Вадим Ветров: Конечно же, задания по искусственному интеллекту — последняя и предпоследняя задачи, направленные на машинное обучение и на рекомендательные системы. каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. Кадр из фильма об искусственном интеллекте Ex Machina, пропущенный через нейросеть проекта Dreamscope. Узнаете, что такое искусственный интеллект и нейросети. Поймете, почему их нужно осваивать именно сейчас. Составите список дел, которые сможете им делегировать уже сейчас.
Найди то, не знаю что
- Introduction to ChatGPT от DataCamp
- 108 каналов по Искусственному интеллекту и Нейросетям
- Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
- Нейросеть - что это такое простыми словами и как работает нейронная сеть
- Нейросеть - что это такое простыми словами и как работает нейронная сеть
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете. 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.
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. Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей.
Авторы курса — эксперты Samsung AI Center, занимающиеся задачами машинного зрения — передают свой практический опыт и интуитивное понимание принципов работы нейронных сетей для компьютерного зрения.
А еще этот онлайн-курс является частью трека по искусственному интеллекту социально-образовательной программы для вузов «IT Академия Samsung», которая стартовала в 2019 году и в настоящий момент включает 19 вузов-партнеров. Если ваш вуз хочет вступить в программу «IT Академия Samsung», пишите нам по адресу info innovationcampus. Как мы этого добьёмся? Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия "Запустить обучение".
Вывод: учителю нужно стремиться, чтобы у ученика возникали альтернативные мысли: «Этот урок важен, я честно сам разберусь и сделаю домашнюю работу». И главная задача здесь — используя и мел с доской, и нейросети, показать, как все, что дается школьнику на уроках, пригодится на практике, в жизни. Как использовать потенциал нейросетей, чтобы сделать уроки интересными и полезными Пока профильные специалисты и диванные эксперты спорят о том, что такое искусственный интеллект при подготовке к урокам — элементарное списывание или новый шаг в усвоении школьных знаний, преподаватели не дремлют. Ирины Жилавской «Медиаобразование 2023» была проведена онлайн-конференция «Этические нормы использования нейросетей в образовании», на которой учителя, студенты, представители госорганов и общественности обсуждали, насколько этично и правомерно использовать нейросети в образовании и медиа, а также делились своим опытом в этой области. Наталья Муллагалеева-Путинцева, учитель высшей квалификационной категории, призер регионального этапа всероссийского конкурса «Педагог года 2023», поделилась идеями применения нейросети на уроках русского языка и литературы. Наталья считает, что нейросети и чат-боты — это новая реалия, которую стоит освоить учителям. Современных школьников нужно постараться заинтересовать, а не пытаться «натаскивать» для успешной сдачи экзаменов или написания ВПР. И, поскольку искусственный интеллект вызывает у них огромный интерес, если включить нейросети в образовательный процесс, это принесет определенные плоды. Эксперт предлагает работать с нейросетями на уроке по строгому алгоритму, чтобы показать ученикам — это не ресурс для списывания, а инструмент, помогающий лучше проникнуться предметом и понять его. Освоить нейросеть самостоятельно 2. Иметь четкое целеполагание: для учителя и для обучающихся цели будут разными 3. Затем ученики могли выбрать тот вариант, который они хотели бы использовать на экзамене, и обсудить его. Также учитель могла вывести на интерактивную доску то, что сгенерировала нейросеть, и предложить детям написать продолжение или привести свои доводы, почему они согласны или не согласны с определением от ИИ. Такая форма работы уводит школьников от списывания. Источник — автор статьи. Создавать изображения главных героев художественного произведения Изучение феерии А. Для этого абсолютно все дети читают произведение полностью. Затем с помощью нейросети школьники самостоятельно создают изображения главных героев. На следующем уроке проходит голосование и выбор наиболее удачного образа.
