Кто такой AI-тренер, что это за профессия, чем занимается специалист, который обучает и тренирует нейросети.
Разработчик нейросетей
| ТОП-5 курсов по нейросетям, которым можно доверять | Онлайн-курс «Нейросети: практический курс» от Skillbox: стань специалистом по нейросетям. Курс ведут преподаватели с большим практическим опытом. Обучение на специалиста по нейросетям и ИИ в Москве, Санкт-Петербурге и в любом регионе РФ с сертификатом. |
| Заработок на нейросетях — ПРАВДА или ЛОЖЬ | Специалист по нейросетям. |
| Академия GNEURO – твой проводник в мир нейросетей. Обучение нейросетям. | Наш курс по нейросетям обучает, как нейросети могут ускорить процессы и сократить расходы, открывая новые возможности для вашего бизнеса и карьеры. |
Роль человека в жизни машин: лучшие курсы обучения на оператора по нейронным сетям
Шедеврум — это интересная, фановая B2C-история, но наша цель — расти дальше. Есть планы внедрения в B2B, рекламу и много ещё куда. Например, Яндекс использует в рекламе иллюстрации, созданные той же нейросетью, что работает в Шедевруме. Если у рекламодателя нет собственной картинки для объявления, он может выбрать из предложенных нейросетью. Нейросети можно использовать как для решения бизнес-задач, так и для развлечения.
Мы постоянно в поисках новых применений. Уже сейчас нейросеть может придумать костюмы и декорации, разработать креативные концепции — помогать людям в их профессиональной деятельности. Отправить запрос на коммерческое использование контента из Шедеврума можно через форму обратной связ и — ответ придет в течение 5 рабочих дней. Как вообще работает Шедеврум?
В первую очередь сеть понимает, что хочет изобразить пользователь. Для этого мы используем отдельную нейросеть. Она обучалась на датасете текстов, понимает, как устроен язык и какие в нём взаимосвязи. Её задача — представить данные для другой нейросети в виде вектора чисел.
Туда она кодирует информацию, о чём фраза, как взаимосвязаны слова. Вторая нейросеть в процессе обучения видела 330 млн изображений и текстов, связанных с ними. Предполагается, что она сформировала своё представление о мире: каким визуальным образам соответствуют те или иные слова, как устроен мир изображений, как надо рисовать. Её задача — понять из сжатого представления текста, чего от неё хотят, и создать изображение.
Если данных мало или вовсе нет, решение о генерации она принимает случайным образом. То есть додумывает сама: если не указать локацию, где лежит кот, она выдаст нам его изображение, например, на диване, а может — в вакууме или на пляже. Над чем команда работает прямо сейчас? Что необходимо Шедевруму для развития?
В первую очередь — над улучшением качества. Работаем над архитектурными улучшениями и анализом ошибок. Это не финальный вариант нейросети, у нас есть новые наработки и много идей. Сетка будет обновляться всегда.
На этапе создания Шедеврума мы попрототипировали — и нам захотелось поделиться этим. Пользователям понравилось, поэтому у нас много мотивации двигаться дальше. В целом всегда можно улучшать качество изображений, их красоту, естественность.
Поймёшь как использовать нейросети в бизнесе для повышения продаж, автоматизации и продвижения.
Наши клиенты.
Для каких задач применяют ML и нейросети Есть много прикладных задач, которые решаются с помощью эксперта, простых правил и специально подобранных алгоритмов. Когда данных становится много, у нас появляется возможность извлекать из них полезные знания, обходя ограниченность простых подходов. С помощью ML можно рассчитывать риски — например, предсказать, выплатит ли человек кредит, или рассчитать будущие цены на квартиры. Есть отдельная группа задач, для которых нейросети особенно хороши: находить похожие картинки, звуки и посты, генерировать изображения и тексты. Конечно, искать похожие аудио можно и без нейросетей — приложение Shazam прекрасно работало даже в первых версиях. Но обучение алгоритмов с помощью нейросетей дает дополнительные возможности. Творчество нейросети Midjourney Как разрабатываются нейросети В этой части статьи будет немного хардовой информации, связанной с математикой и ML.
Если вы ничего не поймете или захотите понять больше, советуем пройти наш курс по математической логике для программистов Нейросеть — это формула, которая из одного массива чисел делает другой массив. Формула большая и длинная, может быть с миллионами параметров, но собирается из довольно простых операций — арифметики, элементарных функций синусы, косинусы, экспоненты и даже более простые, вроде взятия степени и суперпозиции. Выше пример одной из решаемых задачек: классификация изображений на условные тысячу классов. Входной массив здесь — просто массив пикселей картинки, выходной — вектор с вероятностями, что изображено на картинке. Выходной массив может быть и картинкой например, как в задачах pix2pix на улучшение картинок или дорисовывание. Входной массив может быть не картинкой, а последовательностью слов — так, например, происходит в генерации картинок по тексту. С отдельными элементами входного массива обычно не работают: действия собирают в слои и применяют операцию ко всему массиву сразу. Котика на картинке распознают независимо от того, в какой части картинки он находится. Саму формулу пишут не как аналитическую формулу, а вычислительным графом — это рецепт для калькулятора, в каком порядке и что делать с входным и промежуточным массивами.
Очень популярная, старая и довольно простая моделька. Она может показаться сложной, но операции — простые, а концепция вычислительного графа позволяет работать со сложными формулами. В этих слоях скрываются числа, они же — веса — коэффициенты в большой формуле. Сначала параметры инициализируют небольшими случайными числами, а затем улучшают с помощью градиентного спуска. Так система самообучается. Обвязку к этому движку обычно делают на Python. Но на них сейчас нейросети почти не пишут, кроме низкоуровневых сетей для устройств. Знания Python достаточно, чтобы писать крутые вещи. Есть библиотеки, позволяющие упростить процесс разработки.
Крутые обертки и сборники моделей — одна из причин, почему сейчас стало популярно разрабатывать нейросети. Например, проект Hugging Face — это платформа для разработки и использования моделей и приложений на основе искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка Natural Language Processing. Интерфейсы моделей отвязаны от математики, это простые и конкретные инструкции, что именно сделать, чтоб получить результат. А вот при использовании фреймворков PyTorch, Jax и TensorFlow для работы с данными и машинного обучения придется плотнее взаимодействовать с математикой. Как попасть в индустрию Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, так и использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В 2016 году, чтобы попасть в лабораторию, занимающуюся нейросетями, ничего особенного знать и уметь не требовалось. Сейчас порог входа в исследовательские лаборатории, где применяют эту технологию, увеличился. Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей.
Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик. Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время.
Первые заказы получил во время обучения и смог заработать 15 000 руб, которые потратил на лечение любимой кошки.
Сейчас: на данный момент есть 2 постоянных заказчика. За активность Андрея я подарил ему один из курсов и он будет помогать в учебном чате 2-го потока. Read More До обучения: прошла разные курсы в нашей школе и на каждом из них заработала, потом попала в первый поток учеников по ChatGPT Во время обучения: cтарается 3-4 часа в неделю посвящать обучению, благодаря курсу привела 3 новых клиента, от них доход составляет 75 000 р. Сейчас: цель - создание своего онлайн-курса, сейчас доход составляет от 300 000 - 500 000 в мес. Тяжелая жизненная история заставила столкнуться с заработком в интернете Во время обучения: обучалась глубокой ночью, по возможности. С нейросетями была знакома немного до обучения.
Read More До обучения: живет в Воркуте далеко от родственников, хочет зарабатывать, чтобы переехать поближе к дочке и снимать жилье, текущего дохода не хватает. Во время обучения: изучил только 4 из 7 модулей и сконцентрировался на поиске заказчиков.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Масштабная образовательная программа по Data Science, частью которой является обучение на специалиста по работе с нейросетями. Специалист уровня Data Scientist ценится на рынке вакансий больше, чем просто эксперт по нейросетям. Работа с нейронными сетями и глубоким обучением. Онлайн-курс «Нейросети: практический курс» от Skillbox: стань специалистом по нейросетям. Курс ведут преподаватели с большим практическим опытом. Обучение на специалиста по нейросетям и ИИ в Москве, Санкт-Петербурге и в любом регионе РФ с сертификатом. Учим обучать нейросети. «По поручению главы государства Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработали рейтинг российских вузов по качеству подготовки специалистов по ИИ.
Роль человека в жизни машин: лучшие курсы обучения на оператора по нейронным сетям
За 3 дня вы узнаете Что такое нейросети и какие у них возможности Узнаете, как нейросети делают нас эффективнее, креативнее и помогают больше зарабатывать. Разберётесь в вопросах этики и авторского права. На реальных примерах увидите: нейросети выводят на новый уровень дизайн, маркетинг, программирование и творчество в самом широком смысле. Как поставить задачу нейросети, чтобы получить крутой результат В прямом эфире, вместе со спикерами, сможете попрактиковаться в общении с искусственным интеллектом — сделаете рекламный баннер, напишете код и не только. Поймёте, к какой нейросети обращаться в конкретной ситуации и как грамотно сформулировать свой запрос.
Научитесь использовать В программировании Увидите, как нейросети упрощают жизнь разработчикам.
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. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников.
ДМИТРИЙ AI и нейросети я воспринимаю сейчас, как глоток свежего воздуха в ежедневном рабочем процессе, как элемент творчества в своей повседневной работе. Он дает возможность объединять то, чему я учился по ходу своей жизни от азов программирования еще на Basic до решения реальных рабочих задач на производстве. Это реальный путь вывести многие бизнес-процессы компании на новый уровень!
И это действительно круто! Это и моделирование, и прогноз, и аналитика... Захватывает дух от новых возможностей, которые хочется попробовать реализовать на практике! AI дает возможность взглянуть на свою работу и на свою жизнь по-новому! Но самое главное, по-моему, это возможность для самого себя стать Творцом и улучшать себя в этом каждый день! Хочу применить полученные знания по AI для создания нейронной сети по выявлению инцидентов на перегонах на основе данных с детекторов транспортного потока и параметрам движения общественного транспорта.
ОЛЕГ Мне 55 лет и я никак не связан с программированием. Но мне интересна область IT, пробовал делать сайты, писать их начал изучать Python, бросил и на различных конструкторах.
Включает практические задания, где вы научитесь применять генеративный ИИ в повседневных задачах. А также разберёте вопросы этики и влияния ИИ на бизнес и общество. Он расскажет, как работают продвинутые нейросетевые архитектуры типа GPT-3 и как их правильно обучать и внедрять в реальные приложения. Эта специализация, состоящая из трех курсов, даст вам практический опыт применения машинного обучения к конкретным проблемам в медицине. Единственный курс, который требует платной подписки на платформу. Словом, на любой вкус и цвет. Этот бесплатный онлайн-курс расскажет об основах применения нейросетей в повседневной жизни.
На примере популярных сервисов ChatGPT и Midjourney вы узнаете, как работают нейронные сети и как эффективно использовать их для решения различных задач. Курс состоит из 10 уроков. В них подробно разбираются принципы формулировки запросов, приводятся готовые шаблоны, даются рекомендации по применению нейросетей. Особый акцент сделан на практических кейсах и реальных примерах использования рассматриваемых инструментов. По завершении курса у вас будет представление о возможностях и ограничениях технологий на основе нейронных сетей, а также базовые навыки работы с ними. Этот экспресс практико-ориентированный курс от Google позволит быстро познакомиться с основами машинного обучения. Курс включает видеолекции, поясняющие ключевые концепции. А также практические примеры и упражнения по работе с популярными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow. Благодаря такому формату изучение теории сразу переходит в практическую плоскость.
Вы сможете попробовать реализовать базовые алгоритмы машинного обучения, применить их для решения реальных задач. По окончании курса у вас будут фундаментальные знания в этой сфере и практический опыт работы с инструментами машинного обучения от Google. Это станет отличной основой для дальнейшего, более углубленного изучения этого направления. На этом курсе вы с головой окунетесь в изучение возможностей генеративного искусственного интеллекта и узнаете, как пользоваться ChatGPT как профессионал. В ходе курса на практических примерах рассматриваются наиболее распространенные сценарии использования ChatGPT - генерация кратких текстов, создание маркетингового контента, написание и объяснение кода.
Топ-11 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса
Практический курс по использованию нейросетей для начинающих специалистов и бизнеса. За 3 недели с нуля вы научитесь зарабатывать больше и упрощать свою работу на 80% с помощью нейросетей. Поскольку по большому счету создание нейронных сетей – это одна из узких специализаций специалиста по Data Science, то основные знания разработчика нейросетей – это наука о Big Data (моделирование данных, оценка качества алгоритмов и моделей прогнозирования). Наш курс по нейросетям обучает, как нейросети могут ускорить процессы и сократить расходы, открывая новые возможности для вашего бизнеса и карьеры. Обучающие тренажеры и блоги по нейронным сетям. Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 81 398 вакансий в Москве. откройте для себя мир AI и станьте экспертом в области нейросетей.
Курсы по нейросетям
Лучшие курсы по нейронным сетям AI Обучение. Кто такой AI-тренер, что это за профессия, чем занимается специалист, который обучает и тренирует нейросети. Создание презентаций с помощью нейросетей - Нейросети для разных отдельных задач: звук, видео, сайты, 3D-графика и пр. - Использование нейросетей для трудоустройства.