Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?
Communications Medicine: создана система на базе нейросети для обучения молодых хирургов. Фото: Илья Питалев / РИА Новости. Учить ИИ разуму: как нейросети влияют на сферу образования. Communications Medicine: создана система на базе нейросети для обучения молодых хирургов. Фото: Илья Питалев / РИА Новости. каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей!
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
Проходят обучение программированию нейронных сетей. 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. Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия». Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение».
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
Путин на конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта" изучил нейросети. Новости нейросетей и ИИ. Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность. Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. 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. Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия».
Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
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. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. Десятки студентов Университета искусственного интеллекта обратились в суд, чтобы вернуть свои деньги за обучение. Академия нейросетей и искусственного интеллекта.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) остается одной из наиболее обсуждаемых технологий как среди экспертов, так и в российских медиа. 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. Эволюция и стоимость обучения искусственного интеллекта: от Transformers до Gemini Ultra. Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
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.
Яндекс активно развивает образовательные программы для школьников, которые увлекаются программированием либо хотят узнать больше о сфере IT. Например, в рамках проекта «Код будущего» подростки могут попробовать себя в программировании, а прокачать навыки промышленной разработки помогут Яндекс Лицей и курсы подготовки к профильным олимпиадам.
Яндекс уже 5 лет активно сотрудничает с «Сириусом». В Образовательном центре старшеклассники могут принять участие в IT-смене Яндекса «Алгоритмы и анализ данных» и в проектах компании для программы «Большие вызовы». В Университете студенты под руководством наставников из Яндекса работают над существующими ML-проектами, а также создают собственные разработки.
О Сириус. Курсах Сириус. Курсы — это онлайн-школа дополнительного образования Центра «Сириус».
В онлайн-школе доступны бесплатные курсы по математике, информатике, физике, химии, биологии, лингвистике, искусственному интеллекту. Ученики самостоятельно выстраивают индивидуальную траекторию, определяют темп и удобное время учёбы.
Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без специальной подготовки в области ИИ.
Для успешного освоения материала достаточно базовых знаний математики, статистики и программирования. Программа рассчитана на 12 недель и включает в себя видеолекции ведущих преподавателей НИУ «Высшая школа экономики», практические задания, тесты для самопроверки. Вот главные темы курса: Основные понятия и определения искусственного интеллекта.
Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных. Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов.
Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении. Визуализация данных и построение инфографики.
Чему научат: созданию ML-моделей, обучению своих и чужих нейронок, использованию спец.
Пройти обучение 2. Для удобства присутствуют несколько тарифов оплаты, чтобы вы могли сами выбрать за что платить деньги. Для кого: практикующих айтишников и аналитиков, а также новичков.
Чему научат: кодить на Python, добывать данные, работать с БД, разведывательному анализу и проверке гипотез, применять ML в решении реальных задач. Пройти обучение 3. Искусственный интеллект.
ИТ-инженер от GeekBrains GeekBrains — одна из немногих онлайн-школ, которая предлагает своим ученикам возможность выбрать дальнейшее направление обучения в зависимости от предрасположенностей. Конкретно для этой программы предусмотрено 5 ответвлений: программист, тестировщик, аналитик, проджект и продакт менеджеры. Продолжительность обучения — от 24 месяцев.
Для кого: новичков, айтишников и аналитиков. Чему научат: работать с основными инструментами IT, БД и аналитическими системами, остальное зависит от специализации. Пройти обучение 4.
Создайте свою первую нейросеть от Нетологии Ещё одна бесплатная программа, где вы сможете познакомиться с основами искусственного интеллекта, создать несколько нейронных сетей и начать свой путь дата-сайентиста, если знакомство с новыми технологиями пройдет успешно.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
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. Курсы» и преподаватель дистанционных курсов по искусственному интеллекту Александр Садовников.
Все слушатели смогут провести небольшие эксперименты с нейронными сетями и увидеть особенности их работы», — прокомментировал руководитель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, куратор академических программ Яндекса Евгений Соколов.
И это значит, например, что беседа работяг на стройке, где очень много специфической лексики, будет защищена от искусственного интеллекта — нейросеть её просто не поймет. В этом заключается отличие сильного искусственного интеллекта от слабого.
Слабый искусственный интеллект просто не может решить эту задачу, потому что у него в data set просто не было такой полифоничности, не было таких слов. А сильный искусственный интеллект будет действовать по-другому. Например, у вас есть самообучающаяся нейросеть, и она обучается на речи пользователей.
Ей давали сначала речь профессоров, девочек в колл-центре, учащихся, а потом стали давать речь работяг на лесоповале. Она сразу поймёт, что это тоже речь, и что эта речь не распознается — значит, задача требует срочного решения. Она предпримет все усилия, чтобы собрать как можно больше данных про эту нераспознанную речь.
Нейросеть будет стремиться собрать как можно больше обсценной лексики отовсюду. 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.
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.
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. Первый блок - генерирование окружения белка, чтобы он мог хорошо работать. Второй блок - зная каркас белка, мы генерируем его аминокислотный состав, чтобы придать ему каталитически активные функции и использовать дальше. Третий блок - дизайн фрагмента белков, которые, к примеру взаимодействуют с поверхностью вирусов. Четвертый блок - диффузионная модель создания белков открывает огромную вселенную возможностей работы с белком. Таким образом инструменты на основе ИИ могут трансформировать нашу медицину. О генерировании белка под определенную задачу Если мы можем делать теги для новостей по их типу "Политика", "Культура" и т. Таким образом наши коллеги, разработавшие языковую модель Progen для работы с 280 миллионами белковых последовательностей, добавили более 19 тысяч известных семейств белков. В итоге они смогли сгенерировать 1 миллион белковых последовательностей, похожих на семейство лизоцинов, обладающих антибактериальными свойствами, способными разрушать клеточные стенки бактерий. Для его получения выбрали из миллиона последовательностей 102 проверки, из которых, в свою очередь, удалось синтезировать не в клеточной линии всего лишь 72 белка. Из них только часть показала реальную каталитическую активность. Были выбраны пять наиболее активных белков, которые уже решили синтезировать в клеточных линиях, как это делают на фармпроизводстве при разработке новых белковых препаратов. В итоге были выявлены два активных белка, разрушающих бактериальные стенки. Один из этих белков был проверен методом рентгеноструктурного анализа, который подтвердил, что его структура соответствует предсказанной и похожа на структуру лизоцина дикого типа. В биологии очень важна также обратная задача. Ее выполнила языковая модель ProteinMPNN, когда имеющийся каркас нужно вернуть в изначальное состояние, чтобы потом снова его синтезировать. Эта модель основана на известной модели для работы с текстами и имеет три слоя инкодера, три слоя декодера, а на входе, помимо каркаса, она получает еще и координаты, где расположены азот, углерод и другие элементы, чтобы была понятна структура будущего белка, который предстоит сгенерировать. Эта модель позволяет на определенных последовательностях зафиксировать аминокислоты, которые для нас важны, и вокруг них будет генерироваться последовательность, формирующая белок. У этой модели очень много хороших результатов синтеза белков, к тому же она генерирует более стабильные белки, которые существуют в природе. Эти показатели обнадеживают. О диффузии белка Если бы белки были картинкой, не было бы никаких проблем, мы бы воспользовались алгоритмами, о которых говорилось ранее. Но белки - это 3D-cтруктуры, имеющие координаты, расстояние и прочее. И чтобы создать белый гауссовский шум для диффузии белков, мы должны работать в первую очередь с координатами. На координаты "расстояние между атомами" мы делаем гауссовский шум и благодаря направлениям броуновского движения мы можем это все генерировать в структуру белка.
Что умеет самая умная нейросеть на Земле и почему недовольны разработчики искусственного интеллекта
Может сделать озвучку по заданному тексту, сгенерировать рекламные слоганы, визитки, логотипы. ChatGPT — пишет тексты разных форматов и на любые темы, от шуток до диссертаций. Можно задать стиль, например художественный, официальный или разговорный. GigaChat — генерирует картинки, отвечает на вопросы, пишет тексты. Способен вести диалог и даже писать код. На курсах Skillfactory вы протестируете разные нейронные сети, узнаете их особенности, преимущества и недостатки. Когда начнете работать по специальности, сразу будете знать, каким ПО пользоваться. Что такое обучение нейросетей? Это процесс, в ходе которого нейросеть учится выполнять задачи на основе данных. В результате она начинает анализировать примеры, находить закономерности, делать прогнозы, составлять классификации. Поэтому может решать конкретные задачи, например писать текст или рисовать иллюстрации.
В чем заключается обучение нейронной сети? Обучением занимаются AI-тренеры. Они готовят эталонную информацию, на которую ориентируются алгоритмы нейросетей, оценивают их ответы и проверяют, насколько они точные. Сначала с помощью формул и числовых значений AI-тренеры предоставляют информацию с пояснением, что это такое. Например, «собака» — 1, «кошка» — 2, «курица» — 3. Обычно данных очень много — в 10 раз больше, чем нейронов. Информация автоматически обрабатывается и преобразуется в математические коэффициенты. Это можно сравнить с работой человеческого организма, когда увиденное глазами превращается в нервные импульсы, которые передаются в мозг. У каждого нейрона есть вес, который показывает, насколько информация в конкретном нейроне значима для всей сети.
Команды Zoom out и Shorten. Команды Pan и Repeat. Создание текстур и фонов. Команда Tile. Создание генераций с лицом реального человека. Редактирование генераций. Команда Vary Region. Масштабирование изображений.
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. Курсы и выбрать курс « Глубокое обучение ».
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. Первый блок - генерирование окружения белка, чтобы он мог хорошо работать. Второй блок - зная каркас белка, мы генерируем его аминокислотный состав, чтобы придать ему каталитически активные функции и использовать дальше. Третий блок - дизайн фрагмента белков, которые, к примеру взаимодействуют с поверхностью вирусов. Четвертый блок - диффузионная модель создания белков открывает огромную вселенную возможностей работы с белком. Таким образом инструменты на основе ИИ могут трансформировать нашу медицину. О генерировании белка под определенную задачу Если мы можем делать теги для новостей по их типу "Политика", "Культура" и т. Таким образом наши коллеги, разработавшие языковую модель Progen для работы с 280 миллионами белковых последовательностей, добавили более 19 тысяч известных семейств белков. В итоге они смогли сгенерировать 1 миллион белковых последовательностей, похожих на семейство лизоцинов, обладающих антибактериальными свойствами, способными разрушать клеточные стенки бактерий. Для его получения выбрали из миллиона последовательностей 102 проверки, из которых, в свою очередь, удалось синтезировать не в клеточной линии всего лишь 72 белка. Из них только часть показала реальную каталитическую активность. Были выбраны пять наиболее активных белков, которые уже решили синтезировать в клеточных линиях, как это делают на фармпроизводстве при разработке новых белковых препаратов. В итоге были выявлены два активных белка, разрушающих бактериальные стенки. Один из этих белков был проверен методом рентгеноструктурного анализа, который подтвердил, что его структура соответствует предсказанной и похожа на структуру лизоцина дикого типа. В биологии очень важна также обратная задача. Ее выполнила языковая модель ProteinMPNN, когда имеющийся каркас нужно вернуть в изначальное состояние, чтобы потом снова его синтезировать. Эта модель основана на известной модели для работы с текстами и имеет три слоя инкодера, три слоя декодера, а на входе, помимо каркаса, она получает еще и координаты, где расположены азот, углерод и другие элементы, чтобы была понятна структура будущего белка, который предстоит сгенерировать. Эта модель позволяет на определенных последовательностях зафиксировать аминокислоты, которые для нас важны, и вокруг них будет генерироваться последовательность, формирующая белок. У этой модели очень много хороших результатов синтеза белков, к тому же она генерирует более стабильные белки, которые существуют в природе. Эти показатели обнадеживают. О диффузии белка Если бы белки были картинкой, не было бы никаких проблем, мы бы воспользовались алгоритмами, о которых говорилось ранее. Но белки - это 3D-cтруктуры, имеющие координаты, расстояние и прочее. И чтобы создать белый гауссовский шум для диффузии белков, мы должны работать в первую очередь с координатами. На координаты "расстояние между атомами" мы делаем гауссовский шум и благодаря направлениям броуновского движения мы можем это все генерировать в структуру белка. Этим летом вышла языковая модель RF diffusion от Института дизайна белков. Она берет за основу последовательность аминокислот и еще ряд исходных данных и предсказывает структуру белка. Таким образом они могут также в дальнейшем генерировать симметричные белки, которые могут быть использованы для производства вакцин и выполнять другие операции, необходимые для исследований.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии в смартфонах Google Pixel. Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников. Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Ранее мы рассказывали: Как технологии меняют нашу еду? Преимущества и недостатки нейросетей Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству.
Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи. При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают. Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей Нейросетей в интернете великое множество. Среди них можно выделить несколько полезных и интересных простому обывателю. Ваши друзья, скорее всего, уже установили себе на смартфон приложение Lensa, превращающее обычные селфи в удивительные яркие аватарки.
На YouTube можно найти множество примеров подобных роликов: А одна российская студия недавно даже сняла целый DeepFake-сериал с поддельными западными актерами.
То что увидел сегодня на интенсиве вдохновляет!! Начинается новая жизнь похоже! С тех пор была интересна эта тема. Очень хотелось создать что-то похожее.
Классическая задача из фильма: как научить AI отличать смешной текст от не смешного? ВАДИМ Меня заинтересовал ИИ прежде всего тем, что я хотел бы немного разнообразить вектор своего развития, чем то действительно крутым, и осязаемым, чтобы можно было показать людям и сказать мол о, глядите, это я сделал. На текущей работе в качестве C разработчика это не очень получается, занимаюсь CRM которую видят только ограниченное число людей. И в целом думаю это будет отличным дополнением к моим знаниям. Так-же у меня есть pet проект, который было бы круто улучшить нейронкой.
ЕКАТЕРИНА AI заинтересовал возможностью использования в различных сферах деятельности, в том числе непосредственно связанных с моей основной специальностью и работой - финансовым анализом и переводами с иностранных языков я по специальности экономист-переводчик. По профессии я занимаюсь производством дизайнерской мебели.
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.
Однако, будьте готовы, что если вы ничего до этого не слышали о нейронных сетях, то будет достаточно тяжело, так как курс требует большой отдачи. Выпускница 2-го потока курса Аспирант Физического факультета МГУ Курс по применению нейронных сетей в научных исследованиях однозначно лучший курс, связанный с программированием из тех, что я проходил. А самой важной частью этого курса оказалась работа над собственным проектом.