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.
Для кого этот курс
- Интенсив по нейросетям в образовании
- Нейросети школьникам
- Найди то, не знаю что
- Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли?
- Сергей, расскажи, где ты учился и как пришёл к работе с нейросетями?
- 2. Специалист по нейронным сетям на Python от Skillfactory
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
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. А если картинка движется, да еще и показывают какие-то.
Начиная с осени, учащиеся смогут использовать ИИ, чтобы находить ошибки в своем коде, оставлять отзывы о дизайне студенческих программ. Об этом «Известиям» рассказал генеральный директор компании «Дататех» Юрий Евтушик. 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.
Читайте также: Основные тренды Можно выделить несколько направлений в развитии языковых моделей, которые сохранятся в ближайшем будущем: Инженеры разрабатывают новые подходы к архитектуре нейросетей для замены Transformer. Например, GPT-4 использует модель смешанных экспертов, а отечественный проект Fractal GPT — симбиоз графовых моделей и многоагентных систем. Google и другие компании работают над повышением точности ответов LLM, при одновременном снижении их размерности. Так, новая модель PaLM 2, по сообщениям разработчиков , меньше, чем исходная PaLM, но лучше и быстрее справляется с задачами из разных областей. Разработчики языковых моделей ищут новые методы обучения LLM, которые смогли бы уменьшить объём необходимых тренировочных данных и снизить трудоёмкость их разметки.
Например, обучают модели на синтетических данных , созданных другой нейросетью. Нейросети учатся искать актуальную информацию в интернете и обращаться к внешним сервисам. Чаще всего для этого используют систему плагинов, по аналогии с решением, используемым в ChatGPT. Компании увеличивают длину контекстного окна для повышения точности ответов. GPT-4 и Claude 100K способны воспринимать более 100 тысяч токенов за раз.
На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов. Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS.
IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей.
Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах. Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных.
Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны. Они не станут генерировать бред и обсуждать скользкие темы. А взлом с помощью джейлбрейк-промптов постепенно станет невозможным.
Виктор Носко генеральный директор компании «Аватар Машина», создатель чат-бота-психолога « Сабина Ai », соавтор проекта FractalGPT — Думаю, что в больших языковых моделях в мировом масштабе наступила эпоха стагнации: теперь новые эмерджентные свойства не будут возникать с ростом числа параметров. А совершенствование свойств, которые уже проявились, замедлится. При этом новая нейросеть от Google — Gemini, анонсированная с помпой как конкурент GPT-4, не показала существенного превосходства над ней и не оправдала ожиданий пользователей.
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. Так или иначе, многие эксперты склоняются к тому, что нам следует быть готовыми к появлению более мощного ИИ и целому потоку разнообразных приложений.
В 2024 году ИИ-системы станут более мощными Так, в декабре 2023 года Google DeepMind анонсировала последнюю модель искусственного интеллекта Gemini Ultra, не раскрывая при этом объем вычислительной мощности, использованной для обучения модели. Однако по оценкам организации Epoch, занимающейся прогнозированием искусственного интеллекта, система была обучена с наибольшими мощностями. И да, Gemini Ultra примерно так же хороша, как и предсказывали эксперты. Не пропустите: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да?
Что умеет самая умная нейросеть на Земле и почему недовольны разработчики искусственного интеллекта
Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники.
Но отменить Россию невозможно даже в этой сфере, как и отменить прогресс. Искусственный интеллект уже спасает жизни. В российской медицине уже применяют его. Машины не болеют, не устают и все время учатся. Искусственный интеллект заработает настоящие 15 триллионов долларов в мировом ВВП к 2030 году.
Сейчас это то, что активно внедряется в экономике и социальной сфере", — сказал помощник президента России Максим Орешкин. Путина предупредили, что грядет революция. Президент выступил за плавные перемены к лучшему. Нам нужна эволюция, но она должна быть организована быстро, качественно, эффективно на всех уровнях", — подчеркнул Путин. Президент поставил задачи увеличить количество профильных специалистов, нарастить возможности суперкомпьютеров. Несмотря на все сложности и страхи перед мощностью машин, искусственному интеллекту в России помогут развить интеллект. Вот как сейчас коллеги говорили — запахи ощущают, чувство сопричастности к чему-то.
Специалистом по машинному обучению легко стать даже с минимальными знаниями математики и языка Python, знакомых еще с вуза, если знать, как выстроить процесс обучения. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень. Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности. В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете.
Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать.
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. И хотя существует множество проблема в нехватке данных, ученые разрабатывают методы, которые позволяют роботам все лучше обучаться методом проб и ошибок.
Словом, роботов особенно умных с каждым годом будет становиться все больше. Переход к деталям В меняющемся ландшафте искусственного интеллекта главное — быть на шаг впереди.
Курсы по нейронным сетям
Пока посредниками выступают разработчики и организаторы выставки. Они и рассказывают про стремительное развитие систем. Но технический прогресс уже не остановить. Путину показали возможности: спросить можно было, что угодно. Это действительно похоже на сказку. Машины отвечают на сложные вопросы, пишут тексты, рисуют. На одном из стендов пресс-секретаря президента в реальном времени превратили в Илона Маска. То есть сделали дипфейк. Вполне приличный. Но ведь такое можно использовать и во зло.
Как с ними бороться? Уже потихоньку становятся.
На их основе будет создан специальный реестр. 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.
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. И хотя существует множество проблема в нехватке данных, ученые разрабатывают методы, которые позволяют роботам все лучше обучаться методом проб и ошибок. Словом, роботов особенно умных с каждым годом будет становиться все больше. Переход к деталям В меняющемся ландшафте искусственного интеллекта главное — быть на шаг впереди. Это означает, что предприятия как и государства, инвестирующие в отрасль , которые принимают новые тенденции и адаптируются к ним, не только улучшат свою деятельность, но и проложат путь к беспрецедентному росту и инновациям.
ИИ будет развиваться и дальше, как бы мы этому не противились Также отметим, что будущее ИИ в 2024 году действительно многообещающее и включает не только вышеописанные пункты, но и автоматизацию электронной почты, генеративного и разговорного ИИ, а также роботизированных технологий. Можно с уверенностью сказать, что в текущем году ИИ станет еще более конкретным во всех смыслах этого слова.
Нейросеть будет лучше обучаться, когда у неё будет больше данных. Всё, что связано с человеческой культурой, с высшей математикой, с науками, будет иметь низший приоритет для неё. А потому, что эту задачу решить просто, а нужно решать дальнейшие задачи, которые не решены. Что самое главное при работе с ИИ? Самое главное — правильно задавать вопросы к данным. И вот этому нужно учиться и самим родителям, и учить этому детей.
То есть формулировать вопросы, формулировать гипотезы, проверять эти вопросы и гипотезы на данных. Задавать эти вопросы тем же нейросетям, искусственному интеллекту. Смотреть, что они выдадут. Переформулировать вопросы, по-новому задавать до тех пор, пока у вас не получится. Вот это умение задавать правильные вопросы было так же важно в XIX веке, как и сейчас. Ничего кардинально не изменилось. Просто сейчас мы можем задавать вопросы не только старинным фолиантам и ученым, профессорам, но и нейросетям. Как сегодня к этому приспособиться детям и родителям?
Думаю, что родители ничего с этим сделать не смогут. И запрещать тоже не особо полезно. Может быть, даже наоборот: стоит погрузиться вместе с ребёнком в этот сервис, посмотреть, как он работает. Я бы наоборот поощрял использование ИИ для самостоятельной подготовки — если говорить о семейном образовании, где родители занимаются детьми и используют продвинутые площадки для обучения. В подавляющем большинстве школ есть стандартный, понятный шаблон, по которому дети обучаются. И в основном наше обучение — это возможность понять, усвоить эти шаблоны и потом их применять. На этом всё заканчивается. Если мы говорим о семейном образовании или образовании в частных школах, то это другой подход.
Здесь ИИ уместно применять. Уже известный сервис ChatGPT, или ресурс похожий на него, — Perplexity, который может применяться в России и доступен на русском языке. Если вы его запускаете в Яндекс-браузере, который автоматически всё переводит на русский, то сервис принесёт пользу. К тому же нейросеть Perplexity даёт ссылки по поводу того, откуда она взяла ответ и почему так считает. И если мы говорим об альтернативном обучении, то сервис будет помогать детям. Подготовка к уроку и сам урок — это разные вещи. Если на уроке ты должен продемонстрировать, как усвоил данный тебе на дом шаблон, то тогда никакой ChatGPT не нужен. Потому что шаблон нужно демонстрировать так, как он был тебе дан.
Но если у нас урок носит дискурсивный формат: формат общения и рассуждения, тогда необходимо готовиться самому. И целый ряд школьных предметов, если их готовить правильно, поможет проявить навыки аналитического мышления, критического мышления, системного мышления. Например, с помощью нейросетей-советчиков можно удобно готовиться к форматам вроде «перевёрнутого класса» самостоятельно. Причем делать это прямо в классе и в команде. Тут даже не родители, а образовательная среда должна отвечать вызовам этого технологического новшества. Если мы требуем от детей только по шаблону подтверждения, что они знают, то тогда чат ChatGPT взломает образование. 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?
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно меняются и совершенствуются, от специалистов требуется готовность непрерывно учиться и осваивать новые навыки работы с нейронными сетями. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Первый шаг — понимание основ. Обучение основам машинного обучения и анализа данных поможет вам эффективнее внедрять технологии в свой бизнес. Далее, экспериментируйте с инструментами и платформами, предоставляющими возможности по работе с ИИ. На нашем сайте публикуются обзоры и статьи, посвященные теме использования искусственного интеллекта в бизнесе и маркетинге. Следите за обновлениями, узнавайте о последних трендах и делитесь своим опытом.
Нейросети помогают преподавателям находить учебный материал, придумывать темы для занятий и предоставляют ещё множество возможностей использования. Поддержка в учёбе Персонализация обучения. Искусственный интеллект создаёт образовательные программы, адаптированные под уровень знаний и потребности каждого ребёнка.
Так материал лучше усваивается. Объяснения и подсказки. Помощник может написать дополнительные объяснения, если ребёнок сталкивается с трудностями в понимании материала, и давать подсказки при выполнении заданий. Организация времени. Искусственный интеллект может помочь ребёнку создать расписание учебных занятий, домашних заданий и других активностей. Развитие навыков Языковые навыки. Нейросеть помогает развивать навыки чтения, письма, говорения и слушания через интерактивные задания и диалоги.
Математические навыки. Помощник может разработать задачи и упражнения для развития математической грамотности. Творческие навыки. Искусственный интеллект поддерживает интерес ребёнка к искусству, музыке и другим творческим сферам. Мотивация и интерес Игровой подход. Искусственный интеллект может использовать элементы игр для увлекательного и интересного обучения, что позволит поддерживать мотивацию ребёнка. Награды и достижения.
Помощник может создать виртуальные награды и призы за достижения и прогресс в обучении. Социальная интеракция Диалог и общение. Нейросеть даёт возможность ребёнку практиковать диалоги на иностранном языке или обучаться основам вежливости и общения. Развитие эмоционального интеллекта. С помощью ИИ ребёнок может узнавать и различать эмоции, что важно для социального взаимодействия.
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. Написать код, который будет это делать. Проверить, что всё верно. Принять решения исходя из знаний и интуиции. Запустить обучение.
Проанализировать графики, которые показывают, хорошо работает сеть или нет. Выдвинуть новые гипотезы. Вот такой алгоритм. Повторять бесконечно. Подожди, а нейросеть появилась раньше Шедеврума? Как она работает в проекте — и где ещё планируете её развивать?
С помощью данной инструкции вы узнаете, как преобразовать ваши навыки в прибыльный источник дохода. Длительность: 4 часа 28 минут Стоимость: от 8 990 рублей за курс Документ: не будет Автор: Оксана Решетнёва Программа курса: Использование нейросетей в работе дизайнера. Что можно создать при помощи нейросети. Где и как могут применяться сгенерированные изображения. Регистрация в Midjourney. Личный кабинет и комьюнити Midjourney. Операция Describe. Стиль, пропорции изображения.
Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Новости нейросетей и ИИ. Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества. Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта (ИИ).
Курсы по нейронным сетям
Подборка телеграмм каналов о последних технологических достижениях в области искусственного интеллекта и нейросетей. Известный исследователь машинного разума пришёл к выводу, что разработчики нейросетей очень слабо представляют себе, что они создают. получат уникальную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта, освоить навыки промт-инжиниринга и научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями в повседневной жизни. Новости нейросетей и ИИ.
Первая ступень ракеты SpaceX Falcon 9 утонула после 20-го успешного запуска
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. Также это не означает каких-либо перманентных изменений в её бизнесе. Однако это проясняет ситуацию, почему видеокарты MSI Radeon начали исчезать с полок магазинов. К настоящему моменту только компания Tesla адаптировала эту технологию.
Она применяется в её суперкомпьютере Dojo. Он подходит для организации домашнего кинотеатра, может использоваться геймерами для проекции игрового процесса и др. По случаю скорого релиза THQ Nordic показала геймплей новой версии.
И часто дети сами озвучивают ответ: вот тут цвет волос не подходит, тут корабль современный, тут паруса не алые. То есть, не погрузившись в текст, невозможно правильно ввести промт для нейросети, чтобы получить корректную иллюстрацию. Так сразу становится понятно, кто изучил произведение, а кто вообще в книгу не смотрел. Озвучивать эпизоды из художественного произведения При изучении произведения учитель предлагает ученикам взять небольшой, но ключевой эпизод и с помощью нейросети озвучить его. После выполнения задания проходит анализ и обсуждение: почему именно так озвучили, почему выбрали именно этот голос а голосов в меню нейросети может быть великое множество. Ведь когда школьник задумывается над выбором голоса, он представляет прежде всего, как тот будет отражать характер героя.
В результате герой запоминается, произведение цепляет и остается в памяти, а дети получают новый интересный опыт и навык. Вариант озвучивания эпизода из романа в стихах А. Пушкина «Евгений Онегин», сгенерированный нейросетью. Во время конференции Наталья Муллагалеева-Путинцева говорит, что такие формы работы интересны ребятам и дают отличные результаты. Главное — делать акцент на том, что нейросети — это не ресурс для списывания, а инструмент для реализации творческого потенциала, анализа, формирования собственных выводов. С помощью нейросетей, да и любых виртуальных помощников, учитель может сделать урок интересным, чтобы дети приходили на него с удовольствием. Ведь самое главное, что могут сделать педагоги — не дрессировать детей и требовать от них заучивать все, а всеми возможностями помогать найти путь к знаниям и показать, как эти знания пригодятся потом в жизни. Небольшой перечень нейросетей и чат-ботов, которые помогут в обучении ChatGPT — поможет найти ответ на любой вопрос, написать текст в любом стиле, составить план, создать карточки с заданиями и многое другое. Lexica — поможет создать изображение главного героя художественного произведения.
SteosVoice — поможет озвучить эпизод из художественного произведения. Deep Nostalgia от MyHeritage — поможет лучше понять и запомнить влияние на историю или литературу конкретных персоналий, «оживляя» их портреты. Mathway — поможет в решении различных по сложности задач по математике, физике и химии. Perplexity — поможет не просто найти нужную информацию в виде списка ссылок на разные сайты, а сгенерирует единый связный текст с уже включенными в него ссылками на разные источники, откуда была взята информация.
Вы тоже можете значительно упростить и ускорить свою профессиональную и не только! Исследовав более 50 курсов по ИИ, команда Kursfinder отобрала 15 наиболее информативных программ. Мы подобрали варианты для оптимизации работы в Deep Learning, Data Science, копирайтинге, дизайне и разработке.
Больше курсов по искусственному интеллекту вы найдете в нашем каталоге. ТОП-10 лучших курсов по искусственному интеллекту в 2024 году Разработчик искусственного интеллекта от GeekBrains — лучший профессиональный курс для разработчиков. Курс по нейронным сетям и Deep Learning от Skillfactory — лучший курс по глубокому и машинному обучению.
Если вы подали заявку на программу, но еще не заключили договор с образовательной организацией, вы можете изменить программу. Для этого необходимо написать на ai-help 2035. Изменить программу после заключения договора с образовательной организацией нельзя. 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.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. Об этом новое расследование Эдуарда Петрова – "Ошибка искусственного интеллекта".