совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». нейронные сети, искусственный интеллект. Конференция о том, как искусственный интеллект помогает автоматизировать IT-рекрутинг и HR и как его грамотно внедрить, пройдет 31 мая в Москве и онлайн. Искусственный интеллект (ИИ) остается одной из наиболее обсуждаемых технологий как среди экспертов, так и в российских медиа. Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Так из компьютерных сетей я ушёл в нейронные и в компьютерное зрение. Я и сейчас занимаюсь рекомендательными системами и зрением. Можно подробнее о компьютерном зрении? Как оно работает? Нейросети и машинное обучение можно применять для анализа естественных языков, распознавания и генерации речи, анализа звуков и так далее. А компьютерное зрение занимается распознаванием визуальной информации. То есть все задачи, которые связаны с обработкой визуальных данных, называют компьютерным зрением. Это, например, поиск похожих картинок, детекция объектов и подобные вещи.
В частности, с помощью компьютерного зрения мы учим программы на лету распознавать нужные объекты. К примеру, в любом супермаркете у дома есть камеры. А ещё есть сервер, который обрабатывает видео: нейросети следят, чтобы полки в магазине всегда были заполнены товаром. Если где-то мало помидоров или детского питания, нейронка сигнализирует человеку — и он добавляет товар. Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли? В Шедевруме есть две команды. Мои ребята — это исследователи машинного обучения.
Они отвечают за то, чтобы как можно лучше обучать сеть генерировать картинки, видео и другой контент. А есть команда, которая занимается приложением. Она следит за тем, чтобы всё классно работало, было красиво, придумывает продуктовое развитие — это команда Николая. Недавно Шедеврум научился генерировать короткие видеоролики! Нейросеть создаёт видео длиной четыре секунды с частотой 24 кадра в секунду. После публикации ими можно поделиться с друзьями или сохранить в формате MP4. Чтобы получился ролик, сперва нужно описать текстом то, что хочется увидеть. В ответ приложение предложит четыре варианта первого кадра и набор анимационных эффектов для создания движения.
Нейронка берёт за основу выбранное пользователем изображение, создаёт набор его изменённых версий и объединяет всё выбранным эффектом. Сейчас их семь: зум приближение , таймлапс ускоренная перемотка , полёт, панорама, вращение, подъём и морфинг постепенное изменение. А какие сотрудники тебе всегда нужны в команду?
Важным аспектом является также персонализация взаимодействия с клиентами. ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя. Такой подход увеличивает эффективность маркетинговых кампаний и повышает конверсию.
Не стоит забывать и о аналитике. Системы искусственного интеллекта способны быстро и точно обрабатывать данные, помогая бизнесу принимать обоснованные решения.
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. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти.
Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов.
В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий.
Благодаря этой технологии мы можем сэкономить время, повысить эффективность работы и создать качественный продукт за считанные минуты. Нейронная сеть может ответить на различные вопросы, предоставить информацию и даже помочь в решении сложных задач. Например, она может быть использована для поиска информации по заданному запросу, определения настроений и эмоций текста, анализа данных и прогноза результатов. То есть она пишет текст по запросу, понимает информацию как человек. Благодаря такому искусственному интеллекту многие процессы могут быть автоматизированы, что значительно повышает эффективность работы и уменьшает затраты времени и ресурсов. Нейросеть, которая изменила мир Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций.
То есть нейросеть может самостоятельно адаптироваться и развиваться с помощью накопленных знаний.
Курсы по нейросетям для начинающих
- Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году
- Первая ступень ракеты SpaceX Falcon 9 утонула после 20-го успешного запуска
- Содержание
- AI Journey 2024 - Международная конференция Сбера по искусственному интеллекту
- ЦПСО всегда под рукой
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. практика обучения основам искусственного интеллекта в российских образовательных организациях общего образования и организациях дополнительного профессионального образования. Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. Если вам интересно познакомиться со спецификой технологий обучения нейросетей, а возможно и принять участие в развитии передовых технологий, регистрируйтесь на вебинар «Кто и как обучает искусственный интеллект».
Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году
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. Учебные программы создаются экспертами на основе их уникального опыта.
Леона Дружинина, менеджер по маркетингу компании-разработчика программно-аппаратного учебного комплекса: «Учителя с помощью современных технологий получают быстро фидбэк о том, какие вещи они не доработали и над чем нужно еще поработать».
