В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью.
«Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников
Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. ChatGPT — это диалоговая программа на базе искусственного интеллекта, которая обучает сама себя по всей мировой базе знаний, может отвечать текстом почти как живой человек (причём на огромном множестве языков, включая русский), решать вопросы любой сложности и. «Акулы нейронных сетей» — это коллаборация журналистики и искусственного интеллекта.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
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".
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. Они по своей сути такими и останутся, что бы мы с ними ни делали. Используемая сегодня архитектура нейросетей просто не позволит им совершить качественный скачок. Поэтому стоит ожидать концентрации усилий разработчиков на создании когнитивных архитектур, которые называют BICA biologically inspired cognitive architectures.
Здесь могут появиться очень интересные решения. Такие модели способны конвергировать с архитектурами, основанными на других принципах. Сейчас есть все предпосылки для развития в этом направлении. Развитие опенсорсных моделей и демократизация ИИ Что случилось за год Параллельно с закрытыми проприетарными моделями развились нейросети с открытым исходным кодом. Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft.
Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия. Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca.
Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать. Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира.
При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии.
Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой.
Владимир Арлазаров — один из создателей отечественной системы, построенной на искусственном интеллекте. Она легко и быстро считывает данные платёжных карт, текстовых и личных документов. Разработка успешно применяется банками и даже пограничниками, помогая выявить поддельные паспорта.
Чтобы натренировать систему, Владимир с командой создали ещё одну модель, которая сгенерировала образцы для обучения — всё, даже фотографии, личные данные и подписи компьютер выдумал сам. И это не предел возможностей. Но главная причина успеха именно ChatGPT — универсальность. Ей легко воспользоваться, определённое число запросов в день разработчики предоставляют бесплатно, а дальше просят всего 20 долларов в месяц. Экономить на сотрудниках с помощью нейросети тут же бросились специалисты по соцсетям, рекламщики, программисты.
Однако эксперты предупреждают — тут есть опасность. Впитывая всё как губка, нейросеть постоянно обучается: любую информацию, которую загружает один пользователь, она запоминает, обрабатывает и хранит, а потом может выдать по запросу и другому человеку. В марте разработчики ChatGPT сами признались в случаях утечки и даже ненадолго отключали систему для исправлений. Посторонним тогда были видны чужие сообщения, личная информация и даже данные банковских карт. После этого в Италии использование нейросети вовсе решили запретить местные программисты теперь массово пользуются VPN для обхода блокировки.
Такое же решение приняли и власти Китая, но с другой мотивировкой: информация, которую выдает чат-бот, может противоречить законодательству. Угрозу признаёт и один из создателей ChatGPT — в недавнем интервью Сэм Олтмен заявил, что возможность применения системы злоумышленниками пугает. Ведь она запросто может написать и вирус.
Создание Fashion Photo. Кадрирование, стиль, уточняющие параметры. Команды Zoom out и Shorten. Команды Pan и Repeat. Создание текстур и фонов. Команда Tile.
Создание генераций с лицом реального человека. Редактирование генераций.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей.
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта (ИИ). В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. получат уникальную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта, освоить навыки промт-инжиниринга и научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями в повседневной жизни. 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.
ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
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.
Продолжительность: два месяца. Вы получите: Понимание основ ИИ и нейросетей. Практические навыки по использованию нейросетей и ИИ для решения реальных задач.
ВАДИМ Меня заинтересовал ИИ прежде всего тем, что я хотел бы немного разнообразить вектор своего развития, чем то действительно крутым, и осязаемым, чтобы можно было показать людям и сказать мол о, глядите, это я сделал. На текущей работе в качестве C разработчика это не очень получается, занимаюсь CRM которую видят только ограниченное число людей. И в целом думаю это будет отличным дополнением к моим знаниям. Так-же у меня есть pet проект, который было бы круто улучшить нейронкой. ЕКАТЕРИНА AI заинтересовал возможностью использования в различных сферах деятельности, в том числе непосредственно связанных с моей основной специальностью и работой - финансовым анализом и переводами с иностранных языков я по специальности экономист-переводчик. По профессии я занимаюсь производством дизайнерской мебели. Работа творческая и как в любой профессии, нужно постоянно развиваться и изучать что-то новое, но недавно я понял что есть в ней и минус, а конкретно потолок выше которого уже не прыгнуть, в том числе и в плане доходов.
А когда я стал искать более перспективные направления и познакомился с нейронными сетями и искусственным интеллектом я понял что в долгосрочной перспективе всё что я сейчас умею может стать бесполезным навыком как и многие другие виды деятельности, которые сейчас востребованы. И так как сегодня всё меняется стремительно, то нужно уже сегодня осваивать то что будет востребовано завтра. И тут AI является безусловным лидером, это именно то на что нужно тратить своё время, если в будущем хотите не искать работу, а работодатели искали вас. И цену за свои услуги, которые зависят только от уровня ваших навыков, назначали уже вы.
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.
Системы ИИ дают возможность выстраивать персонализированное обучение в условиях массового образования. В традиционном классе учитель чаще всего выстраивает учебный процесс, ориентируясь на средних учеников. Сильным школьникам в этих условиях довольно легко и скучно, а слабым, наоборот, очень сложно и они не могут встроиться в темп. Платформы на основе ИИ могут оценивать темп и сложность, в зависимости от индивидуальных особенностей каждого учащегося, и предлагать индивидуальные подборки заданий, как на занятиях, так и дома. По мнению руководителя Центра прикладного ИИ Сколтеха Евгения Бурнаева, нейросети подходят к оценке знаний и успеваемости учащегося не предвзято. Они обладают выдающимися способностями по обработке больших объемов данных, оценке и анализу успеваемости школьников и студентов. Вместо нескольких дней, выпускнику понадобилось всего 23 часа на написание работы.
Работу приняли с незначительными правками. Так студент успешно защитил свою работу, став дипломированным специалистом. Любопытно, что сейчас 22-летний парень работает руководителем проекта по нейронным сетям в TenChat. Была мотивация разобраться в процессе, в том как это работает. Правда, после истории с Александром в РГГУ, где бывший студент успешно защитил диплом, предложили ограничить доступ к чат-боту в образовательных организациях из-за возможного негативного влияния на обучение. Зарубежом также выступают против использования нейросетей в учебных работах. Так, например, вузы Японии выступили против данной инициативы. А университет Софии пошел еще дальше и выработал свои принципы в отношении ИИ, которые запрещают использовать чат-бот для докладов, сочинений и курсовых работ. В случае обнаружения - учеников ждет строгое наказание.
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
Чаще всего это молодые кадры. Есть и те, кто относится к применению искусственного интеллекта с определенным недоверием. Евгений Павловский, заведующий лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения Механико-математического факультета НГУ и доцент кафедры дискретной математики и информатики СУНЦ НГУ, считает , что нейросети могут привести к ухудшению качества обучения, если будут использоваться только как способ избежать усилий и заменить учебный процесс. По его мнению, ученики и студенты должны осознавать, что заменять собственные умственные усилия нейросетями при выполнении заданий является неэтичным. В качестве примера Евгений приводит интернет.
После его появления не только школьники, но и все люди в принципе перестали запоминать большие объемы информации и точечные факты. Ведь зачем это делать, если все всегда можно найти онлайн? В связи с этим учителям стало сложнее объяснять детям, почему им нужно запоминать формулы, заучивать определения и даты. Поэтому, когда нейросети прочно войдут в жизнь каждой семьи, эксперт не исключает, что многие зададутся вопросом о том, зачем нужно тратить время и усилия на правильное построение предложений и формулировку мыслей, если с этим легко справится нейросеть.
Однако, как отмечает Павловский, нейросети могут быть полезны, если их использовать правильно — для развития знаний, навыков и квалификации как ученика и преподавателя. Например, в качестве тренажера, чтобы привлечь внимание к предмету: составить список вопросов для лучшего понимания материала, сформулировать основные тезисы, изучить алгоритм решения задач, рассмотреть особенности фигур речи и прочее. В общем, при грамотном применении нейросетей на уроках ученики могут не только многому научиться, но также развить критическое мышление и кругозор. Готовые решения отучат школьников думать?
Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. Именно по этой причине в некоторых странах запрещено использование на уроках таких сервисов, как ChatGPT. Борис Шрайнер, доцент кафедры Информационных систем и цифрового образования ФГБОУ ВО НГПУ, кандидат психологических наук, отмечает , что появление текстовых генеративных систем типа ChatGPT действительно может спровоцировать ситуации, когда немотивированные ученики вместо самостоятельной работы будут использовать бездумно сгенерированные тексты. Однако эти же нейросети мотивированным ученикам помогут побороться с синдромом чистого листа, объяснят сложное простым языком, помогут написать текст в определенном стиле.
Эти мысли согласуются с высказыванием Евгения Павловского о том, что чаще всего школьник идет по пути наименьшего сопротивления списать, подсмотреть , когда не понимает, зачем усваивать знания и как их использовать потом. Если уроки оторваны от контекста их применения в жизни, ребенку не интересно.
Курсы и выбрать курс « Глубокое обучение ». Яндекс активно развивает образовательные программы для школьников, которые увлекаются программированием либо хотят узнать больше о сфере IT. Например, в рамках проекта «Код будущего» подростки могут попробовать себя в программировании, а прокачать навыки промышленной разработки помогут Яндекс Лицей и курсы подготовки к профильным олимпиадам. Яндекс уже 5 лет активно сотрудничает с «Сириусом». В Образовательном центре старшеклассники могут принять участие в IT-смене Яндекса «Алгоритмы и анализ данных» и в проектах компании для программы «Большие вызовы». В Университете студенты под руководством наставников из Яндекса работают над существующими ML-проектами, а также создают собственные разработки. О Сириус. Курсах Сириус.
Курсы — это онлайн-школа дополнительного образования Центра «Сириус». В онлайн-школе доступны бесплатные курсы по математике, информатике, физике, химии, биологии, лингвистике, искусственному интеллекту.
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. Ответ сети формируется в выходном слое.
Формат ответа также может быть любым. Если сеть не обучена, классификация весов происходит рандомно. Значимость каждого нейрона повышается в процессе обучения, если они приводят к правильному решению.
Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения в области компьютерного зрения.
Начальные требования Курс рассчитан на слушателей, которые делают первые шаги в области машинного обучения. Что нужно, чтобы приступить к курсу? Иметь базовые знания в области математической статистики. Быть готовым программировать на Python.
Наши преподаватели.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Выступающие: Шабельская Ника Кирилловна — Возможности формализации персуазивных маркеров «мягкой силы» в этнокультурном ценностном коде: на материале переводного сказочного кинодискурса России и Китая. Околышев Даниил Анатольевич — Коммуникативные типажи муниципальных служащих в публичном информационном пространстве. Анумян Карпис Саркисович — К вопросу о выделении эмотикона в языке: на материале эмотикемы удивлении. Ирины Карабулатовой по приглашению университета Циньхуа в Пекин. Это первый визит российских ученых в один из самых престижных университетов, который занимает первую строчку среди лучших высших учебных заведений Китая и лидирующую позицию в мировых рейтингах в различных областях науки и образования. В рамках поездки, ученые Института ИИ МГУ рассказали о перспективных направлениях развития российской науки в области искусственного интеллекта, поделились новыми возможностями и результатами, позволяющими утверждать о необходимости синтеза точных и гуманитарных наук. Мероприятия в Пекине прошли с большим интересом со стороны студентов и молодых ученых, присутствовавших на лекциях российских профессоров.
Поездка стала важным этапом в развитии российско-китайского научного сотрудничества, продемонстрировала потенциал для более глубокого сотрудничества в будущем. Участники сессии обсудили одну из самых «горячих» тем в области искусственного интеллекта, в рамках которой эксперты предположили какие технологии и в какие сроки российские ученые могут привнести в «российский ChatGPT», чтобы наше развитие в этой области стало опережающим. Запись дискуссии можно посмотреть здесь. Тип такого контента достаточно трудный в связи с растущей ошибкой при перепроецировании, вызванной кодеками. Поэтому в статье проводится сравнение различных проекций и различных пар кодеков, чтобы выявить наиболее устойчивую проекцию к кодированию. Результаты, представленные в статье, используют как объективные метрики, так и субъективное сравнение на статичных областях просмотра.
Субъективное измерение качества изображения играет решающую роль в разработке приложений для обработки изображений. Метрики визуального качества служат для аппроксимация результатов субъективной оценки.
А полученные навыки дадут возможность преуспеть в тех областях, которые они выберут: повысить эффективность рабочих процессов, получить результаты более высокого уровня, возможно, даже совершить научные открытия. Курс рассчитан на учеников старших классов, для обучения необходимы знание школьной математики и базовые навыки разработки на Python. Каждый модуль включает короткие видеолекции и практические упражнения.
Для старта понадобится зарегистрироваться в онлайн-школе Сириус. Курсы и выбрать курс « Глубокое обучение ». Яндекс активно развивает образовательные программы для школьников, которые увлекаются программированием либо хотят узнать больше о сфере IT. Например, в рамках проекта «Код будущего» подростки могут попробовать себя в программировании, а прокачать навыки промышленной разработки помогут Яндекс Лицей и курсы подготовки к профильным олимпиадам. Яндекс уже 5 лет активно сотрудничает с «Сириусом».
В Образовательном центре старшеклассники могут принять участие в IT-смене Яндекса «Алгоритмы и анализ данных» и в проектах компании для программы «Большие вызовы». В Университете студенты под руководством наставников из Яндекса работают над существующими ML-проектами, а также создают собственные разработки.
Создание генераций с лицом реального человека. Редактирование генераций. Команда Vary Region. Масштабирование изображений.
Upscale 2х, 4х. Стилизация изображений. Создание кода своего стиля. Инструмент Style Tuner.
Это позволяет учащимся активно взаимодействовать с материалом, развивать свои навыки чтения, понимания и лексики, а также повышать свою грамматическую и языковую компетенцию, — поделилась преподаватель. Эксперт также рассказала, что выпускники этого года активно использовали в своих работах сгенерированные ИИ материалы. Я заметила, что информация об игроке не соответствует действительности нет такого игрока , а вот студент был неприятно удивлен, — поделилась эксперт.
На чем акцентируются университеты при обучении студентов и что ищут работодатели ИИ стоит свеч Архитектор систем компьютерного зрения Softline Digital Иван Корсаков придерживается мнения, что важно установить баланс между использованием данных для улучшения обучения и защитой конфиденциальности студентов. Учителя, учебные заведения и разработчики ИИ должны работать вместе, чтобы гарантировать, что ИИ используется этично и ответственно. Дальнейшее проникновение ИИ кардинально изменит сферу образования, это лишь вопрос времени. Очень здорово, если прогрессивный взрослый родитель или учитель познакомит детей с нейросетями и научит не просто пользоваться готовыми ответами, а создавать свои собственные креативы, анализировать полученные ответы, — считает создатель искусственного интеллекта NIKA Никита Дмитрук. В этом году стало известно, что ИИ будет интегрирован в один из самых востребованных курсов по программированию в «Гарварде». Начиная с осени, учащиеся смогут использовать ИИ, чтобы находить ошибки в своем коде, оставлять отзывы о дизайне студенческих программ.
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд. 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. Эволюция и стоимость обучения искусственного интеллекта: от Transformers до Gemini Ultra. 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.
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять. Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия». технологии, математика, искусственный интеллект (ии), компьютерные технологии, нейросети.
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда Миллионы людей посмотрели в лицо искусственному интеллекту, а значит вопрос о том, хорошо ли мы понимаем эти системы и умеем ли ими пользоваться актуален как никогда. Вспомните, чем закончилась одна из главных дискуссий 2023 года о роли ChatGPT и подобных чат-ботов в образовании — все были сосредоточены на том, что учащиеся могут использовать ИИ для мошенничества, однако по прошествии года стало понятно, что неспособность преподавателей обучить школьников и студентов взаимодействию с чат-ботами может поставить их в невыгодное положение. И да, никакой «революции» в системе образования так и не произошло. Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram — так вы точно не пропустите ничего интересного! Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей. Нейросети в 2024 году Итак, с момента релиза ChatGPT разработка моделей генеративного искусственного интеллекта продолжается головокружительными темпами — новый класс ИИ-систем учится быть мультимодальным. Это означает, что данные, используемые для обучения нейросетей, поступают не только из текстовых источников, таких как Википедия, но и из видео на YouTube и других аудио и визуальных источников информации. Все это в очередной раз поднимает один из главных вопросов, связанных с ИИ-системами — достоверностью информации.
Достоверность информации Чат-боты щедро делятся с нами фейковыми фото и видео причем, понять что перед нами фейк довольно трудно и в будущем эта проблема усугубится, нанося все больший вред как отдельным лицам, так и крупным компаниям и даже государствам. Все это происходит несмотря на зарождающееся регулирование, в связи с чем многие эксперты предрекают появление новых, ранее невиданных классов проблем. Одна из главных проблем ИИ — достоврность информации Это интересно: «Темная сторона» чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми Сегодня ИИ позволяет буквально автоматизировать создание фейков — как текстовых, так и видео, а значит имитирующего правду контента на просторах сети становится все больше. Создание более крупных моделей Развитие имеющихся ИИ-систем продолжается ускоренными темпами, несмотря на многочисленные предостережения. Напомним, что в прошлом году более 1800 технических специалистов, включая Илона Маска, Стива Возника, а также инженеров из Amazon, DeepMind, Google, Meta и Microsoft подписали открытое письмо с требованием приостановить обучение ИИ, более мощных чем GPT-4, хотя бы на полгода. По мнению подписантов, на данном этапе нейросети не поддаются контролю даже своих создателей, а потому регулированием ИИ должны заниматься и в правительстве, — подробнее можно прочитать здесь.
Как проходит обучение? Обучение проходит в формате изучения материалов онлайн-курса с предзаписанными видео-лекциями, практическими заданиями и тестами. Предусмотрено несколько живых вебинаров, они также будут выложены в записи для тех, кто не смог присутствовать.
Кто может обучаться на программе? Обучаться могут все учителя, работающие в российских школах. Гражданство не влияет на участие. Иные категории педагогических работников, кроме учителей, на обучение не принимаются. Однако, если вы являетесь совместителем по должности "учитель", вы можете принять участие в проекта. Размер ставки учителя значения не имеет. Какой уровень обучения мне лучше выбрать? Если вы только делаете первые шаги в изучении возможностей искусственного интеллекта, то вам подойдет базовый уровень. Если уже имеете знания в данной сфере, то стоит выбрать продвинутый уровень.
Для поступления на продвинутый уровень необходимо пройти вступительные испытания. Обратите внимание, пожалуйста, что пройти обучение в течение года можно только один раз. Сколько времени займет обучение? Обучение на программе базового уровняю длится 4 недели, объем 72 академических часа. Обучение на программе продвинутого уровняю длится 8 недель, объем 72 академических часа. Какие есть программы обучения? 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.
Четыре готовых объекта в портфолио. Помощь в трудоустройстве от Карьерного центра. Диплом о профподготовке или сертификат. При оплате частями 47 тыс. Полная стоимость: 120 тыс. Data Scientist от «Нетологии» Полный курс обучения с нуля до специалиста. Два тарифа: базовый, для быстрого старта в профессии — за 7 месяцев до уровня Junior, и продвинутый — углубленное изучение Data Science, три специализации на выбор: ML-инженер, CV-инженер, NLP-разработчик.
Продолжительность курса: на базовом тарифе 10 месяцев, на продвинутом — от двух до пяти месяцев в зависимости от специализации. Вы получите: Навыки работы с большими объемами данных, поиска закономерностей и прогнозирования. Практический опыт по построению ML-моделей, обучению нейросетей. Модуль английского языка для специалиста по работе с данными. Итоговый проект для портфолио — можно выполнять на своих данных. Диплом о профессиональной переподготовке. Помощь с поиском работы, вакансии и стажировки от партнеров курса. При оплате частями на 36 месяцев — 3216 руб. Одним платежом — 110 тыс. Нейронные сети.
Компьютерное зрение и библиотека PyTorch от «Специалист. Понимание процесса анализа и визуализации на Python, основных библиотек Pandas, numpy, Matplotlib. Обучение очно или онлайн. Вы получите: Понимание, что такое библиотека PyTorch, как использовать ее инструменты при глубоком обучении моделей. Практический опыт по работе с полносвязной и сверточной нейросетью. Готовые решения для реальных задач: классификации данных, распознавания объектов, поиска похожих изображений. Каждый модуль отрабатывается в практикуме. Демонстрационное приложение собственной разработки на базе библиотеки Gradio. В зависимости от программы: свидетельство, сертификат или удостоверение о повышении квалификации. Для частных лиц при оплате в кредит: от 2027 руб.
Для организаций: 39 990 руб. Machine Learning. По окончании вы получите уровень Middle и сможете претендовать на более высокую должность. Для успешного завершения нужно знать Python, понимать алгоритмы машинного обучения, теорию вероятностей и математическую статистику. Продолжительность курса: 5 месяцев. Обширную базу знаний для решения сложных нестандартных задач, связанных с временными рядами, рекомендательными системами и т. Поддержку и консультации преподавателей-практиков в течение обучения. Помощь в трудоустройстве — ваше резюме будет размещено в базе OTUS и его увидят партнеры компании. Сертификат об окончании курса. В рассрочку: от 8500 руб.
При оплате сразу всей суммы: 85 тыс. Нейросети для дизайнеров от «Логомашина» Специальный курс для начинающих и опытных дизайнеров по использованию нейросетей в работе. Как пользоваться, как легализовать, какие есть юридические тонкости.
Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.