База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. Выдающийся преподаватель иностранного языка и автор собственной методики обучения рассказала о том, как искусственный интеллект меняет образование. Вадим Ветров: Конечно же, задания по искусственному интеллекту — последняя и предпоследняя задачи, направленные на машинное обучение и на рекомендательные системы.
ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах.
Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие. В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно.
Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой.
Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются. И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. У инженеров, учёных и государства при использовании решений на базе открытых моделей ИИ всегда будут возникать вопросы доверия к ним. Поэтому только открытость и высокое качество датасетов, на которых тренируются нейросети, позволят опенсорсным моделям занять свой рыночный сегмент. Рост мультимодальных возможностей нейросетей Что случилось за год У ИИ появилась мультимодальность — теперь нейросети работают не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио. Они научились рисовать правильное количество пальцев на руках и повысили детализацию изображений до уровня фотографий. Прошли первые релизы нейросетей для создания видео — Pika 1.
Профильный эксперт считает, что основной целью авторов модуля было «увеличение охвата и внедрение его как можно в большем количестве университетов». Он уточнил СМИ, что вузам стоит отбирать программы по ИИ исходя из запросов работодателей, так как только в партнёрстве с представителями бизнеса удастся понять, каким специалистам необходимы подобные навыки. Заместитель директора по учебно-воспитательной работе Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Александр Ширяев пояснил СМИ, что в вузе дисциплины модуля преподаются не только для профильных специалистов, но и в рамках так называемой цифровой кафедры доступны для остальных студентов. Руководитель департамента больших данных и информационного поиска ВШЭ Евгений Соколов заявил СМИ, что «сейчас абсолютно все студенты бакалавриата изучают цифровую грамотность, программирование и анализ данных». По его словам, текущие курсы по ИИ разработаны под каждую программу, например, историки скорее учатся писать небольшие скрипты на Python и обрабатывать табличные данные с их помощью, а студенты факультета компьютерных наук изучают машинное и глубинное обучение.
После публикации нового единого образовательного модуля по ИИ в вузе также задумались об объединении учебных программ по ИИ в отдельный блок.
Рост и развитие. ИИ — не только высокооплачиваемая работа, но и тренировка интеллекта. Перед вами постоянно возникают новые, более сложные задачи, для которых нужно разрабатывать алгоритмы и модели машинного обучения, учиться, адаптироваться и внедрять инновации. Бонусы для IT-специалистов. Мы собрали топ-10 курсов по нейросетям и ИИ в 2024 году. Ориентировались на уровень программы, количество отзывов и рейтинг учебного центра. Уже через 9 месяцев можно трудоустроиться по специальности как Junior. Параллельно вы будете продолжать обучение и закончите курс как Middle-специалист.
Вы получите: Навыки разработки моделей машинного обучения и программирования нейросетей. Три проекта в портфолио и помощь по его оформлению. Помощь в трудоустройстве от Центра карьеры: консультации HR-специалиста, разработка карьерного плана. Если найти работу не получится, Skillbox возвращает деньги за обучение. Сертификат установленного образца как подтверждение ваших навыков. Сколько стоит? На день публикации материала стоимость курса в рассрочку: 5370 руб. Первый платеж через полгода. При оплате всей суммы сразу скидка 8325 руб.
Разработчик искусственного интеллекта от GeekBrains За 12 месяцев вы с нуля научитесь создавать и обучать нейросети. В курс входит 500 часов практики на реальных задачах. Программа обучения разработана под требования рынка: только востребованные навыки и инструменты. Трудоустройство на работу мечты в среднем через 3 месяца после завершения курса. Вы получите: Навыки работы с более чем 30 инструментами разработчика ИИ. Возможность создать и обучить модели машинного обучения: для распознавания лиц, прогнозирования данных и т. Сделаете своего чат-бота на основе ИИ. Опыт разработки в реальных проектах. Стратегию поиска работы, составления резюме, которое заинтересует работодателей.
Помощь в прохождении собеседования и трудоустройстве. Диплом о профессиональной подготовке. При беспроцентном кредите на 36 месяцев — 3654 руб. При оплате всей суммы сразу: 131 537 руб. Нейронные сети и Deep Learning от Skillfactory Для прохождения курса требуются навыки Data Science, знание основ машинного обучения, Python. Продолжительность: три месяца. Вы получите: Навыки программирования на Python, создания собственных нейросетей, их оптимизации и применения для реальных задач. Поддержку кураторов и общение с сокурсниками в закрытых группах. Готовые проекты для портфолио.
