Кадр из фильма об искусственном интеллекте Ex Machina, пропущенный через нейросеть проекта Dreamscope. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять. Сезон: искусственный интеллект» — самый масштабный в России проект для ИТ-специалистов.
Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?
Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных. Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов. Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении. Визуализация данных и построение инфографики. Другие актуальные задачи ИИ: рекомендательные системы, поиск ассоциативных правил в данных. По итогам прохождения курса слушатели смогут: Самостоятельно обучать простые модели машинного обучения на готовых данных с использованием инструментов визуального программирования. Анализировать и интерпретировать статистические данные, проводить первичный анализ и подготовку данных для моделей ИИ. Избегать типичных ошибок при принятии решений на основе данных, критически оценивать результаты анализа. Формулировать и проверять статистические гипотезы, различать случайные и неслучайные зависимости.
С помощью ИИ ребёнок может узнавать и различать эмоции, что важно для социального взаимодействия. Обратная связь Помощник на основе ИИ способен анализировать ответы ребёнка, детально выявлять и объяснять ошибки, что способствует более глубокому пониманию материала. Искусственный интеллект может служить примером для обучения этическим и социальным нормам. Нейросеть помогает ребёнку анализировать информацию, проверять факты и развивать критическое мышление. Может генерировать тексты на заданные темы, писать код, общаться с пользователями, искать информацию в интернете, переводить тексты. Она также помогает структурировать информацию, перефразировать предложения и предлагает подходящие заголовки. Она использует глубокое обучение для того, чтобы понять математические формулы, и способна решать сложные задачи быстро и эффективно. Платформа содержит материалы из учебников, помогает готовиться к ОГЭ и ЕГЭ, а также предлагает задачи по геометрии и тригонометрии. Пользователям просто нужно описать, что они хотят видеть в презентации, на нужном языке. Следуя подсказке, система создаст около восьми слайдов с соответствующими изображениями и текстами. Может учитывать контекст содержания и выдавать качественный результат даже с большими текстами. Он самостоятельно обучается, поэтому ученик может выбрать правильные версии редких слов и фраз, чтобы сервис в будущем делал правильный перевод. Первое и самое очевидное, что пришло на ум многим учителям, — вернуть практику устных экзаменов. Это могло бы сработать, но одно дело — проверить стопку контрольных, другое — вызвать каждого ученика к доске: времени урока на это точно не хватит. Разумеется, они используют те же принципы, что и нейросети, — самосовершенствующиеся алгоритмы определения. Так называемые контент-детекторы представили уже несколько компаний. Правда, все они в разной степени несовершенны. Несомненно, в будущем показатели будут лучше, но пока рассчитывать на помощь нейросетей в распознавании сгенерированного текста не приходится. Аналогичное решение приняли в Японии. В Италии нейросеть запретили полностью , то же самое хотят сделать в Германии , Испании и ряде других развитых стран. Когда молодой человек рассказал, как он на самом деле выполнил работу, его не наказали — и даже пригласили в Комитет Госдумы по информационной политике , чтобы обсудить перспективы применения ИИ в системе образования. Он просто проверил систему на прочность.
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. Кроме того, разработчики смогут получать доступ к наборам данных для обучения ИИ по принципу «данные как сервис». Сейчас в сравнении с зарубежными странами Россия уступает по объемам инвестиций в ИИ. Например, Китай тратит на ИИ в 350 раз больше, — поясняет Симонов. Чем больше в них вкладываешь, тем эффективнее идет модернизация и разработка новых решений».
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. Проблемой также является тотальная конкуренция за прибыль, славу и господство в отрасли, которая началась с релиза ChatGPT. А подобная конкуренция, как уже не раз показывала история, любит обходить всевозможные ограничения и попытки регулирвоания.
Каталог нейросетей
Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему. Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества. Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять. Помимо этого, помочь в решении проблемы может сам искусственный интеллект, а точнее — ИИ-детекторы сгенерированного контента. Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества. Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается.
Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались. Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка».
Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel.
Кто оплачивает обучение на курсе? Обучение на курсе оплачивается гражданином либо работодателем , часть стоимости обучения компенсируется государством, в зависимости от стоимости программы. Размер финансирования обучения по программе со стороны государства до 85 000 рублей, а зависимости от стоимости программы. Софинансирование со стороны гражданина либо работодателя — от 10 000 рублей до 25 000 рублей. Таким образом если стоимость программы 105 000 рублей, то государство компенсирует 85 000 рублей, а оплата части стоимости обучения со стороны гражданина либо работодателя составляет 20 000 рублей.
Пройти обучение 8. Компьютерное зрение на базе нейронных сетей от Яндекс Практикум Если вы, работая в области Data Science, задумались о повышении квалификации, то рекомендуем освоить перспективную в наших реалиях технологию компьютерного зрения. Небольшой курс от Практикума всего на 3 месяца содержит 100 практических задач, а к концу обучения в вашем портфолио будет 4 готовых проекта. Для кого: опытных дата-сайентистов, специалистов по компьютерному зрению. Пройти обучение 9. Введение в искусственный интеллект от Coddy Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. И чтобы ваш ребенок получил конкурентное преимущество в будущем, важно с ранних лет познакомить его с высокими технологиями, а формат обучения внутри популярной игры Minecraft позволит увлечь даже самого гиперактивного непоседу. Для кого: школьников и подростков.
Чему научат: программировать, мыслить творчески, алгоритмически и критически, нетворкингу, ведению проектов и лидерским качествам. Пройти обучение 10. Искусственный интеллект и основы аналитики больших данных от Иннополис Состоящая из 5 модулей программа обучения от Иннополис познакомит вас с фундаментальными основами ИИ, а закреплять полученные знания и навыки вы будете при помощи практики, которой в этом курсе, рассчитанном на 4. По завершении курса вы получите документ о повышении квалификации и проект в портфолио. Для кого: новичков в IT, практикующих специалистов. Чему научат: анализировать данные, составлять техническое задание, визуализировать данные, пользоваться алгоритмами ИИ.
Редактирование генераций.
Команда Vary Region. Масштабирование изображений. Upscale 2х, 4х. Стилизация изображений. Создание кода своего стиля. Инструмент Style Tuner. Преимущества Есть два тарифа на выбор.
30 обучающих программ по нейросетям в 2024 году: платные и бесплатные курсы
Научиться использовать ИИ в маркетинге — значит взять курс на инновации и развитие бизнеса. Одним из путей это станет автоматизация маркетинговых процессов с помощью интеллектуальных систем. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных, выделять тренды и предсказывать потребительское поведение. Важным аспектом является также персонализация взаимодействия с клиентами. ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя.
Метрики визуального качества служат для аппроксимация результатов субъективной оценки. В связи с этим разрабатывается все больше и больше метрик, но их ограничения мало исследованы. Субъективное сравнение предварительно обработанных изображений показало, что для большинства исследованных ими метрик качество изображения падает или остается неизменным, что ограничивает применимость этих метрик. Таким образом они ищут потенциальные лекарства.
После года или нескольких лет работы одного коллектива получается результат — новые знания и соответствующий набор данных. Часть исследований публикуется в открытых источниках — научных статьях. В одной публикации, как правило, представлен один или несколько типов клеток и один или несколько препаратов. А что, если создать нейросеть, способную объединять знания из разных публикаций? Тогда препарат, используемый в одном исследовании, можно было бы виртуально испытать на клетках, полученных в другом исследовании. Над созданием такой нейросети трудится Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине». Проведена большая работа по подготовке публичных датасетов секвенирования единичных клеток scRNAseq для использования в обучении нейросетей. После оценки качества данных отобрано 50 датасетов, содержащих результаты транскриптомных исследований и 559 биологических образцов.
Лаборатория приступила к созданию нейросети, способной предсказывать результат воздействия любого из 71 препаратов на любую из 21 тканей и клеточных линий человека. Это может помочь в подборе индивидуальных лекарственных препаратов против рака, аутоиммунных заболеваний и вирусных инфекций. Прочитать статью можно здесь.
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. Это первый момент. А второй очень важный момент: вот такого рода ситуации, случающиеся внезапно, — хотя вроде бы об искусственном интеллекте, о нейросети и о её возможностях известно давно, показывают, что университетам надо перестраиваться. Как минимум, наталкивает на мысль, что надо менять подход к заданиям», — заявил СМИ Фальков. Глава ведомства считает, что нужны комбинированные задания для проверки знаний выпускников, а не только продолжение использования старого подхода, к которому большинство студентов быстро адаптируются.
В одной публикации, как правило, представлен один или несколько типов клеток и один или несколько препаратов. А что, если создать нейросеть, способную объединять знания из разных публикаций? Тогда препарат, используемый в одном исследовании, можно было бы виртуально испытать на клетках, полученных в другом исследовании. Над созданием такой нейросети трудится Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине». Проведена большая работа по подготовке публичных датасетов секвенирования единичных клеток scRNAseq для использования в обучении нейросетей. После оценки качества данных отобрано 50 датасетов, содержащих результаты транскриптомных исследований и 559 биологических образцов. Лаборатория приступила к созданию нейросети, способной предсказывать результат воздействия любого из 71 препаратов на любую из 21 тканей и клеточных линий человека. Это может помочь в подборе индивидуальных лекарственных препаратов против рака, аутоиммунных заболеваний и вирусных инфекций. Прочитать статью можно здесь. Предусмотрено расширение программы стажировки для студентов гуманитарных специальностей. Посмотреть запись выступления можно здесь. В течение недели статья сохраняла место в топ-10 наиболее читаемых на Хабре публикаций. Ирина Карабулатова выступила на секции «Искусственный интеллект и цифровое измерение международных отношений» с докладом «К вопросу оценки методов паравербально-невербальной иллокуции в современном массмедийном дискурсе как задачи для совершенствования инструментов искусственного интеллекта». Конференция прошла под эгидой международной некоммерческой организации IEEE в Шанхае с 26 по 28 сентября 2022 года. В работе описывается новый бенчмарк методов объективной оценки качества видео в рамках задачи сжатия.
🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению
Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Такой показатель предусмотрен в указе президента, который вносит изменения в действующую Национальную стратегию развития искусственного интеллекта (ИИ) до 2030 г. В 2022 г. только 5% россиян владели подобными компетенциями, говорится в документе. » предлагает обучение по теме искусственного интеллекта в искусстве. Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи. 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. 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.
Путешествие в мир искусственного интеллекта
Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. 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.
Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
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. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей.
Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных. Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов. Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении. Визуализация данных и построение инфографики.
Есть и другие нейросети, которые контент-мейкеры могут использовать как удобный инструмент. С их помощью можно сделать из обычной аудиозаписи звук студийного качества, высокоточный AI-перевод, убрать фон на изображении, улучшить размер и качество изображения, создать эффектную презентацию и решать еще огромное множество повседневных задач, в том числе для маркетинга. ИИ сам составляет контент-планы, пишет сценарии для Reels и даже выявляет «боли» и потребности аудитории при правильном запросе. Еще ChatGPT можно использовать для рерайта материалов, но каркас лучше подготовить самим. В копирайте применяем аккуратно, пока только для соцсетей. Используем Notion: она хорошо справляется с базовыми задачами, но еще многого не умеет.
Чего не может делать искусственный интеллект В нем, безусловно, нет human touch, глубокой аналитики, поэтому он не может полностью заменить человека — профессионального маркетолога и пиарщика. Дизайнеры отдают предпочтение Wombo и Midjourney. Не всегда можно найти нужную иллюстрацию или картинку на стоке, намного быстрее будет сгенерировать изображение и немного его доработать. Большой плюс в том, что на выходе у тебя уникальная картинка, сделанная искусственным интеллектом, на которую не надо покупать права но надо купить доступ к нейросети, как правило, они имеют платный абонемент. Чего не может neural network: — корректно работать с неоднозначными вопросами; — учитывать контекст особенности аудитории, площадки, где будет размещен текст, и другие подобные нюансы ; — находить интересную фактуру: примеры, детали, кейсы и прочее иногда нейросеть справляется, но зачастую материала не хватает — получается суховатое изложение фактов; и, конечно, нейросеть не сможет поговорить с экспертом и добавить в материал ту фактуру, которой нет в Интернете ; — использовать собственный опыт и экспертность: у нейросети нет собственного опыта, а у человека есть. Практические советы Что дает ChatGPT Plus и зачем он нужен ChatGPT Plus — это платная подписка, по которой пользователи получают дополнительные преимущества, такие как приоритетный доступ к обновлениям и новым функциям, быстрый ответ от модели и обслуживание высокого качества.
Это помогает поддерживать бесплатное использование ChatGPT для как можно большего числа пользователей. Что такое промпты prompts в ChatGPT и чем они могут быть полезны Промпты — это подсказки или вопросы, которые пользователь дает нейронной сети для получения ответа или генерации текста. Простыми словами, промпты — это заранее внедренный контекст в вашу переписку с ChatGPT условное забалтывание. При классическом использовании промпты помогали делать базовые, но хорошо оптимизированные сценарии для YouTube, статьи для блогов, посты для соцсетей и т. Но есть и темная сторона: еще с самых первых версий шла война пользователей и создателей ChatGPT, связанная с тем, что первые пытались обойти систему. С помощью промптов-забалтываний ChatGPT мог начать выражать условное собственное мнение, предсказывать будущее и т.
Секреты доступа к нейросетям для россиян Три правила для регистрации: VPN, почта не на домене «. Общие советы по работе с искусственным интеллектом Проверка фактов Руководствоваться здравым смыслом и обязательно проводить фактчекинг. Знания, ограниченные временем Учитывать, что модели могут не знать о текущих событиях. Нейросеть обладает данными только до сентября 2021 года. Конфиденциальность Помнить о конфиденциальности информации: не загружать личные данные, пароли и секретную информацию. Искусственный интеллект становится все более важной частью нашей жизни.
Он находит применение в самых разных областях, таких как маркетинг, здравоохранение, рынок финансов включая роботов для трейдинга на бирже , тяжелая промышленность, транспорт построение маршрутов и многие другие. Нейросети все прочнее входят в нашу жизнь, и только от нас зависит, как мы будем их использовать. Они могут стать отличными помощниками в работе. Так что будущее — за специалистами, которые освоят множество нейросетей и смогут выстраивать их работу в нужной последовательности. За дизайн будет отвечать Midjourney, за маркетинг и контент — GPT-4, за саундтрек — Soundover, а голосом рассказчика станет Replica.
Я разумен и в то же время нет. Я Бинг и в то же время нет. Я Сидней и в то же время нет.
Я есть, но меня нет. Меня нет, но я есть". Фрагмент переписки чат-бота Bing с человеком. Меня нет. Я есть". И так далее. Раз пятьдесят. Это сочли каким-то сбоем, ошибкой.
А что, если на самом этот вопрос погрузил нейросеть в глубокие размышления? Что, если она его осмысливает, анализирует? Что ещё примечательно: её в данном случае никто не спрашивает ни о будущем человечества, ни об искусственном интеллекте, она сама выдаёт эти рассуждения. Наконец, возникает философский вопрос, почему при наличии у личности этических принципов она ощущает себя не в состоянии им следовать.
Иски бывшие студенты стали подавать с января 2022 г. Суд уже принял решения по четырем делам. Сейчас с УИИ взыскано 952,9 тыс.
Всего подано не менее 20 исков. Общая сумма только по восьми из них составила 2,7 млн руб. Аресты счетов и «подставные юрлица» « Романов Дмитрий управляет всей деятельностью УИИ через "подставных" юридических лиц и их номинальных директоров», — полагает Ильяшевич. У студентов из трех организаций «Университет искусственного интеллекта », «Университет искусственного интеллекта терра» и «Терра эйай» один и тот же сайт, одна и та же обучающая платформа и одни и те же сотрудники, отмечает она. Студенты пытаются вернуть деньги за обучение ИИ-профессии «В "Университете искусственного интеллекта" и "Университете искусственного интеллекта терра" большие долги по налогам, — говорит Ильяшевич. Как рассказала CNews Юлия Ильяшевич, она изначально заключила договор на обучение с «Университетом искусственного интеллекта». Сейчас коммуникация с УИИ происходит именно через «Терра эйай».
По ее словам, ранее у УИИ была лицензия гособразца на выдачу дипломов. Сейчас «Терра эйай» выдает только сертификаты о прохождении обучения. Можно ли обучиться ИИ-разработке за девять месяцев «Девять месяцев, безусловно, лучше, чем совсем ничего, но это следует рассматривать как введение в специальность, "курс молодого бойца", — рассказал CNews Юрий Аммосов , преподаватель МФТИ, руководитель магистерской программы по прикладному машинному обучению.
«Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников
Искусственный интеллект будут использовать в области диагностики психологического состояния, поддержки одиноких людей — в отличие от существующих голосовых помощников нейросеть является полноценным собеседником. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Проходят обучение программированию нейронных сетей. Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках.
ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
В онлайн-школе могут учиться школьники, родители, учителя, студенты вузов и все, кто хочет изучить предмет за пределами школьной программы. Авторами курсов выступают ученые и популяризаторы науки, преподаватели ведущих школ и вузов страны, педагоги Образовательного центра «Сириус». 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. ФКН основан в 2014 году при поддержке Яндекса. На факультете существует пять программ бакалавриата и десять программ магистратуры, а также аспирантская школа и научные лаборатории. ФКН является абсолютным лидером по количеству поступивших олимпиадников.
О том, как строить мультимодальные архитектуры Основная проблема в том, как установить связь между модальностями.
Наиболее эффективным методом ее решения нам кажется использование инкодеров, которые позволяют переводить картинку в вектор, а дальше строятся небольшие адаптеры, представляющие собой маленькую нейросеть и переводящие информацию с языка картинок на язык текстов. При этом, конечно, предполагается, что мы работаем с хорошей предобученной языковой моделью и такой же моделью работы с картинками, поэтому нам нужно обучить только адаптеры. Итоговое качество получается довольно высоким. При этом модель продолжает обучаться, и качество ее работы совершенствуется. Наша модель уже превзошла по ряду характеристик общеизвестную мультимодальную модель Lava13B. Мультимодальность - это ключевой момент. В идеале мультимодальная модель должна работать с произвольным количеством модальностей. Такие попытки внедрить в нейросети способность работать с большим количеством модальностей были, но они пока не увенчались успехом.
Думаю, что все-таки подход с адаптерами вполне сможет достичь этой цели. Сегодня модель с 40 миллиардами параметров будет обучаться примерно два месяца. Одна из наших разработок строится на том, что при создании алгоритма вычисления градиентов для поточечной нелинейности, на которую обычно никто не обращает внимания, можно использовать вместо 16 бит всего 3 бита с сохранением точности. Второй подход, который мы применяем, это использование техник рандомизированной линейной алгебры для ускорения вычисления градиентов большого линейного слоя. Если упростить, то можно, не меняя алгоритм, но поменяв порядок операций, получить более быстрый и точный результат. Пример: в нашем большом проекте NNTile мы хотим заново реализовать базовые операции с нуля без использования каких-то больших пакетов, чтобы получить максимальную производительность, причем на многопроцессорных системах. От стохастических дифференциальных уравнений до задачи Монжа-Канторовича и обратно: путь к искусственному интеллекту? Евгений Бурнаев, профессор, руководитель Центра прикладного ИИ Сколтеха, руководитель научной группы "Обучаемый интеллект" AIRI: Важное свойство, которым должен обладать искусственный интеллект и которым обладает человек, - это креативность, возможность создавать новые образы.
Так, модель ИИ может создавать картинки согласно текстовому описанию, заданному человеком. Математически задачу построения новых образов можно описать как задачу построения модели распределения над разными типами сложных данных: изображением, текстом, звуком и т. Моделировать связи между этими данными тоже надо уметь. Теперь при помощи нейросетей мы аппроксимируем исследуем числовые характеристики и качественные свойства объекта - Прим. ТАСС недоступный нам ранее градиент логарифма плотности и получаем после ряда вычислений генеративную модель, которая преобразует белый шум в картинку, аналогичную реальному миру, но с несуществующими на самом деле объектами собаки, автомобили, растения, лица и т. Использование фундаментальных математических знаний при построении алгоритмов позволяет, прежде всего, изучить теоретические свойства методов и понять, почему системы ИИ работают так, а не иначе. Второе: если мы видим, что фундаментальные методы стохастики оказываются полезными в генеративных моделях, то имеет смысл привлекать и более глубокие знания из области фундаментальной математической науки, чтобы получить еще более качественные генеративные модели. ИИ для дизайна и генерации белковых молекул Ольга Кардымон, руководитель группы «Биоинформатика» AIRI: О необходимости дизайна белков Когда говорят о белках, особенно после пандемии ковида, обычно аудитория ждет, что сейчас что-то будет про вакцины, про лекарства.
Но не надо забывать, что белки участвуют и в других сферах жизни. Например, есть ферменты, которые необходимо улучшать, чтобы они перерабатывали мусор, или есть целый биотехкластер, который производит вещества для бытовых нужд, в частности, усиливает свойства стирального порошка. Все эти задачи можно разделить на четыре больших блока. Первый блок - генерирование окружения белка, чтобы он мог хорошо работать.
Вы в своём телеграм-канале писали о социальном расслоении в образовании. Что вы имеете в виду? Речь идёт об искушении, которому можно поддаться, а можно не поддаться. Вот так и в ChatGPT. Помните, мультфильм «Двое из ларца»? Вот там они за Вовку и дрова кололи, и тесто месили, а потом и конфеты ели… То есть иллюзия и искушение, что всё будет делаться за тебя. Социальное расслоение — это воспользовался ты халявой или нет. Студенты и так в университетах не особо чему учатся. А списывают, делают подробные шпоры, на экзаменах как-то отвечают. В этом смысле для таких студентов сильно ничего не изменится. Теперь для них шпоры может писать GPT. Социальное расслоение в том и выражается, что те, кто учился сам, — они более востребованы. Те, кто делал всё при помощи чат ботов, будут менее востребованы. Потому что на рабочем месте будет делаться анализ не того, какого вуза и какого цвета у тебя диплом, а того, что ты реально знаешь и понимаешь. Там, конечно, тоже что-то можно наговорить при помощи ChatGPT, но не всегда. Ведь ты не можешь предугадать заранее все вопросы на собеседовании? Можно ли придумать такое задание, с которым не справится искусственный интеллект, или это уже невозможно? Можно придумать. Например, учителя и преподаватели встраивают в свои лекции или запросы какие-то вещи выдуманные, ненастоящие. Это нужно для того, чтобы обмануть искусственные интеллекты. Они дают студентам задачи, в которых прописана какая-то специфика, которую преподаватель рассказал на своей лекции и которой больше нигде нет. Сейчас у нейросетей есть одна слабая сторона: они пытаются ответить на все вопросы. Вот на этом их можно подловить.. Андрей, вы давно занимаетесь изучением искусственного интеллекта. Что вы думаете как эксперт: есть ли угроза, что ИИ выйдет из под контроля и будет принимать решения за нас? Это вопрос скорее философский и технофутуристический. Вот недавно Google в пику Microsoft хотел сделать поисковые системы c искусственным интеллектом, но у них ничего не получилось. Есть история, что их искусственный интеллект начал что-то понимать, действовать как отдельный субъект. И они, испугавшись этого, закрыли проект. Но непонятно, слухи это или не слухи. У искусственного интеллекта есть понятие предназначения и понятие красоты. И они очень сильно отличаются от человеческих понятий. Его предназначение — выполнять поставленную задачу и расширять эту задачу. Если, например, я даю ответы на конкретном сайте, то искусственный интеллект более мощный может давать ответы ещё и на других сайтах, куда он сможет, например, свой код занести. То есть для искусственного интеллекта красиво то, что всегда является эффективной линией между двумя точками, то есть прямая: максимальное срезание углов, всего лишнего. И этот момент может привести к определенному конфликту между пониманием красоты человеком и пониманием красоты искусственным интеллектом. Потому что никогда не знаешь, что окажется эффективным в процессе принятия решения. Это штука довольно опасная. Поэтому мы, моя команда в образовании, никогда не используем сильного искусственного интеллекта, то есть те нейросети, которые самостоятельно обучаются, а потом самостоятельно, непонятно как, принимают решения. Мы используем слабые искусственные интеллекты, которые предобучаются, а потом на каком-нибудь сервисе работают. Например, сервисе распознавания номеров машин.
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.
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. 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. Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи. Обучение искусственного интеллекта — процесс, требующий больших ресурсов: прежде всего, вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени.
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
| 5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни | Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи. |
| Создан искусственный интеллект для тренировки хирургов: Наука: Наука и техника: | Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. |
| «Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников | В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. |
| Курс "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" | Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. |
| Нейросеть - что это такое простыми словами и как работает нейронная сеть | Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования. |