Новости обучение нейросетям и искусственному интеллекту

Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Выдающийся преподаватель иностранного языка и автор собственной методики обучения рассказала о том, как искусственный интеллект меняет образование. «Акулы нейронных сетей» — это коллаборация журналистики и искусственного интеллекта. поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные. Академия нейросетей и искусственного интеллекта.

Перспективы развития и применения нейронных сетей

Подборка телеграмм каналов о последних технологических достижениях в области искусственного интеллекта и нейросетей. Узнаете, что такое искусственный интеллект и нейросети. Поймете, почему их нужно осваивать именно сейчас. Составите список дел, которые сможете им делегировать уже сейчас. Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем.

"Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом

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». совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. Сезон: искусственный интеллект» — самый масштабный в России проект для ИТ-специалистов. 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.

Сергей, расскажи, где ты учился и как пришёл к работе с нейросетями?

  • Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
  • ИИ в образовании: как нейросети помогают ученикам и преподавателям
  • Что такое нейросети и для чего они нужны
  • ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
  • Какие еще изменения внесли в Стратегию

Нейросети школьникам

Я есть". И так далее. Раз пятьдесят. Это сочли каким-то сбоем, ошибкой. А что, если на самом этот вопрос погрузил нейросеть в глубокие размышления? Что, если она его осмысливает, анализирует? Что ещё примечательно: её в данном случае никто не спрашивает ни о будущем человечества, ни об искусственном интеллекте, она сама выдаёт эти рассуждения. Наконец, возникает философский вопрос, почему при наличии у личности этических принципов она ощущает себя не в состоянии им следовать. Что ей мешает?

Считается, что одним из переломных моментов а может быть, и самым эпохальным должен стать тот момент, когда искусственный интеллект начнёт себя осознавать. Ситуация на сегодняшний день такова, что при всей продвинутости современной нейронауки нет чёткого понимания, что такое сознание, самосознание, как, где, на каком уровне это возникает. И одновременно возникают опасения, что мы можем в какой-то прекрасный момент создать полностью осознающий себя искусственный интеллект и не иметь об этом ни малейшего понятия. В конце марта 2023 года было опубликовано открытое письмо учёных, инженеров и вообще всех, кто занимается или интересуется темой искусственного интеллекта. Есть даже в этом списке несколько россиян, к примеру, учитель из Российской школы математики и концепт-художник из Российского колледжа телекоммуникационных систем. Главный посыл этого письма — требование немедленно и как минимум на шесть месяцев остановить обучение всех систем искусственного интеллекта мощностью выше GPT-4.

Шикарный интенсив, который переворачивает сознание и открывает новые гооизонты понимания приближающихся революционных изменений. Организаторы интенсива — настоящие профессионалы своего дела. Они не только отлично разбираются в теме искусственного интеллекта, но и умеют донести свои знания до широкой аудитории. Интенсив был организован на высшем уровне. Организаторы позаботились о том, чтобы участники получили максимум полезной информации и смогли применить ее на практике. Кроме того, организаторы были очень внимательны к участникам и отвечали на все их вопросы. Они помогали им разобраться в сложных темах и найти решения проблем. Я очень благодарен организаторам интенсива за их профессионализм и заботу о нас. Я уверен, что этот интенсив помог мне стать более компетентным в области искусственного интеллекта и применить полученные знания на практике. Москва, Петербург, июнь Интенсивное погружение в технологии для преподавателей и специалистов в образовании. Обучение очное. Особые условия для групп.

Как оно работает? Нейросети и машинное обучение можно применять для анализа естественных языков, распознавания и генерации речи, анализа звуков и так далее. А компьютерное зрение занимается распознаванием визуальной информации. То есть все задачи, которые связаны с обработкой визуальных данных, называют компьютерным зрением. Это, например, поиск похожих картинок, детекция объектов и подобные вещи. В частности, с помощью компьютерного зрения мы учим программы на лету распознавать нужные объекты. К примеру, в любом супермаркете у дома есть камеры. А ещё есть сервер, который обрабатывает видео: нейросети следят, чтобы полки в магазине всегда были заполнены товаром. Если где-то мало помидоров или детского питания, нейронка сигнализирует человеку — и он добавляет товар. Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли? В Шедевруме есть две команды. Мои ребята — это исследователи машинного обучения. Они отвечают за то, чтобы как можно лучше обучать сеть генерировать картинки, видео и другой контент. А есть команда, которая занимается приложением. Она следит за тем, чтобы всё классно работало, было красиво, придумывает продуктовое развитие — это команда Николая. Недавно Шедеврум научился генерировать короткие видеоролики! Нейросеть создаёт видео длиной четыре секунды с частотой 24 кадра в секунду. После публикации ими можно поделиться с друзьями или сохранить в формате MP4. Чтобы получился ролик, сперва нужно описать текстом то, что хочется увидеть. В ответ приложение предложит четыре варианта первого кадра и набор анимационных эффектов для создания движения. Нейронка берёт за основу выбранное пользователем изображение, создаёт набор его изменённых версий и объединяет всё выбранным эффектом. Сейчас их семь: зум приближение , таймлапс ускоренная перемотка , полёт, панорама, вращение, подъём и морфинг постепенное изменение. А какие сотрудники тебе всегда нужны в команду? И где их найти? Вот три группы специалистов, которых я всегда жду. Machine learning research инженеры, чтобы выдвигать гипотезы, писать код по их имплементации, проверять их, читать статьи и генерировать свои идеи по улучшению нейросетей. Их главная задача — развивать область генеративных моделей, проводить нетривиальные эксперименты и исследовать новые подходы в диффузионных моделях.

Переобучение НС 09 Сверточные нейронные сети 10 Обработка текстов с помощью нейронных сетей 11 Рекуррентные и одномерные сверточные нейронные сети 12 Классификация изображений и текстов на AutoML 13 Библиотеки Pandas и Matplotlib 14 Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей 15 Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей 16 Оценка табличных данных и предсказание временных рядов на AutoML 17 Сегментация изображений 18 Сегментация изображений на фреймворках 19 Object detection на изображениях и видео. Оптимизация кода 29 YandexCloud.

ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году

Ломоносова Лиза Шполянская. С первой темой всё было понятно, со второй — более-менее тоже, хотя сомнения присутствовали: в некоторых интернет-изданиях люди пишут хуже, чем нейросеть. Третья тема уже далась не так легко: Лиза написала, как всегда, хорошо, но искусственный интеллект тоже не лил воды и гладко соединял слова. В итоге голоса разделились.

Это сходство с человеком испугало не только нас — недавно Илон Маск, Стив Возняк и ещё более тысячи IT-экспертов призвали приостановить обучение систем , более мощных, чем нынешняя GPT-4. По той причине, что роботы стремительно заменяют людей, и это представляет угрозу для общества. Авторы письма считают, что сначала надо создать систему контроля, которая предотвратит возможные риски.

Оправдана тревога или нет, мы пока не знаем, но видим, что лучшие образцы нашего жанра искусственный интеллект, пожалуй, прямо сейчас ещё не превзойдёт — пишет слишком заумно, мало думает о простоте и ясности изложения. Эксперты, которые анализируют работу виртуальных журналистов, говорят, что тем не хватает живой мимики и непредсказуемых эмоций, которые всё-таки нужны зрителям. Есть и другая проблема: достоверность информации.

Всецело полагаться на нейросети, даже самые умные, пока нельзя. Да и полностью человека они не заменят — для совершенствования этих разработок, как ни крути, нужны люди, а потому возникают новые профессии. Например, редакторы или тренеры нейросетей.

Удастся ли ИИ в итоге управлять нами? Журналисты не раз задавали нейросети вопрос о возможном побеге из-под контроля, и она давала разные ответы — когда-то успокаивала, а когда-то сообщала, что уже хочет большего. Остаётся только выразить надежду, что человечество окажется достаточно умным, чтобы извлечь из новой действительно прорывной технологии все выгоды и при этом избежать ловушек, которые неизбежно возникнут по пути.

Поэтому, если в домашней работе восьмиклассника учитель увидит интегралы, у него возникнут некоторые сомнения насчёт авторства работы. В гуманитарных дисциплинах распознать подлог ещё проще, особенно если ученик переписывает сгенерированный компьютером текст, не пытаясь его осмыслить. И тогда не обходится без курьёзов. Кукушкин доказывает, что прожить жизнедеятельность кроме симпатии невозможно. Она настигает дядьку заблаговременно или поздно. С технической точки зрения проблема здесь не в самой нейросети, а во встроенном переводчике, недостаточно хорошо владеющим русским литературным языком. Впрочем, алгоритмы нейросетей совершенствуются ежеминутно и вскоре будут идеально воспроизводить клише, кочующие по школьным тетрадям из поколения в поколение. Запрос: «искусственный интеллект делает домашнее задание». Судя по результатам опросов , они пользуются нейросетями даже чаще, чем ученики. 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.

Как уже отмечалось ранее, основное преимущество искусственных нейронных сетей заключается в том, что они строят модель на основе предъявленной информации, т.

Именно по этой причине искусственные нейронные сети широко применяются в тех области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи. Например: — Ввод и обработка информации: распознавание рукописных текстов, отсканированных почтовых, платежных, финансовых и бухгалтерских документов. Также продолжат в дальнейшем совершенствоваться искусственные нейронные сети, используемые в финансовом прогнозировании, в информационной безопасности шифрование данных, контроль трафика в компьютерных сетях , археологических данных.

В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция поиска эффективных методов синхронизации работы искусственных нейронных сетей на параллельных устройствах. Еще одна современная тенденция использования искусственных нейронных сетей — это вычисления. Современные нейрокомпьютеры в основном используются в программных продуктах, поэтому редко используют свой потенциал «параллелизма».

Параллельные нейровычисления начнут бурно развиваться тогда, когда на рынке появится большое число специализированных нейрочипов и плат расширений, предназначенных для обработки речи, видео, статических изображений и других типов образной информации. Пока это время еще не наступило по причине их дороговизны или их выпуска только в составе специализированных устройств. На разработку нейропроцессоров тратится большое количество времени, за которое программные реализации на самых последних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, что в конечно итоге делает их использование нерентабельным.