Так проходит типичный тест на уроке с использованием системы: ученик передвигает, например, фазы луны на доске, а педагог на учительском планшете видит это в реальном времени и может одним нажатием кнопки проверить правильность выполнения задания. По задумке авторов, такой мультимедийный процесс помогает детям и подросткам лучше воспринимать и запоминать скучную информацию. Евгений Тимаков, главный врач медицинского центра, врач-педиатр : «Например, тот же самый текст мы с вами запомнить можем очень тяжело — приходится читать текст несколько раз. Текст с картинкой запоминается уже лучше.
Она создала новую рекламу спортивных напитков, выпускаемых под брендом Bodyarmor. Генеративный искусственный интеллект выдал настоящий шедевр, но вряд ли кто-то из живых людей будет в восторге от слогана… 0 Технологии Google представила Lumiere — новый феноменальный ИИ для генерации видео Компания Google представила свой новый ИИ Lumiere для создания видео. Это не коммерческий продукт, а исследовательский проект для отработки инновационных технологий. На текущем этапе он не имеет ограничений, которые накладывают законодательство и общественные нормы на работу генеративных сетей, а потому и результат на… 0 Интернет Персональный помощник Rabbit R1 будет поставляться с продвинутым ИИ Perplexity Первые 100 000 покупателей гаджета Rabbit R1 получат в подарок бесплатную подписку на услуги ИИ-сервиса Perplexity. Он в любом случае будет доступен при работе с Rabbit R1, но только в базовой версии. Это составляет основу интеллектуальной мощи устройства, обеспечивает его способности взаимодействовать с людьми и… 1 Гаджеты Rabbit продала 10000 «ИИ-помощников» R1 в день презентации Гаджет Rabbit R1 стал одной из самых интересных и привлекательных новинок на выставке CES-2024.
Стартап успел привлечь к себе небольшое внимание накануне и его организаторы рассчитывали продать хотя бы 500 экземпляров, что уже стало бы успехом для необычного устройства. Вместо этого в первый же день презентации они… 0 Гаджеты Стартап Rabbit представил интеллектуального персонального помощника под названием R1. Устройство призвано избавить человечество от необходимости лично пользоваться различными приложениями в смартфоне и цифровыми сервисами в целом. Теперь все это вместо пользователя сможет делать ИИ. Столь серьезное изменение в раскладке является первым с 1994 года. Преимущество их разработки в том, что она не требует имплантации электродов в живой организм. Достаточно надеть специальную шапочку для снятия… 0 Технологии Нейросеть Pigeon научилась определять геолокацию места по фотографии Трое инициативных студентов из Университета Стэнфорда разработали нейросеть PIGEON, способную с удивительной точностью определять местоположение, где были сделаны фотографии.
В его основе лежит специально созданная модель искусственного интеллекта, способная быстро анализировать множество источников информации. Она компилирует материал из них в таком виде, чтобы… 0 Гаджеты Стартап Rabbit сообщил о грандиозной вечеринке в Нью-Йорке, которая пройдет 23 апреля. Ожидается, что на ней первые покупатели гаджета R1 смогут получить свои устройства.
Они уже изготовлены и на следующей неделе будут отправлены в США, но путь займет немало времени. Предполагается, что на ее основе будет построен коммерческий инструмент для прогнозирования спроса на новые сорта данного напитка. Пиво выбрано не только из-за его распространенности,… 0 Технологии NVIDIA в тесном сотрудничестве с Hippocratic AI создала искусственный интеллект, способный выполнять функции медицинской сестры лучше, чем это делают реальные люди. Разработка ориентирована на решение глобального «кадрового голода» в сфере здравоохранения. Во время прохождения обучения в нейросеть «залили» данные свыше 100 000 автомобилей, прошедших оценку в дилерских… 2 Технологии Искусственный интеллект SIMA избавит геймеров от гринда в видеоиграх Разработчики ИИ сделали очередной шаг к реализации заветной мечты человечества о том, чтобы переложить на роботов скучную работу. Не специализированную, а почти любую, когда ИИ обучается чему-то у человека, а потом ему доверяют реализацию рутинных функций, которые дают реальный результат. Он построен на архивных материалах об актрисе Мэрилин Монро и должен имитировать ее личность при контакте с аудиторией. ИИ создан по заказу Authentic Brands Group, которая владеет правами на изображения… 5 Интернет Илон Маск: у нас закончится энергия для ИИ уже в 2025 году Илон Маск сделал собственный прогноз относительно развития технологий искусственного интеллекта. Темпы этого явления превосходят едва ли не все, что известно нам из истории, и в мире вскоре просто не хватит ресурсов, чтобы продолжать наращивать мощности нейросетей и их количество. Причем «скоро» — это с немалой… 13 Технологии Пентагон использует искусственный интеллект Project Maven для нанесения авиаударов В связи с разразившимся конфликтом между ХАМАС и Израилем в октябре минувшего года Пентагон резко активизировал использование ИИ.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
| Нейронные сети и компьютерное зрение | Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. |
| Курсы и высшее образование по искусственному интеллекту в НИУ ВШЭ | Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. |
| Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023 | Зарабатываем реальные деньги с помощью нейросетей! |
| ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников | Рассматриваете ли в перспективе платное обучение профессии Разработчик Искусственного Интеллекта? |
| Акулы нейронных сетей | 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. |
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
| ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников | Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия». |
| AI Journey 2024 - Международная конференция Сбера по искусственному интеллекту | Нейросети и ИИ-инструменты, а также курсы которыми можно пользоваться бесплатно. |
| Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году | Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». |
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Если вам интересно познакомиться со спецификой технологий обучения нейросетей, а возможно и принять участие в развитии передовых технологий, регистрируйтесь на вебинар «Кто и как обучает искусственный интеллект». каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение.
Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?
Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность. Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети (ИНС), навеянные вычислительными и коммуникативными способностями мозга человека, являются значительной парадигмой в машинном обучении. 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.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Из разных записей генерируются конкретные рекомендации. Создан инструментарий для обучения специалистов в области здравоохранения. Они могут помочь врачам в больницах управлять процессами в учреждении и пациентам в пределах и за пределами больницы. Существуют два основных метода решения этой задачи. Первый - поведенческий, когда воссоздается манера поведения человека. Второй метод - это интернализм, когда основной движущей силой исследования становится эволюция интеллектуальных традиций и исследовательских программ. В частности, на первом этапе развития ИИ представлял собой символизм на основе знаний, главным образом имеется в виду симуляция человеческого поведения. На этом этапе используются экспертные знания для формирования общей базы знаний. Второе поколение ИИ работает на основе анализа данных.
Классический пример второго поколения ИИ, когда в 1997 году программа Deep Blue играла в шахматы против Гарри Каспарова и выиграла у него. Залогом успеха программы стали знания, опыт, алгоритмы и вычислительная мощность. Сегодня самый расхожий пример - программа для отслеживания динамики цен на акции, в которой собраны сведения о 40 ведущих компаниях стоимостью больше 1 миллиарда долларов по отраслям. Если мы говорим о применении ИИ на базе данных, то нельзя не упомянуть робототехнику. Например, гибкая искусственная рука, которая может двигать пальцами, делать жесты, играть на пианино, помогает людям, лишенным кисти. О сферах применения ИИ В Стенфордском университете в свое время ученые сформулировали основные сферы применения ИИ с 2015 до 2030 года. Среди них - управление транспортным потоком, домашние роботы, здравоохранение, образование, охрана, организация рабочего пространства, а также туризм, финансы, промышленность. Помимо этого, все еще остается много нерешенных задач, поскольку при текущих ресурсах способности ограничены, так что необходимо их постоянно совершенствовать.
Следующее поколение ИИ - мультимодальные модели, которые способны обрабатывать одновременно в режиме реального времени текст, изображение, голос, видео, код и получать достойный результат. Например, наши студенты разработали программу, позволяющую идентифицировать каждого человека на видео, где танцует много людей. Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей Иван Оселедец, генеральный директор компании AIRI, профессор Сколтеха: О текущем состоянии работы нейросистемных моделей Работа с текстами и изображениями - это уже практически решенные задачи. Но следующий шаг - мультимодальные модели, работа с ними только началась. Нами разработана первая мультимодальная модель в России OmniFusion. Принцип ее работы заключается в объединении двух модальностей: текста и картинок. Она вполне способна на основе полученных данных обрабатывать их и поддерживать диалог. Можно также объединять тексты и графы, тексты и видео или текст и движение робота.
