практика обучения основам искусственного интеллекта в российских образовательных организациях общего образования и организациях дополнительного профессионального образования. В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью.
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
Развитие нейронов основывается на пластичности мозга — способности адаптации нервной системы в соответствии с условиями окружающей среды. Искусственная нейронная сеть — это машина, которая моделирует способ обработки мозгом конкретной задачи. Такая сеть обычно реализуется с помощью электронных компонентов или моделируется компьютерной программой. Для того чтобы добиться высокой производительности, нейронные сети используют множество взаимосвязей между элементарными ячейками вычислений — нейроны. Искусственная нейронная сеть — это громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации, накапливающих экспериментальные знания и предоставляющих их для последующей обработки. Искусственная нейронная сеть сходна с мозгом по следующим параметрам: — знания, используемые искусственной нейронной сетью в процессе обучения, поступают в нее из окружающей среды; — для накопления знаний используются синаптические веса — связи между нейронами. Преимущества нейронных сетей, во-первых, обусловлены возможностью распараллеливания обработки информации и, во-вторых, самообучением, т. Указанные преимущества позволяют искусственным нейронным сетям решать сложные задачи, считающиеся на сегодняшний день трудноразрешимыми.
Использование нейронных сетей обеспечивает следующие полезные свойства систем. Отображение входной информации в выходную. Адаптивность к изменениям окружающей среды. Очевидность ответа. Отказоустойчивость: при неблагоприятных условиях производительность нейронных сетей падает незначительно. Эффективная реализуемость на сверхбольших интегральных схемах. Единообразие анализа и проектирования, что позволяет одно и то же проектное решение нейронной сети использовать во многих предметных областях.
Аналогия с нейробиологией. Суть задачи заключается в определении принадлежности входного образа, представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. Решение данного класса задач основано на подобии образов и размещении близких образов в одном кластере. Суть задачи: пусть имеется обучающая выборка X 1 , Y 2 , X 2 , Y 2 ,... Суть задачи: найти максимальное или минимальное значение целевой функции, удовлетворяющее системе ограничений. Следовательно, с помощью искусственных нейронных сетей можно решать задачи из разнообразных областей, а именно: обработка зашумленных данных, распознавание и дополнение образов, распознавание речи, ассоциативный поиск, абстрагирование, классификация, прогнозирование, оптимизация, составление расписаний, диагностика, обработка сигналов, управление процессами, сегментация сигналов и данных, моделирование сложных процессов, сжатие информации, машинное зрение. Как уже отмечалось ранее, основное преимущество искусственных нейронных сетей заключается в том, что они строят модель на основе предъявленной информации, т.
Именно по этой причине искусственные нейронные сети широко применяются в тех области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи. Например: — Ввод и обработка информации: распознавание рукописных текстов, отсканированных почтовых, платежных, финансовых и бухгалтерских документов. Также продолжат в дальнейшем совершенствоваться искусственные нейронные сети, используемые в финансовом прогнозировании, в информационной безопасности шифрование данных, контроль трафика в компьютерных сетях , археологических данных. В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция поиска эффективных методов синхронизации работы искусственных нейронных сетей на параллельных устройствах.
Разработка более мощных ИИ-систем невозможна без войн за электроэнергию Компании все чаще попытаются заключить сделки с правительствами, чтобы обеспечить энергоснабжение. Читайте также: Может ли нейросеть заменить художников, писателей и программистов? Растущий разрыв По оценкам Международного союза электросвязи, около 2,6 миллиардов человек — примерно треть населения земного шара — не имеют доступа к Интернету. Этот цифровой разрыв может определить, кто может извлечь выгоду из ИИ. Если мы добавим сюда и цифровое неравенство, то сократить разрыв будет попросту невозможно», — говорит Болор-Эрдене Батценгель, исследователь Оксфордского университета и бывший вице-министр цифрового развития и коммуникаций Монголии. Доступ к Ии-технологиям есть далеко не у всех Даже когда пользователи в развивающихся странах получают доступ к ИИ, он редко разрабатывается с учетом их потребностей. Однако на данный момент эта проблема не так хорошо освещена как другие и о последствиях этого «цифрового разрыва» говорить рано. Тем не менее, по мере создания более мощных ИИ-систем, неравенство будет расти. Вам будет интересно: Что будет, когда Искусственный интеллект достигнет пика своего развития? Еще больше роботов Переход от использования множества небольших моделей для выполнения разнообразных задач к единым неизбежен. Это подтверждают такие мультимодальные модели, как GPT-4 и Gemini от Google DeepMind, способные решать как визуальные, так и лингвистические задачи. Исходя из этого можно предположить, что то же самое произойдет и с роботами — зачем обучать одного переворачивать блинчики, а другого открывать двери, если можно создать одну универсальную многозадачную модель? За примерами не нужно далеко ходить — несколько примеров работы в этой области появились в 2023 году. В июне DeepMind выпустила Robocat обновление прошлогоднего Gato , который генерирует собственные данные методом проб и ошибок, чтобы научиться управлять множеством различных роботизированных рук вместо одной конкретной руки. Умных роботов в 2024 году станет еще больше В октябре компания выпустила еще одну универсальную модель для роботов под названием RT-X и большой новый набор обучающих данных общего назначения в сотрудничестве с 33 университетскими лабораториями.
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. Продолжительность программы три месяца, доступ к лекциям сохраняется на год. Вы получите: Навыки правильного составления промптов для нейросети. Перечень лучших нейросетей для генерации изображений. Пошаговую инструкцию по регистрации и настройкам. Уроки по созданию консистентного персонажа. Подробный разбор использования Midjourney. Сертификат об окончании курса, есть возможность получить удостоверение о повышении квалификации. При оплате в рассрочку на 12 месяцев — 4900 руб. Искусственный интеллект для E-commerce от iWENGO Программа дает практические навыки по использованию ИИ в E-commerce: для улучшения сервиса, товара или услуг, повышения клиентского опыта и делегирования рабочих задач нейросетям. Подходит для начинающих. Продолжительность курса: 36 часов. Вы получите: Практические навыки применения нейросетей для роста продаж и привлечения внимания клиентов. Кейсы по разработке маркетинговых стратегий с помощью ChatGPT, анализу отзывов клиентов, составлению опросов на сайте. Бонус — мини-курс «Нейромаркетинг» по изучению поведения клиентов и методов воздействия на него. При покупке в рассрочку от 4992 руб. При оплате сразу 59 900 руб. Сколько времени нужно, чтобы начать работу с ИИ? Срок зависит от ваших целей, способа обучения. В сети достаточно информации для самообучения, но ее много, она разрозненная и, чтобы найти хороший источник, структурировать и упорядочить новые знания, нужно от нескольких месяцев до года.
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. Диплом об окончании курса. Компьютерное зрение на базе нейронных сетей от Яндекс. Практикум Интенсивная программа по компьютерному зрению — технология, которая позволяет беспилотным автомобилям не наезжать на пешеходов, а смартфону «узнавать» вас по лицу. Вы научитесь давать «глаза» машинам и сразу отработаете теорию на практике. Курс не подходит для новичков, необходимо знать Python и Git, иметь опыт работы с моделями машинного обучения. Что вы получите: Навыки решения задач по классификации, детекции и сегментации объектов. Практический опыт работы с фреймворком PyTorch и основными библиотеками. Обратную связь от практикующих экспертов по компьютерному зрению. Инфраструктуру для обучения и развертывания ML-моделей в Yandex Cloud. Тренажер для оттачивания навыков. 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.
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Оператор Искусственного Интеллекта. Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! 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. Известный исследователь машинного разума пришёл к выводу, что разработчики нейросетей очень слабо представляют себе, что они создают.
Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году
Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках. Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность.
Искусственный интеллект
Потому что сервис выдаст им тексты, которые они прочитают, но не усвоят. Если мы с вами переводим работу в формат дискуссии, чтобы появилась возможность высказывать разные позиции, защищать разные точки зрения, тогда учитель выступает только модератором, ведущим, и с помощью ИИ можно хорошо подготовиться как на уроке, так и дома. Ты всё равно до конца не знаешь, какие вопросы тебе зададут. Ведь дискуссия — это всегда импровизация. Есть ли для нас, людей, угроза потерять контроль над образованием, отдать его в руки искусственного интеллекта?
Там, где учатся по шаблонам, конечно, да, есть риск. Но у тех, кто так учит, и сейчас никакого контроля нет. Это иллюзия, что, обучая по шаблону, они всё контролируют. Шаблоны, в частности, очень быстро устаревают.
Информация, которую дают в школах, гораздо в большем объёме лежит в интернете. Они не развивают у детей нужные метапредметные навыки. Не анализируют индивидуальные навыки, специфику развития ребёнка, траекторную специфику. 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.
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.
Менеджер проекта «Контур. 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.
Кто может получить финансирование от государства на обучение? Граждане РФ в возрасте от 18 лет и до достижения возраста, дающего право на страховую пенсию по старости в соответствии с частью 1 статьи 8 Федерального закона «О страховых пенсиях», имеющие среднее профессиональное и или высшее образование, либо получающие среднее профессиональное и или высшее образование, нацеленные на совершенствование имеющихся компетенций и приобретение новых компетенций в области искусственного интеллекта и в смежных областях с целью повышения профессиональной эффективности. 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.
Яндекс Образование
В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Проходят обучение программированию нейронных сетей. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
В рабочую программу обновлённого модуля по искусственному интеллекту от Минобрнауки входят «Основы программирования на Python», «Математический анализ», «Линейная алгебра» и «Теория вероятностей и математическая статистика». Канал Центра обучения искусственному интеллекту. Мы здесь, чтобы рассказать о нейросетях максимально простым языком, доступным каждому. Проходят обучение программированию нейронных сетей. Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение».