Кто такой AI-тренер, что это за профессия, чем занимается специалист, который обучает и тренирует нейросети. Курс «Нейронные сети и глубокое обучение» от SkillFactory представляет собой уникальную возможность для тех, кто хочет освоить одно из самых перспективных и динамично развивающихся направлений в современной IT-индустрии. Специалист по компьютерной графике и нейросетям, режиссер монтажа с 20-летним опытом работы в кино и на телевидении Игорь Чупин и другие профессионалы.
ПРАКТИЧЕСКИЙ КУРС
Вот, например, в канале Холста мы попросили ChatGPT притвориться стендап-комиком и придумать шутки про пятницу. Подписчикам понравилось Генерация рубрик, идей и фактуры для контента — нейронные сети могут создать целые концепции для кампаний или отдельных постов, анализируя имеющиеся данные, такие как портрет ЦА, текущие тенденции, идеи и наработки. Нейросеть легко напишет контент-план хоть на год вперед для любой ниши с учетом ваших пожеланий. Анализ и проверка данных — нейросети для соцсетей могут быстро и эффективно анализировать большие объемы данных. Они могут проверить лонгрид на ошибки и расставить знаки препинания в сложных случаях, написать краткий пересказ или сгенерировать расширенную версию короткого текста. Нейросеть может подсказать самые эффективные решения для конкретной проблемы. Например, мы спрашивали у нейросети «5 самых популярных ниш для продвижения в соцсетях», чтобы понять, для кого лучше писать статьи.
Поиск хештегов — нейросеть может предложить подходящие хештеги или ключевые слова для написания постов. Так нейронные сети помогают продвижению в соцсетях, а не только генерации контента. Трендвотчинг — нейросеть поможет оставаться в курсе трендовых форматов и тем для контента, ведь соцсеть глазами нейросети — это просто набор данных, которые можно проанализировать и выделить нужное. Например, вы хотите снять короткий вертикальный ролик или сделать фото для маникюрного салона. Нейросеть сможет подсказать, какие идеи для такого контента сейчас чаще всего используются в вашей нише. Так нейросети помогут продвижению в соцсетях через вирусный контент.
Вот лишь немногое из того, на что способны нейросети в автоматизации работы. На самом деле их польза ограничивается лишь вашей фантазией и умением генерировать точные запросы. Есть 3 основных причины: Выше эффективность и производительность — ИИ берет на себя рутинные задачи, которые отнимают много времени, поэтому SMM-специалисты могут направить больше энергии на творческие проекты. Лучше контроль и управление качеством — с автоматизированными инструментами легче следить за качеством результата, поскольку ручные процессы больше не отвлекают внимание. Выше точность при сборе данных — при регулярном выполнении автоматизированных процессов легче обнаружить ошибки, поскольку любые несоответствия выявляются сразу, а не после многочасового ручного труда, когда человек уже устал.
Один из стратегических фокусов VK сейчас — улучшение качества и разнообразия контента для пользователей, а это означает повышенный спрос на специалистов, работающих с блогерами, медиа, видео и музыкой. Например, продюсеров, менеджеров проектов, креаторов, арт-директоров и моушен-дизайнеров, добавили в VK. В IT-проектах «Ростелекома» всегда был спрос на гуманитарные профессии, рассказали в компании. Речь идет о тех профессиях, которые предполагают высокие коммуникативные навыки, интерес к работе в команде, с людьми. Специалисты с такими навыками в этой организации будут востребованы всегда, уверен ее представитель.
В 2018 году я перешел в Яндекс как Senior Developer, чтобы работать с компьютерным зрением. Решал разные задачи в области Machine Learning ML — с картинками, видео и текстами, вплоть до 2022 года. Сейчас я работаю в стартапе, который занимается сельским хозяйством, — с помощью нейронных сетей по спутниковым снимкам предсказываю, что где растет и когда убирают поля. Изучите дата-аналитику на Хекслете Пройдите нашу профессию « Аналитик данных » — эта сфера может идеально подойти для использования нейросетей в будущем. 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.
Понимание процесса анализа и визуализации на Python, основных библиотек Pandas, numpy, Matplotlib. Обучение очно или онлайн. Вы получите: Понимание, что такое библиотека PyTorch, как использовать ее инструменты при глубоком обучении моделей. Практический опыт по работе с полносвязной и сверточной нейросетью. Готовые решения для реальных задач: классификации данных, распознавания объектов, поиска похожих изображений. Каждый модуль отрабатывается в практикуме. Демонстрационное приложение собственной разработки на базе библиотеки Gradio. В зависимости от программы: свидетельство, сертификат или удостоверение о повышении квалификации. Для частных лиц при оплате в кредит: от 2027 руб. Для организаций: 39 990 руб. Machine Learning. По окончании вы получите уровень Middle и сможете претендовать на более высокую должность. Для успешного завершения нужно знать Python, понимать алгоритмы машинного обучения, теорию вероятностей и математическую статистику. Продолжительность курса: 5 месяцев. Обширную базу знаний для решения сложных нестандартных задач, связанных с временными рядами, рекомендательными системами и т. Поддержку и консультации преподавателей-практиков в течение обучения. Помощь в трудоустройстве — ваше резюме будет размещено в базе OTUS и его увидят партнеры компании. Сертификат об окончании курса. В рассрочку: от 8500 руб. При оплате сразу всей суммы: 85 тыс. Нейросети для дизайнеров от «Логомашина» Специальный курс для начинающих и опытных дизайнеров по использованию нейросетей в работе. Как пользоваться, как легализовать, какие есть юридические тонкости. Продолжительность программы три месяца, доступ к лекциям сохраняется на год. Вы получите: Навыки правильного составления промптов для нейросети. Перечень лучших нейросетей для генерации изображений. Пошаговую инструкцию по регистрации и настройкам. Уроки по созданию консистентного персонажа. Подробный разбор использования Midjourney. Сертификат об окончании курса, есть возможность получить удостоверение о повышении квалификации. При оплате в рассрочку на 12 месяцев — 4900 руб. Искусственный интеллект для E-commerce от iWENGO Программа дает практические навыки по использованию ИИ в E-commerce: для улучшения сервиса, товара или услуг, повышения клиентского опыта и делегирования рабочих задач нейросетям. Подходит для начинающих. Продолжительность курса: 36 часов. Вы получите: Практические навыки применения нейросетей для роста продаж и привлечения внимания клиентов. Кейсы по разработке маркетинговых стратегий с помощью ChatGPT, анализу отзывов клиентов, составлению опросов на сайте. Бонус — мини-курс «Нейромаркетинг» по изучению поведения клиентов и методов воздействия на него. При покупке в рассрочку от 4992 руб. При оплате сразу 59 900 руб. Сколько времени нужно, чтобы начать работу с ИИ? Срок зависит от ваших целей, способа обучения.
Введите текст заголовка
- Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
- Курсы по нейросетям для начинающих
- Introduction to ChatGPT от DataCamp
- Нейросети: с чего начать
- Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Москве
- Как обучить свою первую нейросеть
2023 – год нейросетей в SMM: учимся автоматизировать всё
Узнаете о взаимосвязи ИИ, машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения, рассмотрите принципы построения искусственных нейросетей, напишете свой первый код на языке Python. После обучения: Умеете применять нейросети в своей работе, бизнесе и личной жизни Повысили свою продуктивность, эффективность и освободили время от рутинных задач. Спрос на специалистов по работе с нейросетями вырос с 312 вакансий в августе 2022 года до 506 в феврале. Но обучение алгоритмов с помощью нейросетей дает дополнительные возможности.
Ракова рассказала об обучении педагогов колледжей работе с нейросетями
Что делать, чтобы этого не произошло? Если коротко — учиться работать с нейросетью и уже сейчас делегировать ей максимум рутинных задач. Читайте также: « ChatGPT — новая нейросеть, которая общается с человеком через чат ». Нейронные сети — автоматизация работы SMM-специалистов Нейросеть для автоматизации процессов сокращает время, затрачиваемое на рутинные задачи, и позволяет сосредоточиться на творческих аспектах создания контента и раскрутки аккаунта. Нейросеть, которая пишет посты для соцсетей и готовит изображения, уже никого не удивляет, но на самом деле она может выполнять гораздо больше работы. К 2023 году нейронные сети в социальных сетях уже могут автоматизировать множество задач, среди которых: Генерация текстов и картинок — нейронные сети в SMM могут писать текст с нуля и генерировать изображения на основе заданной концепции или темы. Фото для соцсетей нейросеть Midjourney, например, уже научилась создавать так, будто их снял профессиональный фотограф — снимки выглядят крайне реалистично. Это избавляет специалистов от необходимости вручную создавать посты каждый раз, когда им нужно что-то новое.