Всему этому требуется обучить языковую модель. Этот процесс достаточно трудоемкий и дорогостоящий. 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.
Борьба за электроэнергию «В 2024 году спрос на электроэнергию значительно возрастет», — говорит Дэн Хендрикс, исполнительный директор Центра безопасности искусственного интеллекта, некоммерческой организации, базирующейся в Сан—Франциско. Эта доля, вероятно, резко возрастет в 2024 году, поскольку системы ИИ обучаются и работают на все больших объемах вычислительной мощности. 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.
Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, куратор академических программ Яндекса При разработке курса мы адаптировали материал для школьников старших классов, чтобы они смогли в полной мере погрузиться в тему deep learning и попробовать на практике ML-инструменты. Все слушатели смогут провести небольшие эксперименты с нейронными сетями и увидеть особенности их работы. В процессе обучения старшеклассники освоят азы работы с нейросетями. Навыки в этой сфере требуются аналитикам данных, инженерам машинного обучения и исследователям в области ИИ. Курс даст представление об этих профессиях и поможет определиться с будущей карьерой в IT.
Курсы» и преподаватель дистанционных курсов по искусственному интеллекту Курс «Глубокое обучение» поможет подросткам понять, насколько им интересно развиваться в ML в будущем. 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.
После завершения первого мини-проекта и начинается настоящее изучение. Выпускник 3-го потока курса Аспирант Физического факультета МГУ Очень интересный и модный практически-ориентированный курс. Задач для машинного обучения в моей лаборатории оказалось уйма, и не будет преувеличением сказать, что этот курс изменил нашу научную группу.
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. Об этом новое расследование Эдуарда Петрова – "Ошибка искусственного интеллекта". 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. Помимо этого, помочь в решении проблемы может сам искусственный интеллект, а точнее — ИИ-детекторы сгенерированного контента. Оператор Искусственного Интеллекта. Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения.
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Если где-то мало помидоров или детского питания, нейронка сигнализирует человеку — и он добавляет товар. Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли? В Шедевруме есть две команды. Мои ребята — это исследователи машинного обучения. Они отвечают за то, чтобы как можно лучше обучать сеть генерировать картинки, видео и другой контент. А есть команда, которая занимается приложением.
Она следит за тем, чтобы всё классно работало, было красиво, придумывает продуктовое развитие — это команда Николая. Недавно Шедеврум научился генерировать короткие видеоролики! Нейросеть создаёт видео длиной четыре секунды с частотой 24 кадра в секунду. После публикации ими можно поделиться с друзьями или сохранить в формате MP4. Чтобы получился ролик, сперва нужно описать текстом то, что хочется увидеть. В ответ приложение предложит четыре варианта первого кадра и набор анимационных эффектов для создания движения.
Нейронка берёт за основу выбранное пользователем изображение, создаёт набор его изменённых версий и объединяет всё выбранным эффектом. Сейчас их семь: зум приближение , таймлапс ускоренная перемотка , полёт, панорама, вращение, подъём и морфинг постепенное изменение. А какие сотрудники тебе всегда нужны в команду? И где их найти? Вот три группы специалистов, которых я всегда жду. Machine learning research инженеры, чтобы выдвигать гипотезы, писать код по их имплементации, проверять их, читать статьи и генерировать свои идеи по улучшению нейросетей.
Их главная задача — развивать область генеративных моделей, проводить нетривиальные эксперименты и исследовать новые подходы в диффузионных моделях. Их задача — писать код, чтобы всё работало. В то время как ML-инженеры разрабатывают модели обучения машин, MLOps-инженеры программируют весь цикл машинного обучения: от разработки до внедрения и поддержки. Этим специалистам должно быть интересно работать над высоконагруженными сервисами, использующими нейросети, а также развивать экосистему инструментов вокруг новейшей и динамично развивающейся области генеративных моделей. Аналитики, поскольку работа с данными критически важна. Мы ищем специалистов, чтобы улучшить данные для обучения: мы комбинируем ML- и DS-методы с ручной разметкой, пробуем разные подходы для файнтюна финальной модели, создаём инструменты для оценки качества, сравнения с конкурентами и поиска точек роста.
В чём конкретно заключается твоя работа над нейросетью? Я сейчас собираю команду, которая будет работать над улучшением модели генерации. Но в основном задачи разработчиков, обучающих сеть, это: Собрать данные.
