Выросло число вакансий для специалистов с подтвержденными знаниями нейросетей в 2023.
Топ-15 курсов по нейросетям
| Курс «Нейросети: практический курс»: обучение на специалиста по нейросетям и ИИ онлайн — Skillbox | В течение 2024 года около 200 преподавателей столичной системы среднего профессионального образования (СПО) пройдут обучение в области искусственного интеллекта (ИИ), получив как теоретические знания, так и навыки применения нейросетей на практике. |
| Топ-11 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса | Обучающие тренажеры и блоги по нейронным сетям. |
| Мир нейросетей - новости, обучение и заработок – Telegram | Курсы, обучающие работе с нейросетями, помогут вам повысить уровень своей квалификации и стать более востребованным специалистом. Их разнообразие позволяет выбрать подходящий вариант, с учетом сферы своей деятельности, формата обучения, длительности и стоимости. |
| Как обучить свою первую нейросеть - | Обучающие тренажеры и блоги по нейронным сетям. |
ТОП-12 курсов и обучения по работе с нейросетями
Сначала это были алгоритмы, потом — эвристики с подобранными параметрами, потом — какие-то простые ML-вещи. Нейросетей долго не было, потому что отвечать на запросы пользователей с их помощью сильно дороже, чем с помощью классических решений. А в поиске время ответа важно. Раньше нужно было потратить год работы команды из ста человек, чтобы улучшить пользовательский опыт на пару процентов. С приходом нейросетей оказалось, что можно увеличить показатели качества на те же два процента, если в течение месяца обучать алгоритм.
Стало ясно, что в это выгодно вкладываться. За годы работы крупные компании — Google, Microsoft, Яндекс — накопили много данных. Они начали тренировать на этих данных большие нейросети, чтобы решить множество внутренних и внешних задач. Пару лет назад «Яндекс» запустил нейросеть «Балабоба».
Технология позволяла решать различные задачи, связанные с текстами. Это выглядело как простой сервис для генерации текстов, но технология позволила решать разные прикладные задачи внутри компании — без сбора больших датасетов и привлечения разработчиков. Это очень прикладные вещи: иногда нужно переписать формулировки, иногда найти в объявлении контактную информацию. Затратив пару месяцев работы команды, можно не просто увеличить показатели счастья юзеров, но и сразу решить целую пачку проблем на нескольких проектах.
Вот такой странноватый анекдот сочинила нейросеть «Балабоба» Благодаря вложениям больших компаний на рынке стали появляться результаты работы разработчиков нейросетей. Сейчас люди успешно пишут письма и дипломы с помощью ChatGPT, генерят картинки с помощью StableDiffusion и делают потрясающие аватарки в Lensa или Prisma. Пользователи любят с их помощью менять и стилизовать изображения. Я тоже пользуюсь этой технологией: у меня на аватарке стоит картинка, сгенерированная нейросетью.
Трудно сказать, почему это так популярно. Но факт остается фактом: в этой области все еще много стартапов, которые легко привлекают инвестиции. Моя аватарка после обработки нейросетью Вклад разработчиков в развитие нейросетей Время от времени кто-то из разработчиков предлагает классные идеи и сам же воплощает их в жизнь — в рамках коммерческого проекта или просто в виде домашнего задания. В 2016 году люди, работающие с текстами, стали пользоваться моделью, которую популяризовал Андрей Карпатый — сейчас очень известный специалист.
Он написал один из популярных постов про рекуррентные нейронные сети. Все кинулись искать полезное применение этой технологии. Модель была маленькая, она не позволяла решать много задач, но люди вдохновились. Вклад Карпатого в генерацию текстов огромный.
Он популяризовал неизвестную технологию, привлек широкий круг разработчиков. Те стали генерировать идеи, проверять гипотезы и заметно продвинули отрасль вперед. Видео Карпатого про языковое моделирование Опенсорс дает большой вклад в развитие ML. Популярнейший фреймворк машинного обучения PyTorch для языка Python — полностью опенсорсный продукт.
Известная библиотека для машинного обучения TensorFlow — изначально внутренняя библиотека Google, которую компания со временем перевела в опенсорс, и с тех пор ее развивает комьюнити. Среди контрибьюторов все еще много людей из Google, но влияние комьюнити велико. Такими опенсорсными проектами пользуются абсолютно все, кто занимается обучением нейросетей и применяет их в своих проектах. Если разработчик делает коммиты в PyTorch, это классная строчка в его резюме — он сделал полезный вклад для всего сообщества.
Поэтому разработчики заинтересованы в том, чтобы контрибьютить в громкие опенсорсные проекты. Важный вклад делают журналисты и блогеры в мире науки, которые занимаются пересказом статей, рассказывают аудитории, какова была изначальная идея, как она менялась. Как правило, это классные специалисты с личным брендом, им можно доверять. В ML ярко проявляется тенденция, что с помощью личного бренда можно находить хорошую работу, получать гранты и участвовать в интересных проектах.
Кроме Андрея Карпатого, стоит упомянуть научного сотрудника Google Себастиана Рудера, Константина Воронцова с опенсорс-курсом по ML, преподавателей Школы Академии Данных, которые создали свой онлайн-учебник по машинному обучению, Валеру Бабушкина и других ребят, которые ведут научно-популярные Telegram-каналы и рассказывают про интересное в области ML. Что в итоге Нейросети отлично умеют находить и генерировать тексты, картинки и музыку.
Создавать маркетинговую и PR-стратегию.
Формировать структуру сайта и автоворонки. Использовать нейросети для решения SMM-задач. Разрабатывать контент-план, писать посты и сценарии, создавать визуал.
Писать рекламные объявления, адаптированные под разные площадки, генерировать заголовки и баннеры. Генерировать текстовый контент в авторском стиле. Монтировать видео.
Встраивать ИИ-консультанта на сайт и в автоворонку.
Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные. Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения.
Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше.
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. 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.
Чему научат Расскажут, как компании используют и внедряют нейронные сети в рабочей, образовательной, развлекательной сфере.
Сделают обзор популярных нейросервисов. Научат создавать статические изображения, рекламные креативы, коллажи, логотипы на базе Midjourney. Покажут, как правильно генерировать текстовый контент в ChatGPT. Дадут инструкции по работе с видео.
Объяснят, как делегировать рутину нейросетям, работать меньше, но продуктивнее. Стоимость По окончании выдается сертификат. Двухнедельный формат включает 7 занятий, полный курс из 24 занятий длится шесть недель. Даются домашние задания с фидбеком от преподавателей.
Предоставляется доступ в закрытый чат единомышленников и доступ к чат-боту GPT с увеличенным лимитом сообщений. Кто ведет Специалист по компьютерной графике и нейросетям, режиссер монтажа с 20-летним опытом работы в кино и на телевидении Игорь Чупин и другие профессионалы. Создавать тексты для соцсетей, сайтов, рекламы с GPT- ботом. Много фишек и лайфхаков.
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
| ≡ Курс по нейросетям | Университет ZeroСoder | «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. |
| Ракова рассказала об обучении педагогов колледжей работе с нейросетями | Курс по нейронным сетям и Deep Learning от Skillfactory – самая эффективная программа изучения машинного и глубокого обучения. |
| 30 лучших курсов обучения по нейросетям в 2024 году | Специалисты Новосибирского государственного технического университета НЭТИ работают над созданием быстрообучаемых нейросетей. |
| Курс по нейронным сетям на Python: обучение для начинающих | С помощью нейросетей программа обучения адаптируется специально под каждого студента на основе Ваших уникальных знаний, навыков, потребностей и целей. |
ТОП-10 бесплатных курсов по нейросетям для начинающих 2024
«По поручению главы государства Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработали рейтинг российских вузов по качеству подготовки специалистов по ИИ. Практический курс по использованию нейросетей для начинающих специалистов и бизнеса. За 3 недели с нуля вы научитесь зарабатывать больше и упрощать свою работу на 80% с помощью нейросетей. 3 084 объявления по запросу «обучение нейросети» доступны на Авито во всех регионах.
Кто такой разработчик нейронных сетей?
- Лучшие курсы для обучения на оператора нейросетей
- Особенности профессии
- КОМУ НУЖНЫ НЕЙРОСЕТИ?
- Курс «Нейросети: практический курс» в Skillbox
- Онлайн-курс "Специалист по нейросетям"
Искусственный интеллект породил спрос на новую профессию
Нейронные сети. В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных. Автор обучающих курсов по соцсетям и нейросетям. одна из самых популярных и быстроразвивающихся областей в IT-обучении.
Искусственный интеллект породил спрос на новую профессию
Подожди, а нейросеть появилась раньше Шедеврума? Как она работает в проекте — и где ещё планируете её развивать? Всё верно. Сначала появилась нейросеть, потом — Шедеврум и его задачи. Идея с Шедеврумом возникла в конце 2022 года. На тот момент у нас уже была обученная сеть, а потом мы к ней добавили первую версию бэкенда, который генерирует изображения. И команда сделала всё за новогодние праздники. Первая версия названия проекта была «Шедеврус», ещё был «Им-Ям» Yimg-Yamg , но это плохо воспринималось на слух. В итоге победил вариант «Шедеврум» — это классное многослойное название.
Приложение генерирует шедевры внутри room — «своей комнаты». У этой нейросети есть и другие применения. Миссия моей команды — в разработке достаточно общих технологий, которые используются в разных продуктах компании и касаются большей их части. Шедеврум — это интересная, фановая B2C-история, но наша цель — расти дальше. Есть планы внедрения в B2B, рекламу и много ещё куда. Например, Яндекс использует в рекламе иллюстрации, созданные той же нейросетью, что работает в Шедевруме. Если у рекламодателя нет собственной картинки для объявления, он может выбрать из предложенных нейросетью. Нейросети можно использовать как для решения бизнес-задач, так и для развлечения.
Мы постоянно в поисках новых применений. Уже сейчас нейросеть может придумать костюмы и декорации, разработать креативные концепции — помогать людям в их профессиональной деятельности. Отправить запрос на коммерческое использование контента из Шедеврума можно через форму обратной связ и — ответ придет в течение 5 рабочих дней. Как вообще работает Шедеврум? В первую очередь сеть понимает, что хочет изобразить пользователь. Для этого мы используем отдельную нейросеть. Она обучалась на датасете текстов, понимает, как устроен язык и какие в нём взаимосвязи. Её задача — представить данные для другой нейросети в виде вектора чисел.
Туда она кодирует информацию, о чём фраза, как взаимосвязаны слова. Вторая нейросеть в процессе обучения видела 330 млн изображений и текстов, связанных с ними. Предполагается, что она сформировала своё представление о мире: каким визуальным образам соответствуют те или иные слова, как устроен мир изображений, как надо рисовать.
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. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг.
Проблема исчезающего градиента и паралич сети. Проблема инициализации сети. Нормировка выборки. Измерение качества обучения. Бинарная кроссэнтропия как функция потерь. Понятия эпох, итераций, бэтча в обучении нейронной сети. Методы борьбы с переобучением: прореживание выходов, стохастические выборки, искусственные выборки. Выбросы в обучающей выборке. Причины появления выбросов. Фильтрация выбросов.
Метод регулировки весов обучающей выборки. Занятие 4 — Сверточные сети Анализ изображений. Как животные видят. Трансляционная инвариантность свёрточных нейронных сетей. Определение свёртки. Строительные блоки для сверточных сетей: свёртка, активация, субдискретизация. Maxpooling, padding. Какие параметры подбираются при обучении сверточных сетей. Как работает свёртка с набором изображений на выходе предыдущего свёрточного слоя. Визуализация выходов скрытых слоёв в tensorflow.
Две фазы обучения сверточных сетей. Занятие 5 — Генеративно-соревновательные сети GAN Принцип работы соревновательных генеративных сетей. Структурная схема. Генератор и дискриминатор. Латентное пространство. Повышение качества распознования за счет дообучения.
На примере ChatGPT будет показано, как создавать качественные тексты, составлять договоры аренды, а также решать математические задачи. Будет также охвачена работа с иллюстрациями по грамотным запросам и использование их в рекламных кампаниях и каталогах продукции. Кроме того, будет рассмотрена работа с видео- и аудиоматериалами, включая создание видео без съемки и улучшение качества звука в программе Adobe Podcast. Кому подойдёт курс: Копирайтерам, редакторам и авторам, которые хотят делегировать написание текстов, проверку фактов или составление структуры статей. Аналитикам, юристам и студентам, которые хотят быстро искать и проверять любую информацию, а также обучать нейросети под свои задачи, например, составление формул или форм договоров. Предпринимателям и руководителям, которые хотят сэкономить на специалистах или внедрить нейросети в свои бизнес-процессы. Дизайнерам, создателям и архитекторам, которые ищут вдохновение и быстро визуализируют свои идеи. Блоггерам, сценаристам и контент-мейкерам, которые хотят поручить нейросетям создание контента, включая написание сценариев, прогрев и контент-планов, а также генерацию видео. Чему вы научитесь: Составление качественных текстов, включая договоры аренды. Создание иллюстраций по грамотным запросам для использования в рекламе и каталогах продукции. Работу с видео- и аудиоматериалами, включая создание видео без съемки и улучшение качества звука в Adobe Podcast. Начало работы через нейросети, включая регистрацию и использование альтернативных сервисов без регистрации и VPN. Правильную формулировку запросов и поиск готовых промтов, чтобы нейросеть понимала и решала поставленные задачи. Решение реальных задач с помощью ChatGPT, Midjourney и Stable Diffusion, таких как составление договоров аренды и создание фото-контента для социальных сетей.
Топ-15 курсов по нейросетям
Специалист отсеивает накопленный материал и интегрирует в нейросеть. Напиши 9 нейронных сетей за 3 дня. Новые фишки нейросетей: от работы с файлами до обучения моделей под свои задачи.
ТОП-25 онлайн-курсов по нейросетям — обучение разработке нейросетей и работе в них
Авторы на своих сайтах пишут «Заработок на нейросетях», но на деле предлагают обучение продвижению вашего продукта или SMM с использованием нейросетей. Замдиректора Центра социальных исследований и технологических инноваций НИУ ВШЭ Ефим Фидря считает, что нейросети «могут помочь в повседневной жизни», что может быть полезным специалистам в разных областях. Специалист по созданию дипфейков, собственных сборок нейросетей, АИ аггрегаторов. Нейросети пригодятся специалистам из IT, дизайнерам, копирайтерам, маркетологам, финансистам и предпринимателям. После прохождения курса вы получите именной сертификат специалиста по нейросетям.