Просто задайте нужную тему публикации — если нужно написать экспертный текст, вы можете попросить нейросеть притвориться любым специалистом. Вот, например, в канале Холста мы попросили ChatGPT притвориться стендап-комиком и придумать шутки про пятницу. Подписчикам понравилось Генерация рубрик, идей и фактуры для контента — нейронные сети могут создать целые концепции для кампаний или отдельных постов, анализируя имеющиеся данные, такие как портрет ЦА, текущие тенденции, идеи и наработки. Нейросеть легко напишет контент-план хоть на год вперед для любой ниши с учетом ваших пожеланий. Анализ и проверка данных — нейросети для соцсетей могут быстро и эффективно анализировать большие объемы данных. Они могут проверить лонгрид на ошибки и расставить знаки препинания в сложных случаях, написать краткий пересказ или сгенерировать расширенную версию короткого текста. Нейросеть может подсказать самые эффективные решения для конкретной проблемы.
Например, мы спрашивали у нейросети «5 самых популярных ниш для продвижения в соцсетях», чтобы понять, для кого лучше писать статьи. Поиск хештегов — нейросеть может предложить подходящие хештеги или ключевые слова для написания постов. Так нейронные сети помогают продвижению в соцсетях, а не только генерации контента.
Если вы хотите бесплатно погрузиться в изучение нейросетей, воспользуйтесь платформой «Stepik». Будь в курсе трендовых навыков и новых профессий Заходи в наш телеграм канал , здесь мы смотрим в будущее и публикуем анонсы лучших бесплатных курсов «Как стать AI-тренером» от Яндекса Этот курс позволит вам глубже понять, какие критерии лежат в основе оценки ответов, генерируемых нейросетью, и каким образом можно наилучшим образом применить эту информацию, формулируя свои запросы.
Яндекс внедрил собственную нейронную сеть на русском языке и начал активно развивать область обучения искусственного интеллекта через свою школу тренеров в этой сфере. В рамках этого компактного курса будут рассмотрены принципы работы нейросетей и их взаимодействие с пользователем. Хотя этот курс изначально ориентирован на редакторов и тренеров YandexGPT, его также можно успешно пройти, чтобы узнать, как отличить качественный ответ от низкого, как осуществлять проверку текстов на наличие галлюцинаций и почему разработчики уделяют столь большое внимание этике в ответах, предоставляемых нейросетью.
Объекты и признаки с примерами. Устройство нейронной сети. Слои, функция активации.
Метод градиентного спуска. Метод стохастического градиента. Шаг оптимизатора, тип оптимизатора, функция потерь. Обучающая и тестовая выборка. Занятие 2 — Системы контроля версий Зачем нужно контролировать версии. Понятие коммита, ветви в version control system VCS.
Проблема коллективной разработки без VCS. Синхронизация с центральным сервером. Понятие затягивания и проталкивания изменений. Слияние ветвей. Разрешение конфликтов. Ресурсы для VCS.
Проблема бинарных файлов. Github, клонирование репозиториев и пул-реквесты. Tensorflow и Python. Способы ускорения вычисления нейронных сетей. Примеры применения нейронных сетей в науке. Многослойная сеть.
Алгоритм обратного распространения ошибки и его ограничения. Глубинное обучение. Выбор функции активации: сигмоида, ReLU, гиперболический тангенс, функция Хевисайда. Преимущества ReLU. Проблема исчезающего градиента и паралич сети.
Все ищут сеньоров, и это очень плохо — отсутствует преемственность поколений.
Будущий хороший специалист должен приходить в компанию джуном и учиться там у сеньоров и мидлов. Через некоторое время он матереет, легко справляется с типовыми задачами, становится способен исследовать что-то новое и продвигать индустрию. Если компания нанимает только сеньоров, она не растит джунов и не поставляет на рынок новых специалистов. На мировой рынок, безусловно, сейчас влияет кризис в бигтехе Big Tech. Стартапы стали получать значительно меньше инвестиций и перестали нанимать стажеров. Мы вынуждены указывать это по требованию российских властей , Google, Microsoft привели к уменьшению вакансий, и это беда.
Кризис в основном бьет по джунам и мидлам, которые хотели вкатиться в эту область. Кажется, Яндекс все еще приглашает на стажировки. Это хорошо, потому что прийти стажером в крупную технологическую компанию — большая удача. На стажировку берут вчерашних выпускников и собеседуют их не так, как опытных разработчиков: смотрят, хороши ли они в математике — в области, релевантной задачам компании. Мидлов на собеседованиях спрашивают про опыт работы, а по математике не гоняют. Если опыта нет, полезно работать над опенсорс-проектами.
Есть такое движение — AI for social good, когда специалисты по ML решают какую-нибудь общественно полезную задачу. Например, были проекты помощи в поисках пропавших людей или затонувших кораблей. Это очень хорошее направление деятельности, в которое можно прийти новичком с горящими глазами, а уйти с ценным опытом. Читайте также: Как выбрать свой первый опенсорс проект: большая инструкция от Хекслета Необязательно ставить высокие благородные цели. Важно взять задачу и довести ее до конца, наступив на положенное количество граблей. Почти наверняка у каждого разработчика есть знакомый ML-специалист, преподаватель в области искусственного интеллекта или блогер, который делает материалы на эту тему.
Имеет смысл написать ему и попросить задачку для новичка — так можно найти ментора или научного руководителя. У IT в целом репутация непыльной работы. Во многих компаниях сотрудники перерабатывают и выгорают. Работа может быть и не пыльная, но стресс и нервы тут точно есть. Прошлое, настоящее и будущее Картины, нарисованные нейросетями, которые так восхищают современных пользователей, — не новость для нашей индустрии. GANы для генерации картинок появились еще в 2014 году и произвели фурор среди специалистов, но для широкой публики результаты получались невзрачными.
Большие компании копят данные и контент всю историю своего существования. С картинками прорыв случился в 2012 со знаменитым Imagenet, а вот в текстах Imagenet-момент зрел почему-то дольше. Теперь, когда нашлось столько вариантов применения для картинок и текстов, созданных нейросетями, дело за музыкой и голосом. Сфера AI получила такое развитие только тогда, когда крупные компании увидели в этом перспективу. Нейросети помогают захватывать новые рынки, привлекать аудиторию. Поиск Google и Яндекс долгое время был построен на солидных, классических технологиях.
Нейронные сети появились здесь совсем недавно. Сначала это были алгоритмы, потом — эвристики с подобранными параметрами, потом — какие-то простые ML-вещи. Нейросетей долго не было, потому что отвечать на запросы пользователей с их помощью сильно дороже, чем с помощью классических решений. А в поиске время ответа важно. Раньше нужно было потратить год работы команды из ста человек, чтобы улучшить пользовательский опыт на пару процентов. С приходом нейросетей оказалось, что можно увеличить показатели качества на те же два процента, если в течение месяца обучать алгоритм.
Стало ясно, что в это выгодно вкладываться. За годы работы крупные компании — Google, Microsoft, Яндекс — накопили много данных.
ТОП-12 курсов и обучения по работе с нейросетями
| 5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни | Обучение по курсу «Нейронные сети» с нуля: рейтинг онлайн-школ. |
| ТОП-50 курсов по нейросетям от лучших онлайн-школ | Пикабу | Филологам, журналистам и педагогам предлагают заняться обучением нейросетей. |
| Практическое применение нейросетей в рекламе и создании контента | одна из самых популярных и быстроразвивающихся областей в IT-обучении. |
Обучение по курсу «Нейронные сети» с нуля: рейтинг онлайн-школ
- Нейросети: практический курс
- Курсы по нейросетям
- Кто такой разработчик нейронных сетей и как им стать с нуля в 2024 году
- Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
- Сбежала от выгорания и новостей про инфляцию
- 5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
Практическое применение нейросетей в рекламе и создании контента
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. Получите сертификат специалиста по нейросетям, который существенно облегчит поиск работы и заказчиков. Замдиректора Центра социальных исследований и технологических инноваций НИУ ВШЭ Ефим Фидря считает, что нейросети «могут помочь в повседневной жизни», что может быть полезным специалистам в разных областях. Получите сертификат специалиста по нейросетям, который существенно облегчит поиск работы и заказчиков. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. Специалист по нейросетям.
Курсы по нейронным сетям
Дистанционное обучение на специалиста по нейронным сетям проходит следующим образом. В течение 2024 года около 200 преподавателей столичной системы среднего профессионального образования (СПО) пройдут обучение в области искусственного интеллекта (ИИ), получив как теоретические знания, так и навыки применения нейросетей на практике. Лучшие курсы по нейронным сетям AI Обучение. Дистанционное обучение на специалиста по нейронным сетям проходит следующим образом.
ТОП-25 онлайн-курсов по нейросетям — обучение разработке нейросетей и работе в них
| Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Москве | Делегируйте нейросетям создание сценариев для Reels и видео для соц. сетей с мультиязычным аватаром вашего эксперта. |
| Бесплатный 3-х дневный интенсив | Дистанционное обучение на специалиста по нейронным сетям проходит следующим образом. |
| Топ-10 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса | Кому нужны нейросети? IT-специалистам любого профиля — нейросети помогут в написании ТЗ и другой документации, сгенерируют код и создадут подходящий дизайн, который вы сможете использовать в проекте. |
| Нейросети: практическое применение в бизнесе - Бесплатное обучение работе с нейросетями онлайн | Центр «Специалист» предлагает широкую линейку курсов по разным аспектам работы нейросетей. |
Выбери формат
Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 81 398 вакансий в Москве. Нейросети пригодятся специалистам из IT, дизайнерам, копирайтерам, маркетологам, финансистам и предпринимателям. Специалист отсеивает накопленный материал и интегрирует в нейросеть. Центр «Специалист» предлагает широкую линейку курсов по разным аспектам работы нейросетей. В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта (ИИ). Запись на курсы уже открыта, информирует.
Заработок на нейросетях — ПРАВДА или ЛОЖЬ
Как пользоваться нейросетями, чтобы не заблокировали доступ. Установка мобильной версии приложений нейросетей на мобильный телефон. Основные промпты для ChatGPT и коллекция из 400 промптов на все случаи жизни. Для написания и редактирования текста контент-плана , для создания и планирования бизнеса, для составления списка дел, написания простого кода, создания краткой выжимки материала, генерации идей и многого другого, что поможет вам зарабатывать больше, чем обычные специалисты. Заведение роли для ChatGPT. Раскрытие диалога через запросы. Написание статей в разной стилистике.
Удаленная работа — от 100 до 250 тыс. По данным разных порталов, в России на сегодняшний день открыто более тысячи вакансий в самых разных сферах. А вот на рынке кадров наблюдается дефицит, поэтому сейчас лучшее время для обучения! Ниже я в деталях расскажу о каждом из них. Название курса.
В рамках курса профессионалы отрасли, в том числе сотрудники Яндекса и NVIDIA, обучают тонкостям работы, о которых не пишут в учебниках. Все преподаватели — специалисты в области Data Science С помощью этого курса можно освоить науку по работе с данными с нуля, даже если вы ни разу в жизни не занимались программированием. Он позволяет получить все навыки, необходимые специалисту по Data Science — от программирования на Python, в том числе углубленного изучения Pandas для анализа данных, до м ашинного обучения , глубинного обучения и исследования данных. Программа курса рассчитана на 12 месяцев В процессе обучения вы сможете создавать свои проекты в сфере распознавания изображений, NLP и скоринга. Вместе с преподавателями и менторами разберетесь в деталях работы и получите необходимую обратную связь. Кроме того, в SkillFactory помогают с трудоустройством и рекомендуют к стажировке в крупных компаниях. Например, выпускники получают возможность работать в «Альфа-Банке», Bayer, Henkel, «Сбербанке» и других ведущих организациях. Набор совсем скоро закончится, поэтому времени на раздумья не так много.
Стоимость — 1490 р. Курс « Нейрохищник » предназначен для тех, кто хочет стать профессионалом в работе с нейросетями. Он позволяет заработать, выполнять креативные задачи и развиваться. Курс подходит для людей, которые хотят научиться работать с нейросетями и применять их в практических проектах. Он предназначен как для начинающих, так и для опытных программистов и специалистов в области сферы ИТ и диджитал. Получите доступ к программе на год, библиотеке нейросетей и базе промтов. Общение с другими участниками курса и экспертами через P2P-обучение. Будете иметь доступ к онлайн-занятиям и записям, возможность выбрать групповое или индивидуальное обучение. Курс «Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть» от Нетология Курс « Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть » является вводным в область нейросетей и Data Science. На нем вы сможете создать 4 нейросети, выполняя практические задания. В рамках курса вы познакомитесь с устройством нейросетей, взаимосвязью ИИ, машинного и глубокого обучения, а также узнаете, как развиваться в сфере Data Science. Главной задачей курса является самостоятельное обучение нейросети различным задачам, таким как распознавание объектов на фото , классификация изображений и определение эмоциональной окраски сообщений. Курс подходит для начинающих пользователей, которые интересуются нейросетями и Data Science и хотят получить базовое понимание и навыки в этих областях. Чему учат на курсе: Устройству нейросетей и их применению для решения конкретных задач Взаимосвязи ИИ, машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения Принципам построения искусственных нейросетей и написанию кода на Python Работе с весами нейронной сети для решения задач классификации и операций Логике решения задач регрессии и классификации Применению разных типов нейронных сетей для различных задач, включая классификацию эмоциональной окраски сообщений и обнаружение собак на фото Началу карьеры в Data Science, необходимым навыкам и возможностям для дальнейшего развития Стоимость — бесплатно.
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Этим специалистам должно быть интересно работать над высоконагруженными сервисами, использующими нейросети, а также развивать экосистему инструментов вокруг новейшей и динамично развивающейся области генеративных моделей. После обучения: Умеете применять нейросети в своей работе, бизнесе и личной жизни Повысили свою продуктивность, эффективность и освободили время от рутинных задач. Но обучение алгоритмов с помощью нейросетей дает дополнительные возможности.
Лучшие курсы обучения по нейросетям
- В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
- Выбери формат
- Специалист по нейронным сетям
- ТОП-5 курсов по нейросетям, которым можно доверять
Выбери формат
Выбор функции активации: сигмоида, ReLU, гиперболический тангенс, функция Хевисайда. Преимущества ReLU. Проблема исчезающего градиента и паралич сети. Проблема инициализации сети. Нормировка выборки. Измерение качества обучения. Бинарная кроссэнтропия как функция потерь. Понятия эпох, итераций, бэтча в обучении нейронной сети. Методы борьбы с переобучением: прореживание выходов, стохастические выборки, искусственные выборки. Выбросы в обучающей выборке.
Причины появления выбросов. Фильтрация выбросов. Метод регулировки весов обучающей выборки. Занятие 4 — Сверточные сети Анализ изображений. Как животные видят. Трансляционная инвариантность свёрточных нейронных сетей. Определение свёртки. Строительные блоки для сверточных сетей: свёртка, активация, субдискретизация. Maxpooling, padding.
Какие параметры подбираются при обучении сверточных сетей. Как работает свёртка с набором изображений на выходе предыдущего свёрточного слоя. Визуализация выходов скрытых слоёв в tensorflow. Две фазы обучения сверточных сетей. Занятие 5 — Генеративно-соревновательные сети GAN Принцип работы соревновательных генеративных сетей. Структурная схема. Генератор и дискриминатор.
Как рассказали "РГ" в Яндексе, в качестве соискателей компания хочет видеть людей, профессионально работающих с текстами: журналистов, редакторов, переводчиков, копирайтеров и других. В их обязанности войдет изучение источников, проверка фактов и создание текстов. AI-тренеры будут тесно взаимодействовать с ML-специалистами, и в результате их работы нейросеть должна начать познавать мир, как дети по книжкам. Современные нейросети получают знания о мире с помощью материалов из интернета. Но чтобы применять эти знания на практике, нейросетям нужен тренер, который покажет примеры успешно решённых задач и сможет оценить ответы", - рассказал Алексей Гусаков, руководитель управления машинного интеллекта и исследований Яндекса.
Но ранее делал статью за пару дней. Эксперимент с обложками альбомов Идея: зарабатывать на создании обложек для альбомов, журналов, книг. Результат: нейросеть создала обложку за минуту. Вирусный видеоролик Идея: создать стилизованный видеоролик с помощью нейросетей. Результат: нейросеть бесплатно создала ролик за полчаса. Перевод программы с одного языка кода на другой Идея: перевести код на другой язык программирования, не нанимая разработчика. Диплом от нейросети Идея: написать диплом за сутки. Результат: эксперимент удался, вызвал интерес СМИ и блогеров.
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. Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь. Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести. Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект. Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет. Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость. Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете. Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения. Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт. Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк. Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы. Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы: По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition По обработке текстов на естественном языке NLP По графовым нейронным сетям. Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей. А параллельно с обучением стоит искать работу: лучше всего учится и запоминается то, что совпадает с рабочими обязанностями. Я точно не знаю, как сейчас выглядит рынок ML-вакансий в России. Но те, что есть, в основном не для джуниоров. Все ищут сеньоров, и это очень плохо — отсутствует преемственность поколений. Будущий хороший специалист должен приходить в компанию джуном и учиться там у сеньоров и мидлов.