Курсы совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Старшеклассники узнают, как работают и обучаются нейросети и познакомятся с востребованными IT-профессиями. Записаться на осенний поток можно до 15 ноября. Обучение проводится благодаря федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». В разработке образовательного интенсива приняли участие сотрудники Yandex Research и преподаватели Школы анализа данных Яндекса, преподаватели факультета компьютерных наук Высшей школы экономики, эксперты онлайн-школы Сириус. Нейросети используются во многих современных сервисах, среди них — голосовой помощник Алиса, Яндекс Браузер, Яндекс Поиск, беспилотные автомобили. Курс поможет разобраться, как устроены такие технологии, как их использовать и развивать.
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», — отметил руководитель отдела аналитики АНО «Сириус.
Искусственный интеллект подбирается к образованию и даже внедряется в систему госэкзаменов. Нейросеть не только ответила на тестовые вопросы, но и выполнила творческое задание сочинение. Впервые нейросеть не только справилась с тестом, но и написала полноценное эссе. Языковая модель от Яндекса прошла испытание несколько раз, прорешав несколько вариантов заданий ЕГЭ, и набрала в среднем 55 баллов. Напоминаем, что в 2023 году средний балл ЕГЭ по литературе составил 72 балла, а в 2022 — 64. Так что YandexGPT с первого раза показала отличный результат — преодолела минимальный порог и почти приблизилась к среднему результату по стране среди реальных выпускников.
То ли ещё будет! В пресс-службе Рособрнадзора уже сообщили, что развитие искусственного интеллекта не несет угрозы для системы единого государственного экзамена, так как использование гаджетов запрещено во время экзамена, и его участники не могут ими воспользоваться. Попытки использовать нейросеть для прохождения заданий ЕГЭ предпринимались и раньше. В 2019 году Сбербанк презентовал новый суперкомпьютер — всего в России таких 3. Для сравнения, в США уже 100 таких машин, у Китая — более 200. Назвали супермозг Кристофари Christofari — в честь первого российского клиента Сбербанка. Этот суперкомпьютер самый мощный в нашей стране, а в мире он занял 29-е место.
Одним из тестовых заданий для суперкомпьютера было прохождение ЕГЭ по русскому языку, причём ИИ должен был не только ответить на тестовые вопросы, но и написать сочинение. В начале ноября 2019 года на конференции по искусственному интеллекту конференции AI Journey заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин озвучил сенсационные новости: искусственный интеллект Кристофари сдал ЕГЭ по русскому языку на 63 тестовых балла из 100. Тестовые задания для компьютера усложнили, так что баллов могло бы быть и больше.
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. Этот сложный алгоритм можно сравнить с работой человеческого мозга: он учится чему-то новому, благодаря чему нейронные связи укрепляются.
Сеть не создаёт уникальные результаты, поскольку она действует только на основе уже имеющегося опыта. Чем больше опыта у нейросети — тем точнее будут результаты, которые она выдает. Чтобы работать с нейросетями, нужно знать другие термины, обозначающие особенности их работы: Функция активации — способ нормализации искусственным интеллектом входных данных до нужного диапазона. Линейная функция автоматически используется, если нужно передать значение, не подвергнув его преобразованию, а также в процессе тестирования нейронной сети. Самый распространенный вид функции активации — сигмоид со значением [0,1], называемый также логической функцией.
Гиперболический тангенс используется, если возможны отрицательные значения например, акции могут не только расти, но и падать , поскольку его диапазон [-1,1]. Тренировочный сет — последовательность данных, которые использует нейросеть. Итерация — количество тренировочных сетов, которые прошла нейронная сеть. Ошибка — производная, которая демонстрирует расхождение между полученным ответом и ожидаемым. Число ошибок в процессе обучения должно идти на спад.
Как работает нейросеть на примере Приведем простой пример работы нейросетей с использованием весов коэффициентов. Предположим, мы хотим узнать у нейросети, стоит ли в выходные ехать за грибами в лес. Ответов может быть только два — да или нет. Результат зависит от нескольких факторов, которые будут заданы в виде вопросов: Начался ли грибной сезон? Будет ли в выходные дождь?
