Подборка телеграмм каналов о последних технологических достижениях в области искусственного интеллекта и нейросетей. Искусственный интеллект помогает продлить жизнь, нейросети учатся воссоздавать 3D-изображения по отражению в глазах и создают игры по текстовому описанию, а диджитал-специалисты дают советы, как лучше общаться с ChatGPT.
Набор слушателей для обучения запланирован в мае 2024 года
- Об Институте
- Что такое нейросети и для чего они нужны
- ТОП-10 лучших курсов по искусственному интеллекту в 2024 году
- Нейросеть онлайн [34 режима]
- ТОП-10 лучших курсов по искусственному интеллекту в 2024 году
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
Ключевой компонент национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» — развитие и популяризация искусственного интеллекта ИИ. Использование продуктов и услуг, созданных при помощи технологий ИИ, позволит расширить возможности и результаты приоритетных отраслей национальной экономики и социальной сферы. Для достижения цели программы необходимы компетентные специалисты и визионеры, способные использовать мировой опыт в области ИИ для развития научно-технической отрасли России и создания новаторских разработок на базе отечественных цифровых технологий. По оценке Gartner, к 2025 году активное внедрение ИИ в различные отрасли экономики создаст 2 миллиона новых рабочих мест.
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. После завершения первого мини-проекта и начинается настоящее изучение.
Использование продуктов и услуг, созданных при помощи технологий ИИ, позволит расширить возможности и результаты приоритетных отраслей национальной экономики и социальной сферы. Для достижения цели программы необходимы компетентные специалисты и визионеры, способные использовать мировой опыт в области ИИ для развития научно-технической отрасли России и создания новаторских разработок на базе отечественных цифровых технологий. По оценке Gartner, к 2025 году активное внедрение ИИ в различные отрасли экономики создаст 2 миллиона новых рабочих мест. К 2022 году каждый пятый сотрудник будет использовать технологии ИИ для решения нешаблонных задач.
Однако, несмотря на впечатляющие характеристики GPT4, у сообщества ИИ-разработчиков возникли вопросы к Open AI, которая практически не предоставила никакой информации о данных, используемых для обучения системы, затратах на разработку и обучение, характеристиках оборудования и методах, использованных для создания GPT-4. Закрытый подход является самым заметным за последнее годы изменением политики OpenAI, которая была основана в 2015 году небольшой группой экспертов и бизнесменов, и в которую входили нынешний генеральный директор Сэм Альтман, генеральный директор Tesla Илон Маск ушел из совета директоров в 2018 году и исследователь ИИ Илья Суцкевер. Изначально OpenAI позиционировалась, как некоммерческая организация, но позже стала "компанией с ограниченной прибылью". Это было сделано для того чтобы обеспечить миллиардные инвестиции от Microsoft, с которой было заключено эксклюзивное партнерство. На вопрос издания The Verge, почему OpenAI изменила свой подход к публикации своих исследований, главный научный сотрудник и соучредитель OpenAI Суцкевер ответил: " Если вы, как и мы, верите, что в какой-то момент ИИ - станет чрезвычайно, невероятно мощным, тогда в открытом исходном коде просто нет смысла. Это плохая идея… Я полностью ожидаю, что через несколько лет всем станет совершенно очевидно, что ИИ с открытым исходным кодом просто неразумен". Многие в сообществе ИИ раскритиковали это решение, отметив, что оно подрывает дух компании OpenAI, как исследовательской организации и затрудняет повторение ее работы другими исследователями. Также важно, что это мешает разработке средств защиты от угроз, исходящих от такой мощной ИИ-системы, как GPT-4. Эксперты отмечают, что ИИ прогрессирует столь быстро, что бизнес, сообщество и государство не успевают адекватно оценить уровень рисков, который несут подобные нейросети. Генеральный директор компании Digital Consulting Solutions Александр Скоморохин считает, что Open AI отказались от раскрытия исследовательских материалов по причинам безопасности кода и что важную роль сыграли опасения по поводу конкурентов.
ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
Класс» Алиса Кричевская выделяет две проблемы интеграции ИИ в образовательный процесс. Первой является то, что искусственный интеллект может выдавать неверную информацию, а ученик, в свою очередь, принимать ее за истину. Поэтому сегодня важно обладать критическим мышлением, уметь проверять данные, эти навыки становятся более востребованными. Второй проблемой эксперт называет отсутствие единых критериев для оценивания материала, созданного при помощи ИИ. Непонятно, как решать вопрос авторского права. Сегодня каждый такой кейс рассматривается индивидуально, — заключила эксперт. Как ChatGPT-4 поменяет школьное образование Руководитель разработки образовательного контента онлайн-школы для детей и подростков Skysmart Антон Макаров считает, что на данный момент разрыв между технологиями, которые можно включать в образовательный процесс, и реальными шагами огромный. В большинстве образовательных учреждений нейросети пока что воспринимаются как читерство.
Эксперт прогнозирует появление правил пользования нейросетями, а также внедрение системы оценивая, определяющей, грамотно ли ученик воспользовался помощью нейросети.
И, надо сказать, ранние демоверсии были не очень хороши — чат-бот Microsoft Bing буквально слетел с катушек выдавая бессмыслицу, а Bard от Google и вовсе грешил фактическими ошибками в рекламном ролике. Но этот выпущенный из бутылки джинн не собирался возвращаться обратно и в конечном итоге привел к переосмыслению ежедневного взаимодействие пользователей с Интернетом. Нейросети в одночасье изменили все Больше по теме: Как при помощи нейросети Bing создавать текст и картинки. Рассказываем на личном примере Так, за короткое время корпорации представили своих помощников на основе чат-ботов широкой публике, а их способности действительно впечатляли — ИИ-системы оказались способны писать тексты, гененировать изображения, составлять отчеты и целые наборы слайдов за считанные секунды. Корпорация Meta также не осталась в долгу, выпустив сразу две модели для создания изображений буквально чего угодно. Да что уж там, сегодня телефоны Google со встроенным ИИ позволяют редактировать фотографии в невиданной ранее степени, заменяя грустные лица счастливыми, а пасмурные дни — идеальными закатами.
И хотя первичный ажиотаж сходит на нет, а разговоры о том, что ИИ уничтожит нашу цивилизацию, кажется, остались в 2023 году, эти новаторские интеллектуальные системы стали символом перемен буквально во всех отраслях — от экономики до образования. Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда Миллионы людей посмотрели в лицо искусственному интеллекту, а значит вопрос о том, хорошо ли мы понимаем эти системы и умеем ли ими пользоваться актуален как никогда. Вспомните, чем закончилась одна из главных дискуссий 2023 года о роли ChatGPT и подобных чат-ботов в образовании — все были сосредоточены на том, что учащиеся могут использовать ИИ для мошенничества, однако по прошествии года стало понятно, что неспособность преподавателей обучить школьников и студентов взаимодействию с чат-ботами может поставить их в невыгодное положение. И да, никакой «революции» в системе образования так и не произошло. Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram — так вы точно не пропустите ничего интересного! Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей.
Нейросети в 2024 году Итак, с момента релиза ChatGPT разработка моделей генеративного искусственного интеллекта продолжается головокружительными темпами — новый класс ИИ-систем учится быть мультимодальным. Это означает, что данные, используемые для обучения нейросетей, поступают не только из текстовых источников, таких как Википедия, но и из видео на YouTube и других аудио и визуальных источников информации.
Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают. Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество. Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки. На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки.
Но это все развлекательные примеры использования нейросетей. Есть ли какие-то полезные? Нейросеть DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии. Looka поможет создать логотип для вашего бренда. А нашумевший ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту любой вопрос и получить на него развернутый ответ — в скором будущем эта технология сможет заменить собой целые поисковые системы или сделать их намного более дружелюбными по отношению к пользователю. Что в итоге Теперь вы знаете, для чего нужны нейросети и что делает нейросеть. Как вы уже могли убедиться, нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников. Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало.
Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — о таком будущем пока что можно лишь фантазировать. Ранее мы рассказывали: Любите делиться своим мнением о технике? Тогда напишите обзор товара в «Эльдоблоге» и получите до 1000 бонусов на новые покупки! Редакция Эльдоблога.
Специалистом по машинному обучению легко стать даже с минимальными знаниями математики и языка Python, знакомых еще с вуза, если знать, как выстроить процесс обучения. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень. Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности.
В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. 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.
ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
Зарабатываем реальные деньги с помощью нейросетей! Новости нейросетей и ИИ. База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд. Машинное обучение искусственного интеллекта сейчас бывает трех типов: обучение с учителем (Supervised learning) — алгоритм учится распознавать закономерности в данных и затем может делать прогнозы или принимать решения на основе новой.
«Как упростить жизнь с помощью нейросетей» от Тинькофф Журнала
- Может быть интересно
- ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
- Другие новости
- Нейросеть онлайн на русском 2024
"Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом
Нейросети и ИИ-инструменты, а также курсы которыми можно пользоваться бесплатно. Интервью об искусственном интеллекте и его роли в образовании – с директором направления «Развитие на основе данных» АНО «Университет 2035», образовательным методологом-игропрактиком, автором телеграм-каналов Игрострой и Дизайн Образования. Онлайн-курс по нейросетям и искусственному интеллекту для новичков, желающих использовать возможности ИИ для генерирования текстов, анимаций графики и обработки последней с уроками по UX-исследованиям.
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Переобучение НС 09 Сверточные нейронные сети 10 Обработка текстов с помощью нейронных сетей 11 Рекуррентные и одномерные сверточные нейронные сети 12 Классификация изображений и текстов на AutoML 13 Библиотеки Pandas и Matplotlib 14 Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей 15 Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей 16 Оценка табличных данных и предсказание временных рядов на AutoML 17 Сегментация изображений 18 Сегментация изображений на фреймворках 19 Object detection на изображениях и видео. Оптимизация кода 29 YandexCloud.
Способен вести диалог и даже писать код. На курсах Skillfactory вы протестируете разные нейронные сети, узнаете их особенности, преимущества и недостатки. Когда начнете работать по специальности, сразу будете знать, каким ПО пользоваться. Что такое обучение нейросетей?
Это процесс, в ходе которого нейросеть учится выполнять задачи на основе данных. В результате она начинает анализировать примеры, находить закономерности, делать прогнозы, составлять классификации. Поэтому может решать конкретные задачи, например писать текст или рисовать иллюстрации. В чем заключается обучение нейронной сети? Обучением занимаются AI-тренеры.
Они готовят эталонную информацию, на которую ориентируются алгоритмы нейросетей, оценивают их ответы и проверяют, насколько они точные. Сначала с помощью формул и числовых значений AI-тренеры предоставляют информацию с пояснением, что это такое. Например, «собака» — 1, «кошка» — 2, «курица» — 3. Обычно данных очень много — в 10 раз больше, чем нейронов. Информация автоматически обрабатывается и преобразуется в математические коэффициенты.
Это можно сравнить с работой человеческого организма, когда увиденное глазами превращается в нервные импульсы, которые передаются в мозг. У каждого нейрона есть вес, который показывает, насколько информация в конкретном нейроне значима для всей сети. Во время обучения этот показатель автоматически меняется. В результате определенные нейроны реагируют, например, на силуэт собаки и преобразуются в ответ «Это собака». Какие есть методы обучения нейронных сетей?
Чаще всего применяют один из двух методов: С учителем.
Класс» Алиса Кричевская выделяет две проблемы интеграции ИИ в образовательный процесс. Первой является то, что искусственный интеллект может выдавать неверную информацию, а ученик, в свою очередь, принимать ее за истину. Поэтому сегодня важно обладать критическим мышлением, уметь проверять данные, эти навыки становятся более востребованными. Второй проблемой эксперт называет отсутствие единых критериев для оценивания материала, созданного при помощи ИИ. Непонятно, как решать вопрос авторского права. Сегодня каждый такой кейс рассматривается индивидуально, — заключила эксперт. Как ChatGPT-4 поменяет школьное образование Руководитель разработки образовательного контента онлайн-школы для детей и подростков Skysmart Антон Макаров считает, что на данный момент разрыв между технологиями, которые можно включать в образовательный процесс, и реальными шагами огромный.
В большинстве образовательных учреждений нейросети пока что воспринимаются как читерство. Эксперт прогнозирует появление правил пользования нейросетями, а также внедрение системы оценивая, определяющей, грамотно ли ученик воспользовался помощью нейросети.
Это семантический анализ, распознавание слов: вы берёте большой текст и распознаёте в нём слова. Это самый распространённый искусственный интеллект. Он может распознать ровно то, что есть в этом словаре. Например, если есть какие-то хитрые варианты лексики, которые у него в массиве не присутствуют, то он их никогда не распознает. И это значит, например, что беседа работяг на стройке, где очень много специфической лексики, будет защищена от искусственного интеллекта — нейросеть её просто не поймет. В этом заключается отличие сильного искусственного интеллекта от слабого.
Слабый искусственный интеллект просто не может решить эту задачу, потому что у него в data set просто не было такой полифоничности, не было таких слов. А сильный искусственный интеллект будет действовать по-другому. Например, у вас есть самообучающаяся нейросеть, и она обучается на речи пользователей. Ей давали сначала речь профессоров, девочек в колл-центре, учащихся, а потом стали давать речь работяг на лесоповале. Она сразу поймёт, что это тоже речь, и что эта речь не распознается — значит, задача требует срочного решения. 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.
Что умеет самая умная нейросеть на Земле и почему недовольны разработчики искусственного интеллекта
Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Академия нейросетей и искусственного интеллекта. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Путин на конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта" изучил нейросети.
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Оптимизация кода 29 YandexCloud.
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. Её задача — понять из сжатого представления текста, чего от неё хотят, и создать изображение.
Если данных мало или вовсе нет, решение о генерации она принимает случайным образом. То есть додумывает сама: если не указать локацию, где лежит кот, она выдаст нам его изображение, например, на диване, а может — в вакууме или на пляже. Над чем команда работает прямо сейчас? Что необходимо Шедевруму для развития? В первую очередь — над улучшением качества.
Например, «большие генеративные модели — модели, способные интерпретировать предоставлять информацию на основании запросов, например, об объектах на изображении или о проанализированном тексте и создавать мультимодальные данные тексты, изображения, видеоматериалы и тому подобное на уровне, сопоставимом с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящими их». Определен и «сильный ИИ», который считается текущей задачей создателей нейросетей. Это «тип ИИ, который способен выполнять различные задачи, взаимодействовать с человеком и самостоятельно без участия человека адаптироваться к изменяющимся условиям».
На их основе будет создан специальный реестр. В него будут собраны прошедшие проверку технологии ИИ, которые госслужащие и организации смогут брать на платформе «Гостех». Это позволит увеличить эффективность работы пользователей. Также в документе прописано создание конструктора, единых каталогов и справочников для появления информационных систем обработки данных органов власти и организаций.
Если же зачет в вузе и сертификат вам не нужны — везде можно учиться совершенно бесплатно. Мягких , И. Трусов , М. Бурова Уровень сложности: для начинающих Сертификат: выдается стоимость — 3600 руб.
Необходимые навыки: рекомендуется разбираться в основах информатики и статистики, уметь программировать и анализировать данные с помощью Python. Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без специальной подготовки в области ИИ. Для успешного освоения материала достаточно базовых знаний математики, статистики и программирования. Программа рассчитана на 12 недель и включает в себя видеолекции ведущих преподавателей НИУ «Высшая школа экономики», практические задания, тесты для самопроверки. Вот главные темы курса: Основные понятия и определения искусственного интеллекта.