Помощь в трудоустройстве: резюме 10 лучших выпускников передаются партнерам. Сертификат о прохождении курса. При покупке в рассрочку на 12 месяцев — 3890 руб. Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия» Это вариант для тех, кто вообще не понимает, как работает ИИ и для чего он нужен. Даются основы, много материала нужно изучать самостоятельно.
На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов. Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS.
IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных.
Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным. Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей. Ситуацию подпортил и их фейл с пиаром в виде смонтированного демонстрационного ролика. До сих пор российские учёные отставали от зарубежных примерно на один год по мощности моделей и на два года по уровню научных исследований.
Однако в 2024-м этот разрыв может сократиться: главным драйвером здесь может стать Fusion Brain от «Сбера», развивающий идею MoE для мультимодальных решений и VisualQA. Ещё одним драйвером может стать разработка собственной модификации архитектуры «трансформер» — особенно если учесть, что за рубежом даже небольшие компании разрабатывают модификации моделей с механизмом внимания attention model. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — LLM продолжат развиваться в сторону мультимодальных моделей и роста числа параметров. Но всё это лишь количественные показатели. Да, они будут расти. Но приведёт ли этот тренд к качественным прорывам? Я сомневаюсь. Моё мнение: большие языковые модели — это бездумные «обезьянки», которые просто достают из «мешков со словами» каждое следующее слово.
ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. Десятки студентов Университета искусственного интеллекта обратились в суд, чтобы вернуть свои деньги за обучение. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно меняются и совершенствуются, от специалистов требуется готовность непрерывно учиться и осваивать новые навыки работы с нейронными сетями. Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества. Изначально NovelAI базировалась как ИИ-генератор рассказов, однако позднее появилась новая версия нейросети, которая была способна генерировать качественные аниме арты.
🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению
Арлазаров В.В., Лимонова Е.Е. (ФИЦ ИУ РАН) Вопросы устойчивости искусственного интеллекта на основе нейронных сетей: теория и практика ведущая Михеенкова М.А. Смотрите видео онлайн «Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023» на канале «Семинар "Проблемы. 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. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Использование искусственного интеллекта (ИИ) в школах набирает обороты во всем мире, Россия не исключение. Кадр из фильма об искусственном интеллекте Ex Machina, пропущенный через нейросеть проекта Dreamscope.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя. Такой подход увеличивает эффективность маркетинговых кампаний и повышает конверсию. Не стоит забывать и о аналитике. Системы искусственного интеллекта способны быстро и точно обрабатывать данные, помогая бизнесу принимать обоснованные решения. Это особенно важно в условиях быстро меняющегося рынка, где каждое решение может повлиять на успех предприятия.
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». Так проходит типичный тест на уроке с использованием системы: ученик передвигает, например, фазы луны на доске, а педагог на учительском планшете видит это в реальном времени и может одним нажатием кнопки проверить правильность выполнения задания.
По задумке авторов, такой мультимедийный процесс помогает детям и подросткам лучше воспринимать и запоминать скучную информацию. Евгений Тимаков, главный врач медицинского центра, врач-педиатр : «Например, тот же самый текст мы с вами запомнить можем очень тяжело — приходится читать текст несколько раз. Текст с картинкой запоминается уже лучше.
ИИ на русском языке стал настоящим прорывом в сфере нейронных сетей. Он может существенно упростить жизнь людей, помочь им быстрее и точнее принимать решения. Это только начало, и в будущем можно ожидать еще больших достижений и использование нейросети во все больших сферах деятельности. Нейронная сеть бесплатно [онлайн] Нейросеть для создания текстовых материалов бесплатно — это огромный прогресс в сфере обработки информации. Благодаря этой технологии мы можем сэкономить время, повысить эффективность работы и создать качественный продукт за считанные минуты.
Нейронная сеть может ответить на различные вопросы, предоставить информацию и даже помочь в решении сложных задач. Например, она может быть использована для поиска информации по заданному запросу, определения настроений и эмоций текста, анализа данных и прогноза результатов.
В первую очередь это нейросети для генерации изображений и чаты. Нейросеть Notion AI распознает текст и изображения, автоматически заполняет базы данных, предсказывает и анализирует данные, а также отвечает на вопросы пользователей. Bing AI — это разработка компании Microsoft, владеющей поисковой системой Bing. Нейросеть способна обрабатывать запросы пользователей, показывать результаты поиска, предлагать схожие запросы, а также выполнять другие задачи, связанные с поиском информации в Интернете. Есть и другие нейросети, которые контент-мейкеры могут использовать как удобный инструмент. С их помощью можно сделать из обычной аудиозаписи звук студийного качества, высокоточный AI-перевод, убрать фон на изображении, улучшить размер и качество изображения, создать эффектную презентацию и решать еще огромное множество повседневных задач, в том числе для маркетинга. ИИ сам составляет контент-планы, пишет сценарии для Reels и даже выявляет «боли» и потребности аудитории при правильном запросе.
Еще ChatGPT можно использовать для рерайта материалов, но каркас лучше подготовить самим. В копирайте применяем аккуратно, пока только для соцсетей. Используем Notion: она хорошо справляется с базовыми задачами, но еще многого не умеет. Чего не может делать искусственный интеллект В нем, безусловно, нет human touch, глубокой аналитики, поэтому он не может полностью заменить человека — профессионального маркетолога и пиарщика. Дизайнеры отдают предпочтение Wombo и Midjourney. Не всегда можно найти нужную иллюстрацию или картинку на стоке, намного быстрее будет сгенерировать изображение и немного его доработать. Большой плюс в том, что на выходе у тебя уникальная картинка, сделанная искусственным интеллектом, на которую не надо покупать права но надо купить доступ к нейросети, как правило, они имеют платный абонемент. Чего не может neural network: — корректно работать с неоднозначными вопросами; — учитывать контекст особенности аудитории, площадки, где будет размещен текст, и другие подобные нюансы ; — находить интересную фактуру: примеры, детали, кейсы и прочее иногда нейросеть справляется, но зачастую материала не хватает — получается суховатое изложение фактов; и, конечно, нейросеть не сможет поговорить с экспертом и добавить в материал ту фактуру, которой нет в Интернете ; — использовать собственный опыт и экспертность: у нейросети нет собственного опыта, а у человека есть. Практические советы Что дает ChatGPT Plus и зачем он нужен ChatGPT Plus — это платная подписка, по которой пользователи получают дополнительные преимущества, такие как приоритетный доступ к обновлениям и новым функциям, быстрый ответ от модели и обслуживание высокого качества.
Это помогает поддерживать бесплатное использование ChatGPT для как можно большего числа пользователей. Что такое промпты prompts в ChatGPT и чем они могут быть полезны Промпты — это подсказки или вопросы, которые пользователь дает нейронной сети для получения ответа или генерации текста. Простыми словами, промпты — это заранее внедренный контекст в вашу переписку с ChatGPT условное забалтывание. При классическом использовании промпты помогали делать базовые, но хорошо оптимизированные сценарии для YouTube, статьи для блогов, посты для соцсетей и т. Но есть и темная сторона: еще с самых первых версий шла война пользователей и создателей ChatGPT, связанная с тем, что первые пытались обойти систему. С помощью промптов-забалтываний ChatGPT мог начать выражать условное собственное мнение, предсказывать будущее и т. Секреты доступа к нейросетям для россиян Три правила для регистрации: VPN, почта не на домене «. Общие советы по работе с искусственным интеллектом Проверка фактов Руководствоваться здравым смыслом и обязательно проводить фактчекинг. Знания, ограниченные временем Учитывать, что модели могут не знать о текущих событиях.
Нейросеть обладает данными только до сентября 2021 года. Конфиденциальность Помнить о конфиденциальности информации: не загружать личные данные, пароли и секретную информацию. Искусственный интеллект становится все более важной частью нашей жизни. Он находит применение в самых разных областях, таких как маркетинг, здравоохранение, рынок финансов включая роботов для трейдинга на бирже , тяжелая промышленность, транспорт построение маршрутов и многие другие.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. 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.
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. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ.
Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. 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.
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. Компания Microsoft является ключевым партнером OpenAI, инвестирующим в эту компанию 10 млрд долларов. Copilot должен помочь пользователям Microsoft 365 подводить итоги встреч, писать эссе и заметки на основе данных из других приложений Microsoft и аналитики из Microsoft Graph. Также в его задачи входит подготовка презентации на основе текстов, отправка приглашений и другие задания. Пока Copilot существует только в тестовой версии.
Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать. 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.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
Розенблатт был автор перцептрона — прототипа современных нейросетей. Даже такая элементарная структура в те годы могла обучаться и самостоятельно решать простые задачи. Маккалоу и Питтс Однако для создания моделей мощных сетей на тот момент было недостаточно, поэтому их развитие замедлилось. Оно возобновилось только в 2010-е годы, с развитием компьютерных технологий и появлением мощных компьютеров. Следующим этапом развития стало появление нейросетей с искусственным интеллектом. Структура нейросети Структура Главное отличие нейросетевых моделей от классических заключается в их структуре. Основные элементы, из которых он состоит — искусственные нейроны и связи между ними. Искусственные формальные нейроны Искусственные нейроны также называются словом «узлы» — элементарные вычислительные единицы, связанные между собой.
Они представляют собой нелинейные функции с одним аргументом. Нейрон получает общую информацию, производит вычисления и передает данные дальше. Каждый нейрон имеет два параметра: входные данные input data и выходные данные output data. Синапс Синапсы — соединения, которые используются для того, чтобы отправлять сообщения между нейронами. Каждое из них имеет определенный вес. Это число, на которое умножается значение входящего сигнала, коэффициент, определяющий взаимосвязь между нейронами. Чем это значение выше, тем более важной является связь между узлами.
Если значение веса на выход превышено, узел активируется и отправляет данные следующему нейрону. Если показатели значений ниже, передача данных не происходит — в этом случае говорят об упреждающей связи, когда данные проходят только в одном направлении. Таким образом, проходя через синапсы, сигнал ослабевает, усиливается либо остается равным и неизменным, что в конечном итоге влияет на результат. Мозг системы — матрица весов, то есть все веса нейронной сети. Именно благодаря им информация обрабатывается и передается дальше. Слои Нейронов в нейросети много, поэтому они объединяются в слои: Входной, куда поступают данные. Они могут иметь любой формат — файлы, тексты, музыка, картинки, видео и другие.
Скрытые, в которых производятся вычисления и обработка. Обычно скрытых слоев не больше трех. Выходной — отсюда выходят результаты. Таким образом, чем большее число слоев в нейронной сети, тем сложнее задачи, с которыми она может справляться. Принцип работы Принцип работы нейронной сети схематично выглядит так: Принцип работы Информация в виде текста, изображений или в ином формате поступает на внешний слой. Нейроны внешнего слоя распознают ее, классифицируют и передают дальше. В скрытом слое происходит основная работа.
Скрытых слоев может быть несколько, иногда их количество доходит до миллиона. При прохождении через скрытые слои предыдущие значения данных умножаются на вес связи, после чего результаты суммируются.
Что вы имеете в виду? Речь идёт об искушении, которому можно поддаться, а можно не поддаться. Вот так и в ChatGPT. Помните, мультфильм «Двое из ларца»? Вот там они за Вовку и дрова кололи, и тесто месили, а потом и конфеты ели… То есть иллюзия и искушение, что всё будет делаться за тебя. Социальное расслоение — это воспользовался ты халявой или нет. Студенты и так в университетах не особо чему учатся.
А списывают, делают подробные шпоры, на экзаменах как-то отвечают. В этом смысле для таких студентов сильно ничего не изменится. Теперь для них шпоры может писать GPT. Социальное расслоение в том и выражается, что те, кто учился сам, — они более востребованы. Те, кто делал всё при помощи чат ботов, будут менее востребованы. Потому что на рабочем месте будет делаться анализ не того, какого вуза и какого цвета у тебя диплом, а того, что ты реально знаешь и понимаешь. Там, конечно, тоже что-то можно наговорить при помощи ChatGPT, но не всегда. Ведь ты не можешь предугадать заранее все вопросы на собеседовании? Можно ли придумать такое задание, с которым не справится искусственный интеллект, или это уже невозможно?
Можно придумать. Например, учителя и преподаватели встраивают в свои лекции или запросы какие-то вещи выдуманные, ненастоящие. Это нужно для того, чтобы обмануть искусственные интеллекты. Они дают студентам задачи, в которых прописана какая-то специфика, которую преподаватель рассказал на своей лекции и которой больше нигде нет. Сейчас у нейросетей есть одна слабая сторона: они пытаются ответить на все вопросы. Вот на этом их можно подловить.. Андрей, вы давно занимаетесь изучением искусственного интеллекта. Что вы думаете как эксперт: есть ли угроза, что ИИ выйдет из под контроля и будет принимать решения за нас? Это вопрос скорее философский и технофутуристический.
Вот недавно Google в пику Microsoft хотел сделать поисковые системы c искусственным интеллектом, но у них ничего не получилось. Есть история, что их искусственный интеллект начал что-то понимать, действовать как отдельный субъект. И они, испугавшись этого, закрыли проект. Но непонятно, слухи это или не слухи. У искусственного интеллекта есть понятие предназначения и понятие красоты. И они очень сильно отличаются от человеческих понятий. Его предназначение — выполнять поставленную задачу и расширять эту задачу. Если, например, я даю ответы на конкретном сайте, то искусственный интеллект более мощный может давать ответы ещё и на других сайтах, куда он сможет, например, свой код занести. То есть для искусственного интеллекта красиво то, что всегда является эффективной линией между двумя точками, то есть прямая: максимальное срезание углов, всего лишнего.
И этот момент может привести к определенному конфликту между пониманием красоты человеком и пониманием красоты искусственным интеллектом. Потому что никогда не знаешь, что окажется эффективным в процессе принятия решения. Это штука довольно опасная. Поэтому мы, моя команда в образовании, никогда не используем сильного искусственного интеллекта, то есть те нейросети, которые самостоятельно обучаются, а потом самостоятельно, непонятно как, принимают решения. Мы используем слабые искусственные интеллекты, которые предобучаются, а потом на каком-нибудь сервисе работают. Например, сервисе распознавания номеров машин. Ты ему даешь data set, он на нём работает.
Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Обучение нейронной сети. Вильямс», 2006. Основные термины генерируются автоматически : сеть, искусственная нейронная сеть, задача, окружающая среда, агент, ассоциативный поиск, время, класс задач, нейронная сеть, процесс обучения. Ключевые слова НИС, нейронные сети, искусственный интеллект, поисковые системы Похожие статьи Нейросетевые технологии адаптивного обучения и контроля... Данные, используемые для обучения нейронной сети, разделяются на две категории: одни данные используются для тестирования сети, а другие для обучения. Реальные качества нейронной сети выявляются только во время тестирования, поскольку успешное завершение обучения сети должно означать отсутствие признаков неправильной работы сети во время ее тестирования. Процесс тестирования следует реализовать так, чтобы в его ходе для данной сети можно было бы оценить ее способность обобщать полученные знания. Обобщение в данном случае означает способность сети правильно решать задачу с данными, которые... Нейронные сети и искусственный интеллект Статья в журнале... Данная статья посвящена искусственному интеллекту и нейронным сетям. Использование ИИ в современном обществе вносят новые формы в совершенствование интеллектуальных систем в сфере информационных Нейронная сеть — это одно из ее достижений, вдохновленное структурой человеческого мозга, которая помогает компьютерам и машинам больше походить на человека. Нейронная сеть — это либо системное Искусственные нейронные сети ИНС — это ключевой инструмент машинного обучения. Это системы, разработанные по вдохновению функциональности нейронов в мозге, которые будут воспроизводить то, как мы, люди, учимся. Нейросетевой подход в задаче обработки данных Использование нейронной сети в данной задаче позволило провести кластеризацию и разделить одну большую задачу составления оптимального варианта расписания на ряд подзадач. В результате обучения нейронной сети были получены модель обучения нейронной сети для построения оптимального варианта расписания на основе многослойного перцептрона приведенная на рисунке 2, а график сходимости обучения на рис. Составляющие искусственной нейронной сети. Все искусственные нейронные сети состоят из так называемых нейронов — модели, представляющей из. Рекуррентная нейронная сеть. 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.
Одним из путей это станет автоматизация маркетинговых процессов с помощью интеллектуальных систем. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных, выделять тренды и предсказывать потребительское поведение. Важным аспектом является также персонализация взаимодействия с клиентами. ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя. Такой подход увеличивает эффективность маркетинговых кампаний и повышает конверсию.
Яндекс Образование
Конференция о том, как искусственный интеллект помогает автоматизировать IT-рекрутинг и HR и как его грамотно внедрить, пройдет 31 мая в Москве и онлайн. Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть от Нетологии. 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.
ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Сегодня государство играет важную роль в развитии искусственного интеллекта и его применении в различных областях. Одним из поддерживаемых государством проектов, направленных на развитие сферы ИИ и данных, является реализация программы «Инженер данных Data engineer ». Она предоставляет обучающие материалы, которые помогут студентам успешно освоить все необходимые навыки и инструменты для работы с данными, от сбора до анализа и визуализации», — пояснили ИА REGNUM в Бауманке. Пройдя обучение по программе «Инженер данных», выпускники курсов смогут проектировать и создавать базы данных и хранилища данных; собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных; разрабатывать системы искусственного интеллекта и машинного обучения; работать с различными инструментами и технологиями для обработки данных; работать в команде с другими специалистами в области искусственного интеллекта. Реализация программы позволяет подготавливать высококвалифицированных специалистов, которые в дальнейшем могут стать катализатором для развития отрасли и повышения конкурентоспособности национальной экономики России, отмечают преподаватели МГТУ им. Елена Жоголева в свое время закончила Бауманку.
Работала в области железнодорожных перевозок, занималась планированием и анализом затрат на ремонт подвижного состава, а в конце 2018 года сменила сферу своей деятельности и перешла работать в ИТ. Говорит, что вопрос овладения новыми компетенциями, расширения используемых инструментов, понимания принципов работы информационных систем стоит постоянно. Например, в навигаторе: искусственный интеллект строит маршрут и учитывает внезапно возникшие ситуации на дороге, а также их влияние на скорость прохождения маршрута. Также известно об испытаниях автомобилей, управляемых ИИ.
Первый шаг — понимание основ. Обучение основам машинного обучения и анализа данных поможет вам эффективнее внедрять технологии в свой бизнес. Далее, экспериментируйте с инструментами и платформами, предоставляющими возможности по работе с ИИ. На нашем сайте публикуются обзоры и статьи, посвященные теме использования искусственного интеллекта в бизнесе и маркетинге. Следите за обновлениями, узнавайте о последних трендах и делитесь своим опытом.
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. Сфера информационных технологий динамично развивается — важно быстро адаптироваться к актуальным изменениям и применять новейшие научно-технические разработки в исследовательской и профессиональной практике.
Сейчас многие студенты хотят стать стажёрами в компании «Яндекс». Чего вы ждёте от своих стажёров? На стажировку в «Яндекс» попасть непросто — компания тщательно отбирает кандидатов на любые должности. При этом принять большое количество стажёров и вовсе нереально, поскольку за каждым новичком закрепляется наставник. Стажёры в «Яндексе» по направлению искусственного интеллекта и нейронных сетей решают крайне сложные задачи. Такой подход позволяет привить ответственность и быстро набраться опыта. Были ли какие-то стажеры, которые сразу попадали на работу в «Яндекс»? Хороший пример: студент 4-го курса пришёл в компанию стажёром, а уже через пару лет внедрил нейронные сети в работу «Яндекса». Как компания взаимодействует с университетами? Многие сотрудники преподают в университетах. Также существуют совместные программы с вузами. Вы отвечаете за практическую часть на базе искусственного интеллекта. Насколько много удачных экспериментов? Над чем Вы сейчас работаете? Доля неудачных экспериментов больше, нежели удачных. И это совершенно нормально, поскольку ведётся работа над сложными продуктами. Из удачных — успех при обучении голосового помощника Алисы рисованию, а также нейросети , пишущие музыку. Каков портрет учёного в области нейросетей? Зачем вообще нужен искусственный интеллект? Какое будущее нас ждёт? Посмотрите видео полностью, чтобы узнать ответы на эти вопросы. В дополнение к теме Сегодня часто можно услышать такие термины, как «нейронные сети», «искусственный интеллект». Эти слова уже довольно прочно вошли в русскую речь. ИИ по принципу работы схож с тем, как работает человеческий мозг. Однако ИИ нуждается в обучении.