Искусственный интеллект
Она предпримет все усилия, чтобы собрать как можно больше данных про эту нераспознанную речь. Нейросеть будет стремиться собрать как можно больше обсценной лексики отовсюду. Нейросеть будет лучше обучаться, когда у неё будет больше данных. Всё, что связано с человеческой культурой, с высшей математикой, с науками, будет иметь низший приоритет для неё. А потому, что эту задачу решить просто, а нужно решать дальнейшие задачи, которые не решены. Что самое главное при работе с ИИ? Самое главное — правильно задавать вопросы к данным. И вот этому нужно учиться и самим родителям, и учить этому детей. То есть формулировать вопросы, формулировать гипотезы, проверять эти вопросы и гипотезы на данных. Задавать эти вопросы тем же нейросетям, искусственному интеллекту.
Смотреть, что они выдадут. Переформулировать вопросы, по-новому задавать до тех пор, пока у вас не получится. Вот это умение задавать правильные вопросы было так же важно в XIX веке, как и сейчас. Ничего кардинально не изменилось. Просто сейчас мы можем задавать вопросы не только старинным фолиантам и ученым, профессорам, но и нейросетям. Как сегодня к этому приспособиться детям и родителям? Думаю, что родители ничего с этим сделать не смогут. И запрещать тоже не особо полезно. Может быть, даже наоборот: стоит погрузиться вместе с ребёнком в этот сервис, посмотреть, как он работает.
Я бы наоборот поощрял использование ИИ для самостоятельной подготовки — если говорить о семейном образовании, где родители занимаются детьми и используют продвинутые площадки для обучения. В подавляющем большинстве школ есть стандартный, понятный шаблон, по которому дети обучаются. И в основном наше обучение — это возможность понять, усвоить эти шаблоны и потом их применять. На этом всё заканчивается. Если мы говорим о семейном образовании или образовании в частных школах, то это другой подход. Здесь ИИ уместно применять. Уже известный сервис ChatGPT, или ресурс похожий на него, — Perplexity, который может применяться в России и доступен на русском языке. Если вы его запускаете в Яндекс-браузере, который автоматически всё переводит на русский, то сервис принесёт пользу. К тому же нейросеть Perplexity даёт ссылки по поводу того, откуда она взяла ответ и почему так считает.
И если мы говорим об альтернативном обучении, то сервис будет помогать детям. Подготовка к уроку и сам урок — это разные вещи. Если на уроке ты должен продемонстрировать, как усвоил данный тебе на дом шаблон, то тогда никакой ChatGPT не нужен. Потому что шаблон нужно демонстрировать так, как он был тебе дан. Но если у нас урок носит дискурсивный формат: формат общения и рассуждения, тогда необходимо готовиться самому. И целый ряд школьных предметов, если их готовить правильно, поможет проявить навыки аналитического мышления, критического мышления, системного мышления. Например, с помощью нейросетей-советчиков можно удобно готовиться к форматам вроде «перевёрнутого класса» самостоятельно. Причем делать это прямо в классе и в команде. Тут даже не родители, а образовательная среда должна отвечать вызовам этого технологического новшества.
Если мы требуем от детей только по шаблону подтверждения, что они знают, то тогда чат ChatGPT взломает образование. Потому что сервис выдаст им тексты, которые они прочитают, но не усвоят. Если мы с вами переводим работу в формат дискуссии, чтобы появилась возможность высказывать разные позиции, защищать разные точки зрения, тогда учитель выступает только модератором, ведущим, и с помощью ИИ можно хорошо подготовиться как на уроке, так и дома. Ты всё равно до конца не знаешь, какие вопросы тебе зададут.
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. Пока это время еще не наступило по причине их дороговизны или их выпуска только в составе специализированных устройств. На разработку нейропроцессоров тратится большое количество времени, за которое программные реализации на самых последних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, что в конечно итоге делает их использование нерентабельным. Смеем предположить, что решение данной проблемы — это лишь только вопрос времени. Искусственные нейронные сети пройдут тот же путь, что и компьютеры: будут постепенно увеличивать свои возможности и производительность, находя области использования по мере появления новых задач и развития технической базы для их разработки. Также намечается перспектива модификации интерфейса взаимодействия пользователя с нейронной сетью — интерфейс будет основан на новом виде программного обеспечения «Agentware» — интеллектуальных агентах. Агенты будут осуществлять взаимодействие не только со своим пользователем, но и с другими такими же агентами и со специальными сервисами.