Пороговое значение и значение смещения обозначим как 3. Таким образом, в сумме получился результат 6, который в два раза больше исходного. Обработав весь массив входящих данных, нейронная сеть с точностью сделала вывод, что в выходные можно ехать за грибами. Типы нейросетей Типы В зависимости от числа слоев, в которых расположены нейроны, нейросети могут быть: Персептрон — самая старая форма. Один нейрон принимает информацию, применяет активацию, в результате становится доступным вывод в двоичной системе.
Перцептрон можно использовать только для классификации данных на две группы. Из-за ограниченных возможностей такие нейронные сети в наше время практически не используются. Сигнал поступает во входной слой и сразу же отправляется к выходному, где происходят вычисления. Связь между нейронами входного и выходного слоев обеспечивают синапсы.
"Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом
Apple приобрела парижский стартап в области искусственного интеллекта Datakalab в рамках реализации своего проекта по развёртыванию средств ИИ с локальной обработкой данных на устройствах. 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». 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. 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. 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. Искусственный интеллект будут использовать в области диагностики психологического состояния, поддержки одиноких людей — в отличие от существующих голосовых помощников нейросеть является полноценным собеседником.
для учебы и будущей работы
- ИИ в образовании: как нейросети помогают ученикам и преподавателям
- Акулы нейронных сетей
- ИИ повсюду
- Перспективы развития и применения нейронных сетей | Статья в журнале «Молодой ученый»
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
Этот процесс достаточно трудоемкий и дорогостоящий. 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.
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. Ты ему даешь data set, он на нём работает. Ровно то, что в data set прописано, то он и может делать.
То есть, грубо говоря, семантический анализ. Вы, как папа 5 детей, можете поделиться опытом общения с ИИ? У меня дети используют искусственный интеллект в основном как рекомендательные сервисы для поиска мультиков, которые они ещё не смотрели. Они советуются с Алисой, обсуждают, какие ещё мультики посмотреть.
То есть они общаются с речевыми ботами как собеседниками. И еще они любят играть, когда искусственные интеллекты становятся участниками игры. У меня младших детей двое 5 и 7 лет. Когда они играют, приглашают Алису и кого-то ещё присоединиться.
Они назначают им свои роли. Но эти игры долго не длятся, потому что детям наскучивает, что Алиса не придерживается правил игры, заданных детьми. То есть сначала это немножко весело, потом становится скучно. Потому, что игра хороша, когда все верят в игру и придерживаются правил.
А чат-бот из этого игрового состояния выскакивает. Ваши пожелания и рекомендации родителям: как учиться и жить с ИИ? Нужно держать глаза открытыми. Это не значит, что нужно срочно становиться разработчиками искусственного интеллекта.
Но хотя бы понимать, что вообще есть, как ИИ работает, на что влияет. Читать статьи и критически ко всему относиться. Категорически запрещать что-то не имеет смысла. Особенно то, что распространено.
Всё равно ваши дети будут общаться с другими детьми, вы же их в клетку не посадите.
Перед стартом состоялся показательный соревновательный заезд между Даниилом Квятом на обычном болиде и беспилотником. Выручка Intel больше не снижается, и компания остаётся крупнейшим производителем процессоров для ПК и ноутбуков. Но продажи в I квартале не оправдали ожиданий аналитиков, и собственный прогноз Intel на текущий квартал отражает слабый спрос.
Это непростой момент для гендиректора Пэта Гелсингера Pat Gelsinger который находится у руля уже четвёртый год. Проблемы Intel накапливались десятилетиями. Уязвимость затрагивает неисчислимое множество процессоров, а её устранение грозит катастрофическим снижением производительности. Компания переложила вину на производителей материнских плат, которые при разработке BIOS не последователи спецификациям процессоров и направленным им рекомендациям.
Компания отрабатывает технологию захвата и свода в атмосферу ненужного хлама в окружении Земли, чтобы запускам ракет и спутникам ничего не угрожало. Но потом на Марс полетели автоматические станции и спускаемые аппараты, и каналы оказались причудливыми складками рельефа. Зато по мере улучшения регистрирующей аппаратуры Марс стал показывать другие свои чудеса. Последними из них можно считать обнаружение «жутких пауков в городе инков».
Это не означает, что тайваньская компания решила полностью прекратить производство видеокарт на базе графических чипов Radeon от AMD.
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. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти.
Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок.
Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах.