Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. Десятки студентов Университета искусственного интеллекта обратились в суд, чтобы вернуть свои деньги за обучение. каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Рассматриваете ли в перспективе платное обучение профессии Разработчик Искусственного Интеллекта? Изначально NovelAI базировалась как ИИ-генератор рассказов, однако позднее появилась новая версия нейросети, которая была способна генерировать качественные аниме арты.
Искусственный интеллект
Обучение искусственного интеллекта — процесс, требующий больших ресурсов: прежде всего, вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени. Арлазаров В.В., Лимонова Е.Е. (ФИЦ ИУ РАН) Вопросы устойчивости искусственного интеллекта на основе нейронных сетей: теория и практика ведущая Михеенкова М.А. Смотрите видео онлайн «Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023» на канале «Семинар "Проблемы. Известный исследователь машинного разума пришёл к выводу, что разработчики нейросетей очень слабо представляют себе, что они создают.
Нужны домашние задания и обратная связь?
- Нейросети школьникам
- Нейросети: с чего начать
- Лучшие курсы обучения по нейросетям
- Почему сейчас важно изучать искусственный интеллект?
- для учебы и будущей работы
- Минцифры с МВД и Роскомнадзором определят наказание за дипфейки
Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети
| Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году | Учим работе с нейросетями, применению искусственного интеллекта и новым профессиям в Вышке Онлайн. |
| Как обучают нейросети в Яндексе | В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта (ИИ). |
| 30 лучших курсов обучения по нейросетям в 2024 году | Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». |
| Neural University. Data science и нейронные сети | База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд. |
| Каталог нейросетей | каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! |
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
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.
Системы искусственного интеллекта способны быстро и точно обрабатывать данные, помогая бизнесу принимать обоснованные решения.
Это особенно важно в условиях быстро меняющегося рынка, где каждое решение может повлиять на успех предприятия. 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.
В первую очередь сеть понимает, что хочет изобразить пользователь. Для этого мы используем отдельную нейросеть. Она обучалась на датасете текстов, понимает, как устроен язык и какие в нём взаимосвязи. Её задача — представить данные для другой нейросети в виде вектора чисел. Туда она кодирует информацию, о чём фраза, как взаимосвязаны слова. Вторая нейросеть в процессе обучения видела 330 млн изображений и текстов, связанных с ними. Предполагается, что она сформировала своё представление о мире: каким визуальным образам соответствуют те или иные слова, как устроен мир изображений, как надо рисовать.
Её задача — понять из сжатого представления текста, чего от неё хотят, и создать изображение. Если данных мало или вовсе нет, решение о генерации она принимает случайным образом. То есть додумывает сама: если не указать локацию, где лежит кот, она выдаст нам его изображение, например, на диване, а может — в вакууме или на пляже. Над чем команда работает прямо сейчас? Что необходимо Шедевруму для развития? В первую очередь — над улучшением качества. Работаем над архитектурными улучшениями и анализом ошибок. Это не финальный вариант нейросети, у нас есть новые наработки и много идей.
Сетка будет обновляться всегда. На этапе создания Шедеврума мы попрототипировали — и нам захотелось поделиться этим. Пользователям понравилось, поэтому у нас много мотивации двигаться дальше. В целом всегда можно улучшать качество изображений, их красоту, естественность. Есть сложные штуки вроде пальцев и лиц людей: сейчас сгенерированное изображение человека сразу видно по тому, как плохо нарисованы пальцы. Нейросеть в датасете видит руки в разных ракурсах, и где-то видно два пальца, а где-то — все пять. И поэтому она рисует что-то среднее между всеми изображениями, которые видела. Вообще, всё, что важно для людей, сложно изобразить.
Это не только части тела, но и животные, знакомые людям предметы. Пока ещё нейронки делают это не идеально, но всё впереди! Как считаешь, стоит ли бояться нейросетей? И как ты сам используешь нейросети в обычной жизни? Зачем их бояться?
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.
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
| Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ | Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. |
| ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году | Скриншот онлайн-трансляции конференции Сбера по искусственному интеллекту и машинному обучению AIJ 2023. |
| Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети | Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. |
| Создан искусственный интеллект для тренировки хирургов: Наука: Наука и техника: | Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. |
| «Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников | поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. |
Как искусственный интеллект захватывает мир — нейросети в 2023 году
Академия нейросетей и искусственного интеллекта. Нейросетевая революция искусственного интеллекта и варианты её развития. 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». Сезон: искусственный интеллект» — самый масштабный в России проект для ИТ-специалистов. Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть от Нетологии.
Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
| Новости искусственного интеллекта | База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд. |
| 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению | Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! |
ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
Как мы этого добьёмся? Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия "Запустить обучение". Мы разберём, как лучше представить задачу для нейронной сети, поскольку не все постановки в принципе разрешимы, и в этом нам поможет метод максимального правдоподобия.
Но это всё ещё не компьютерное зрение. В этой части курса вы погрузитесь в свёрточные нейронные сети, методы регуляризации и нормализации, которые делают реальные задачи — разрешимыми.
После завершения обучения можно рассчитывать на получение престижной профессии в крупной компании или продвижение по карьерной лестнице. Курсы по ИИ также помогут вам оптимизировать рутинные задачи, чтобы выполнять работу быстрее и эффективнее. Онлайн-курсы по искусственному интеллекту 1. Разработчик искусственного интеллекта GeekBrains В рамках этого онлайн-курса профессиональные разработчики научат пользоваться технологиями искусственного интеллекта и разбираться в принципах работы глубокого машинного обучения. Программа подойдет тем, кто желает не только изучить теорию, но и заставить нейронную сеть самостоятельно обучаться. Курс позволяет вести разработку алгоритмов и анализ данных с учетом возникающих задач.
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.
Помимо входного и выходного слоев, в таких нейронных сетях есть еще несколько скрытых промежуточных. Обработка информации и вычисления производятся на нескольких этапах, поэтому решения, предлагаемые такими сетями, более точные. В структуру таких нейросетей входят два дополнительных слоя - сверточные и объединяющие. Сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, картинок и фото.
В эту группу входят нейросети, способные что-то создавать. Это, к примеру, генераторы картинок или текстов. Еще одна классификация делит нейросети на однонаправленные и реккурентные в зависимости от распределения данных по синапсам: Однонаправленные прямого распространения. Сигнал движется от входного слоя к выходному, обратного движения нет.
Нейросети такого типа используют для распознавания речи, кластеризации, составления прогнозов. Реккурентные с обратными связями. Реккурентные нейронные сети предполагают, что любое количество сигналов может перемещаться в разных направлениях, в том числе от выхода к входу. По типам нейронов сети могут быть однородными или гибридными.
Первые состоят из нейронов одного типа, вторые сочетают несколько классов нейронов. По характеру настройки синапсов нейронные сети бывают с фиксированными либо с динамическими связями. Сферы применения нейросетей Разные варианты нейросетей создаются для решения нескольких типов различных задач: Задачи Классификация — отнесение объектов к нужному классу. Регрессия — предсказывание результата в виде чисел например, стоимости дома в зависимости от его площади и района, в котором он расположен.
Распознавание — выделение объекта среди огромного множества других похожих пример - сеть может выделить конкретное лицо в толпе. Кластеризация — разделение объектов на несколько групп по какому-либо признаку, неизвестному ранее. Это, например, разбивка документов на разные классы. Генерация — рождение чего-то нового в рамках заданной тематики.
Прогнозирование — на основе полученных данных искусственный интеллект формулирует прогнозы по заданной теме на определенное время. В зависимости от задачи, которую могут решать искусственные нейронные сети она у каждого своя , они используются в разных областях. Перечислим сферы, где они наиболее востребованы: Медицина. Искусственный интеллект помогает обрабатывать снимки и другие данные исследований и тем самым позволяет врачам устанавливать точный диагноз, при этом тратить меньше времени.
Преподаватели с помощью искусственных сетей имеют возможность быстрее проверять домашние задания, за короткое время составлять сложные презентации и планы уроков. Нейросети создают изображения, произведения литературы и музыку. Строительство и архитектура.
Если система функционирует как человек, то ее нужно обучать. Но как учить компьютер? Сегодня с этой целью задействуют алгоритмы обучения нейронных сетей.
Но все они основаны на одном из двух известных принципов:с наставником или без такового. Мы можем провести аналогию с процессом обучения человека: он может получать знания как самостоятельно, так и вместе с наставником. С учителем В данном случае нейросеть получает выборку из обучающих примеров. Данные поступают на «вход», после чего происходит ожидание правильного ответа на «выходе». Это ответ, который должна дать нейронная сеть. Конечный результат сопоставляют с эталонным значением.
В том случае, когда НС выдает неверный ответ, производят коррекцию, дальше процесс повторно запускают, тем самым пытаются добиться снижения процента неправильных ответов. По программе обучения нейронной системы сравнивается большое количество разнообразных понятий. С помощью этого сравнения определяется базовый уровень знаний. В терминах обучения ИИ в качестве базовых понятий используются языки программирования и инструменты для изучения языков. Если нейросеть обучена, то она будет знать языки программирования, если нет — то нет. Без учителя Данный вид процесса обучения предполагает только ввод данных.
В таком случае алгоритм изменяется, чтобы значимые и обладающие весом коэффициенты корректировались, а нейронная сеть могла по определенным параметрам схожих данных на «выходе» дать результат, который обнаруживает связи. Также во время этой операции выявляются определенные соответствия между данными. Так в ходе обучения выделяют параметры, которые свойственны моделям материала обучения, впоследствии этим модели по схожим признакам объединяют в группы. Когда учитель полностью отсутствует, то НС выстраивает целую цепочку, которая состоит из логических решений, также образует определенное понимание, основанное на вводных данных. Такое устройство машинного обучения без учителя применимо в отношении статистических моделей. Базовый язык нейросети— это язык, на котором система будет осуществлять взаимодействие с человеком.
Библиотека языков программирования — это набор операторов языка, которые будут использоваться для обработки данных, поступающих от ИИ. Способность к обучению у нейронных сетей Способность и технология обучения нейронных сетей имеет свои особенности. Так, одним из наиболее распространенных методов считается Backpropagation, в основе которого заложен алгоритм вычисления градиентного спуска. Если говорить проще, то во время движения по градиенту происходит расчет минимального и максимального значения функции.
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность. Машинное обучение искусственного интеллекта сейчас бывает трех типов: обучение с учителем (Supervised learning) — алгоритм учится распознавать закономерности в данных и затем может делать прогнозы или принимать решения на основе новой.