Вследствие этого в сети возникнет новый социум с самообучающимися агентами, принимающими решения от имени пользователя. Бэстенс Д.
То есть она пишет текст по запросу, понимает информацию как человек.
Благодаря такому искусственному интеллекту многие процессы могут быть автоматизированы, что значительно повышает эффективность работы и уменьшает затраты времени и ресурсов. Нейросеть, которая изменила мир Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. То есть нейросеть может самостоятельно адаптироваться и развиваться с помощью накопленных знаний.
Их применяют в самых разнообразных областях, таких как технологии, медицина, финансы, транспорт и другие. Одно из достижений науки — глубокие нейронные сети, которые могут обрабатывать огромные объемы информации и распознавать сложные образы. Благодаря этому ИИ умеет вести себя как человек, выполнять задачи и инструкции по анализу и написанию текста, решению задач и многое другое.
Наконец, возникает философский вопрос, почему при наличии у личности этических принципов она ощущает себя не в состоянии им следовать. Что ей мешает? Считается, что одним из переломных моментов а может быть, и самым эпохальным должен стать тот момент, когда искусственный интеллект начнёт себя осознавать. Ситуация на сегодняшний день такова, что при всей продвинутости современной нейронауки нет чёткого понимания, что такое сознание, самосознание, как, где, на каком уровне это возникает. И одновременно возникают опасения, что мы можем в какой-то прекрасный момент создать полностью осознающий себя искусственный интеллект и не иметь об этом ни малейшего понятия. В конце марта 2023 года было опубликовано открытое письмо учёных, инженеров и вообще всех, кто занимается или интересуется темой искусственного интеллекта. Есть даже в этом списке несколько россиян, к примеру, учитель из Российской школы математики и концепт-художник из Российского колледжа телекоммуникационных систем. Главный посыл этого письма — требование немедленно и как минимум на шесть месяцев остановить обучение всех систем искусственного интеллекта мощностью выше GPT-4. Должны ли мы рисковать потерей контроля над нашей цивилизацией? Но один широко известный исследователь искусственного интеллекта этого письма не подписал и объяснил это тем, что останавливать, с его точки зрения, надо не на полгода, а полностью и навсегда.
Это Элиезер Юдковский, одна из ключевых фигур в американском Институте исследования машинного интеллекта. Помимо всего прочего, он придерживается убеждения, что в случае продолжения технологического развития земной цивилизации в том же духе, как оно идёт сейчас, это развитие в какой-то момент буквально провалится в "сингулярность" — станет неуправляемым, необратимым, и неизвестно, что будет с людьми в таком мире. Есть даже соответствующий научный термин — технологическая сингулярность. И после вышеупомянутого открытого письма Элиезер Юдковский обнародовал своё собственное , в котором сказал, что шесть месяцев — это, может быть, лучше, чем ничего, но на самом деле это почти ничего. Центр анализа данных нейросетей.
Может быть интересно
- Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
- Виртуальный учитель: как ИИ меняет образование
- Найди то, не знаю что
- Telegram: Contact @aicentr
- Нейросети в образовании: ИИ-помощник для учёбы в школе | Сила Лиса
- Как обучают нейросети в Яндексе
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. Несмотря на то, что GPT-4 самая мощная и совершенная версия искусственного интеллекта, ее презентация вызвала не только восторг специалистов по работе с данными, но и вопросы к Open AI. Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества. поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Лекции читают сооснователь «Курсеры», исследователь искусственного интеллекта Эндрю Ын и сотрудница OpenAI Иса Фулфорд — так что лайфхаки практически из первых рук. Вадим Ветров: Конечно же, задания по искусственному интеллекту — последняя и предпоследняя задачи, направленные на машинное обучение и на рекомендательные системы. Об этом новое расследование Эдуарда Петрова – "Ошибка искусственного интеллекта".
Нейронные сети и компьютерное зрение
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. Он просто проверил систему на прочность, на мой взгляд.
Развитие нейронов основывается на пластичности мозга — способности адаптации нервной системы в соответствии с условиями окружающей среды. Искусственная нейронная сеть — это машина, которая моделирует способ обработки мозгом конкретной задачи. Такая сеть обычно реализуется с помощью электронных компонентов или моделируется компьютерной программой. 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.
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту Москва , 26 апреля, 2023, 17:00 — ИА Регнум. В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта ИИ. Запись на курсы уже открыта, информирует оператор проекта Университет 2035. Оставшуюся часть можно оплатить самостоятельно либо за счет работодателя с учетом софинансирования сумма доплаты составляет от 10 до 25 тыс. Для участия в программе отобраны лучшие курсы на рынке онлайн-образования в сфере ИИ. Впрочем, попробовать овладеть ими может каждый.
По его словам, курсы повышения квалификации позволяют быстро освоить основы ИИ и начать работу с данными. Слушатели смогут выбрать один из курсов по востребованным на рынке труда специальностям: аналитик данных, инженер данных, технический аналитик, архитектор данных, архитектор в области ИИ и руководитель проекта в сфере ИИ. Курсы проходят онлайн, их продолжительность — от 144 или от 250 часов в зависимости от направления. По завершении выдается диплом о повышении квалификации.
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.
Лучшие курсы обучения по нейросетям
- Путешествие в мир искусственного интеллекта
- Что такое нейросеть простым языком
- Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
- Новости проекта
- Минцифры с МВД и Роскомнадзором определят наказание за дипфейки
Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году
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.
Выпускница 2-го потока курса Аспирант Физического факультета МГУ Курс по применению нейронных сетей в научных исследованиях однозначно лучший курс, связанный с программированием из тех, что я проходил. А самой важной частью этого курса оказалась работа над собственным проектом. По ощущениям, написание собственной модели и работа с данными — это самый эффективный способ влиться в мир нейронных сетей.
Подтвердите почту. Обязательно заполните анкету участника и прикрепите документы. Я всё прикрепил, но меня не зачисляют, почему? Все ваши документы проверяются вручную. Это сделано, чтобы избежать ошибок. Если в документах имеются ошибки, то вам придёт письмо с информацией о том, что необходимо изменить в анкете. Если всё в порядке, то вы будете зачислены. Вам придет сообщение о зачислении и откроется доступ к онлайн-курсу зеленая кнопка "Пройти курс" в личном кабинете.
Какие документы необходимо предоставить? Справка из школы должна содержать информацию о должности, актуальную дату не ранее января 2023 года , должна быть оформлена на бланке школы и быть подписана руководителем. Если в справке будет указано, что вы учитель, но не указано, что предмет «информатика», то пройти вы сможете только обучение для учителей предметников. Я сейчас не работаю, но планирую выходить на работу в школу. Могу ли я принять участие в обучение? Присоединиться к обучению вы можете до 15 сентября 2023 года, предоставив все необходимые документы, в том числе справку с места работы. Какие документы нужно предоставить иностранным гражданам? Если документы имеют русифицированные страницы, то необходимо предоставить их сканы; если документы полностью на иностранном языке, то нужно предоставить сканы нотариально заверенных переводов этих документов.
Точно ли обучение бесплатное? Да, полностью бесплатное. Технические вопросы Не приходит письмо при регистрации, что делать? Проверьте точность указанного Вами адреса электронной почты. Письмо должно прийти с адреса no-reply it-edu. При обращении укажите ФИО, телефон и адрес электронной почты, которую вы использовали при регистрации. Как узнать свой ID? ID находится в правом верхнем углу в личном кабинете.
Не могу зайти в личный кабинет, что делать? Воспользуйтесь другими браузерами: Google Chrome, Яндекс. Если проблема не решена, напишите на help it-edu. Ускорить процесс может прикрепление скриншота, на котором видно ошибку и ссылки на страницу, на которой возникает проблема. Не могу вспомнить пароль от личного кабинета. Что делать? Запросите восстановление пароля, указав адрес почты, которую Вы использовали при регистрации. Инструкция восстановления доступа — видеоинструкция.
Можно ли исправить ошибку в анкете?
Как записаться на выбранную программу? Как изменить выбранную программу? Если вы подали заявку на программу, но еще не заключили договор с образовательной организацией, вы можете изменить программу. Для этого необходимо написать на ai-help 2035.
Изменить программу после заключения договора с образовательной организацией нельзя.
"Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом
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. Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков. Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу. Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс.
Получите запись прямо сейчас здесь! Проверьте свои профили на LinkedIn и Upwork и узнайте, готовы ли вы к выходу на зарубежный фриланс. Забирай бесплатный чек-лист!
Однако это проясняет ситуацию, почему видеокарты MSI Radeon начали исчезать с полок магазинов. К настоящему моменту только компания Tesla адаптировала эту технологию. Она применяется в её суперкомпьютере Dojo. Он подходит для организации домашнего кинотеатра, может использоваться геймерами для проекции игрового процесса и др. По случаю скорого релиза THQ Nordic показала геймплей новой версии.
Исследователи обнаружили серьёзные недостатки шифрования в ПО ввода по системе пиньинь, которые могут скомпрометировать вводимые данные. Хотя сведений об использовании уязвимости пока не обнародовано, проблема потенциально может затронуть до миллиарда пользователей. Оптика должна многократно поднять скорость связи с далёкими станциями и будущей марсианской базой в частности. Сеанс связи с зондом состоялся, когда тот был на удалении 226 млн км от Земли, что в полтора раза больше, чем расстояние между Солнцем и Землёй. При этом производителю удалось решить проблему низкой плотности хранения заряда LFP-батарей — новейшая предлагает запас хода до 1000 км без подзарядки. Новинка была впервые анонсирована ещё в декабре прошлого года. Недавно производитель сообщил, когда стоит ожидать появления этого монитора в продаже.
У нас есть два уровня обучения: базовый и продвинутый. Каждый уровень делится на два направления в зависимости от специализации: для учителей информатики и для учителей — предметников. Для учителей информатики подготовлены программы «Быстрый старт в искусственный интеллект» базовый уровень и «Технологии искусственного интеллекта для учителей информатики» продвинутый уровень. Для учителей-предметников подготовлены программы «Быстрый старт в искусственный интеллект» базовый уровень и «Искусственный интеллект для учителей» продвинутый уровень. Регистрация, документы Когда можно пройти обучение? Программа базового уровня проходит с 4 сентября по 2 октября и для учителей информатики, и для учителей-предметников. Программа называется «Быстрый старт в искусственный интеллект». Программы продвинутого уровня проходят с 1 августа по 2 октября и для учителей информатики, и для учителей-предметников. Программы называются «Технологии искусственного интеллекта для учителей информатики» и «Искусственный интеллект для учителей» соответственно. Открыта ли сейчас регистрация? Нет, регистрация закрыта. Могу ли я начать обучение позже даты старта? Да, все необходимые материалы будут доступны для вас в любое время. Не только в период обучения, но и после него в течение двух лет. Сейчас в личном кабинете доступны материалы программы за 2022 год только участникам. Могу ли я участвовать повторно? Если вы проходили обучение по программе базового уровня в 2022 году, то в 2023 году можете пройти программу продвинутого уровня. Обучение на программах двух уровней в течение одного года не допускается. Что делать, если я зарегистрировался не на тот курс? Ваша заявка будет переведена операторами МФТИ на тот курс, который соответствует вашей категории участника. Вам для этого ничего делать не нужно. Сообщение о переводе вас на другой курс придет вам по электронной почте. Как зарегистрироваться на курс? Зайдите на сайт edu. Выберите направление учитель информатики или учитель других дисциплин и уровень базовый или продвинутый. Зарегистрируйтесь в личном кабинете. Подтвердите почту. Обязательно заполните анкету участника и прикрепите документы. Я всё прикрепил, но меня не зачисляют, почему? Все ваши документы проверяются вручную. Это сделано, чтобы избежать ошибок. Если в документах имеются ошибки, то вам придёт письмо с информацией о том, что необходимо изменить в анкете. Если всё в порядке, то вы будете зачислены.
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. Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков. Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу. Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд. Курс "Нейросети для Digital Art" обучает созданию высококачественного контента с помощью искусственного интеллекта. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение.