно: при себе необходимо иметь паспорт. Кто может принять участие в хакатоне? Гражданин Российской Федерации, достигший 14 лет и обладающий компетенциями в сфере разработки решений на основе технологий искусственного интеллекта. Специалисты каких сфер могут принять участие в хакатоне? Работа с данными и технологии ИИ.
Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. Дополнительное профессиональное образование в области искусственного интеллекта и в смежных областях при финансовой поддержке от государства.
Виртуальный учитель: как ИИ меняет образование
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.
Во вводных объясняют, почему в 2022 году все заговорили об искусственном интеллекте и как написать идеальный запрос для ChatGPT. Дальше расскажут, как упрощать быт, писать тексты, работать с данными и генерировать идеи с ChatGPT, а потом — как создавать иллюстрации в Midjourney. Авторы обещают дать примеры готовых сценариев для запроса к нейросети, а еще научат, как писать их под свои нужды. Все советы отрабатывают на упражнениях с примерами запросов. Источник: datacamp. Тренинг ведет Пол Чапмен, менеджер учебных программ платформы Datacamp, которая специализируется на искусственном интеллекте и больших данных. Программа разделена на две части: первая рассказывает о возможностях и ограничениях ChatGPT и учит писать эффективные промпты.
Сервис на основе искусственного интеллекта генерирует задачи для каждого ученика с учетом его предыдущих результатов. Новый программно-аппаратный комплекс для школ — запатентованное изобретение разработчика Максима Абаляева. Гобой, саксофон, контрабас и даже орган запросто умещаются на одной странице такого учебника: здесь и изображения инструмента, и его история, и даже звучание. Можно нажать на инструмент — он подсветится и заиграет музыка. Все наглядно и просто: учителю нужно лишь кликать по тачпанели.
Сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, картинок и фото. В эту группу входят нейросети, способные что-то создавать. Это, к примеру, генераторы картинок или текстов. Еще одна классификация делит нейросети на однонаправленные и реккурентные в зависимости от распределения данных по синапсам: Однонаправленные прямого распространения. Сигнал движется от входного слоя к выходному, обратного движения нет. Нейросети такого типа используют для распознавания речи, кластеризации, составления прогнозов. 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.