Читайте самые свежие новости и статьи о событиях на тему Нейросеть во всем мире на сайте LinDeal! При помощи нейросети Midjourney люди создают аватарки для социальных сетей, обложки музыкальных альбомов и многое другое.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
| Почему ChatGPT генерирует небылицы? «Яндекс» рассказал про галлюцинации нейросетей | Специалисты будут разрабатывать нейросети, которые фактически превратят простых роботов в адаптивных. |
| В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли | Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий. |
нейронные сети
В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI). Нейросеть уже заявила о себе на мировом уровне и дала интервью ведущей на телеканале Arab News. Нейросети используют для анализа снимков с беспилотных летательных аппаратов и камер городского видеонаблюдения. Нейросеть сегодня — открыла доступ к реставрирующей старые фотографии нейросети. Камера. прибор: в России разработали виртуального режиссера.
#Нейросеть
| Что нейросеть «Жириновский» рассказала о мировом господстве искусственного интеллекта - Ведомости | Нейросеть уже работает в приложении «Шедеврум», которое компания представила в апреле 2023 года, и. |
| Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны | Телеграм-каналы про нейросети – это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении. |
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения.
Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных.
Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно?
Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать.
Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные.
Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными.
Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать.
Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно.
Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат.
Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ.
Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат.
Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам.
Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи. Задачи и сферы применения нейросетей Помимо уже описанных выше задач по сопоставлению образов, прогнозированию, кластеризации информации или генерации текстов и изображений в стиле различных писателей и художников исключительно в целях развлечения , нейросети также решают и другие задачи, о которых вы, возможно, и не догадывались.
Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. 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.
Обучающие материалы: каналы предоставляют обучающие видеоролики, курсы и советы по работе с нейросетями и алгоритмами машинного обучения. Примеры применения: вы узнаете, как нейросети используются в разных областях, включая медицину, автономные автомобили, финансы и другие. Обсуждение и взаимодействие: каналы способствуют обмену мнениями, обсуждению тем и задаванию вопросов специалистам. Зачем следить за телеграм-каналами про нейросети? Актуальная информация: вы будете в курсе последних тенденций и новых разработок в области нейросетей.
Образование и развитие: каналы предоставляют обучающие материалы, которые помогут вам углубиться в тему и повысить свои знания.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
#midjourney — нейросеть рисует картинки #chatgpt — искусственный интеллект OpenAI #notcoin — новости про ноткоин монету. Генпрокуратура РФ начала внедрять в работу искусственный интеллект и нейросети, заявил глава ведомства Игорь Краснов. Главные новости к утру 2 апреля. При помощи нейросети Midjourney люди создают аватарки для социальных сетей, обложки музыкальных альбомов и многое другое. Новости. Телеграм-канал @news_1tv. Нейросети стали частью жизни пользователей сети Интернет.
Новости по теме: нейросеть
Главное по теме «Нейросети» – читайте на сайте В данном разделе вы найдете много статей и новостей по теме «нейросети». Главные новости к утру 2 апреля. Новости. All. news. Телеграм-каналы про нейросети – это источники информации, предоставляющие новости, статьи, обзоры и обучающие материалы о нейронных сетях, машинном обучении.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
| Инструменты и сервисы для Новости на основе искусственного интеллекта | Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». |
| Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей | Логики языковым нейросетям добавили также и ученые Массачусетского технологического института, чтобы уменьшить расизм, сексизм и несправедливость алгоритмов. |
| Новости нейросетей: последние события и тенденции в мире искусственного интеллекта - Chat AI | Сегодня нейросети умеют читать по губам, водить автомобили, придумывать лица несуществующих людей и даже превращать пару мазков в полноценные картины. |
Новости нейросетей
Принцесса из нейросети. Чем на самом деле болеет Кейт Миддлтон Состояние здоровья Кейт Миддлтон, принцессы Уэльской и супруги наследника британского престола принца Уэльского Уильяма, остается одной из самых горячих тем — и не только в Великобритании.
Хотя выпуск чипа Intel Gaudi 3 AI воодушевлен, «мы обеспокоены тем, что компания продолжит уступать долю кошельков на общем рынке вычислений для центров обработки данных таким компаниям, как Nvidia и Arm», — заявили аналитики Goldman Sachs.
Здесь только проверенная актуальная информация от наших собственных редакторов, журналистов и самых авторитетных источников. Последние новости разных стран мира, тренды, исследования, рейтинги, мероприятия, истории успеха, подборки книг — прямо сейчас в ленте информационной платформы LinDeal.
Больше не нужно делить фильмы на «хорошие» и «плохие». Будут просто фильмы, которые нравятся вам, потому что нейронки создали их именно для вас. Гей-драма с Олегом Басилашвили и Томом Харди? А еще скорее фильмы, музыка, книги и что-то новое, неизвестное сегодня, созданное искусственными личностями. Будет целая индустрия таких цифровых друзей и компаньонов.
Будет расти важность сообществ, харизмы. В мире, где научатся подделывать даже тело, важно быть труднопредсказуемым и диким. Люди будут больше ценить людей. Вообще говоря, в мире, где уникальность контента — это оксюморон, будет все меньшее значение получать то, кто вы по национальности, профессии, интересам. Важно не то, что вы умеете. Важно то, какие запросы вы задаете, в чём вас чистый, искренний интерес к миру. Это всё, что останется после меня. Это всё, что возьму я с собой. В киберпанк кстати, он уже скоро. Напоследок процитирую: «Если человека из ближайшего будущего перенести на полвека назад, он умрёт просто потому, что нет вай-фая».
Но если автор шутил, то я думаю, что всё ровно так и будет.