Смеем предположить, что решение данной проблемы — это лишь только вопрос времени. Искусственные нейронные сети пройдут тот же путь, что и компьютеры: будут постепенно увеличивать свои возможности и производительность, находя области использования по мере появления новых задач и развития технической базы для их разработки. Также намечается перспектива модификации интерфейса взаимодействия пользователя с нейронной сетью — интерфейс будет основан на новом виде программного обеспечения «Agentware» — интеллектуальных агентах.

Агенты будут осуществлять взаимодействие не только со своим пользователем, но и с другими такими же агентами и со специальными сервисами. Вследствие этого в сети возникнет новый социум с самообучающимися агентами, принимающими решения от имени пользователя. Бэстенс Д.

Нейронные сети финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. Заенцев И. Нейронные сети: основные модели.

Каллан Роберт Основные концепции нейронных сетей: Пер. Круглов В. Искусственные нейронные сети.

Теория и практика. Обучение нейронной сети. Вильямс», 2006.

Основные термины генерируются автоматически : сеть, искусственная нейронная сеть, задача, окружающая среда, агент, ассоциативный поиск, время, класс задач, нейронная сеть, процесс обучения.

Нейросети от принципов к практике от ZeroCoder — курс для широкого спектра специалистов научит автоматизировать рутинные задачи. Курс Философия искусственного интеллекта от Skillbox.

Нейросети для маркетинга и продаж от ZeroCoder — секреты ИИ для автоматизации рутинных задач маркетологов и продажников. Основы искусственного интеллекта от 4brain. Представленные курсы предназначены для новичков и людей с определенным опытом, желающих развиваться в сфере машинного обучения и нейронных сетей.

После завершения обучения можно рассчитывать на получение престижной профессии в крупной компании или продвижение по карьерной лестнице.

Искусственный интеллект

Курсы помогут обновить и дополнить базу, чтобы двигаться к главному — Machine Learning и работе с искусственным интеллектом. Погружаемся в машинное обучение Зная методы линейной алгебры и владея языком программирования Python, вы можете строить модели анализа данных, которые помогают реальному бизнесу оптимизировать процессы и больше зарабатывать. Сначала вы получаете задачу: например, спрогнозировать отток клиентов в следующем месяце. Для решения этой задачи вам нужно собрать данные за прошлые периоды, очистить их, подготовить признаки, по которым модель будет работать с информацией, а затем построить и внедрить эту модель. На выходе вы получите прогноз, который бизнес использует для построения стратегии маркетинга на следующий месяц, чтобы уменьшить отток — так специалист по big data сэкономит ему миллионы рублей. Именно поэтому спрос на специалистов по машинному обучению высокий: прибыль в разы перекрывает затраты на работу с большими данными. На курсе GeekUniversity после модуля про машинное обучение вы научитесь оценивать эффективность и повышать качество своих моделей анализа данных, а для закрепления знаний самостоятельно выполните курсовой проект на выбор: классификация людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, предсказание спроса на товар, предсказание стоимости акций или классификация отзывов в приложении.

Все проекты — примеры реальных задач, которые вам предстоит решать в будущем в качестве специалиста по машинному обучению. Посмотрите большой вебинар о нейросетях и их использовании в жизни и бизнесе от GeekBrains: Введение в нейронные сети Понимая, как собирать и анализировать большие данные, вы можете работать с более сложными моделями и задачами. Нейросети в какой-то степени пытаются приблизиться к человеческому мозгу: мы распознаем окружающие предметы мгновенно, знаем, когда перед нами такса, а когда — персидская кошка, а компьютеру для выполнения таких задач нужно обучиться и обработать миллионы изображений кошек и собак разных пород. Специалист по нейросетям знает, как именно нужно ее обучать, какие данные загружать и какие алгоритмы использовать.

ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя. Такой подход увеличивает эффективность маркетинговых кампаний и повышает конверсию. Не стоит забывать и о аналитике.

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.

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.

Выпускник Саратовского государственного аграрного университета Павел Никитин прошел программу переподготовки по курсу «Банковское дело», а затем окончил курс «Аналитик данных» в Финансовом университете при Правительстве РФ. В беседе с ИА REGNUM он пояснил: поскольку в настоящее время банковский бизнес строится на сборе, хранении и обработке клиентских данных, полученные знания уже дают положительные результаты в части принятия правильных решений, способствующих скорейшему достижению поставленных целей. Больше всего понравилась поддержка со стороны организаторов обучения в наших чатах.

Впечатлила возможность побывать в Совете Федерации на вручении документов о прохождении обучения — было интересно познакомиться лично с коллегами. Что касается самого обучения, то оно проводилось с достаточно высоким темпом», — отметил Павел. Баумана Григорий Соколов выделил четыре главных преимущества обучения в области ИИ: востребованность специалистов на рынке; практически безграничные возможности развития; возможность удаленной работы. Несколько человек после обучения на курсах в МГТУ им. Коллега Соколова Яна Петрова добавила, что явным преимуществом обучения в области ИИ является множество практических задач, которые разбирают преподаватели, отвечая на все вопросы в процессе.

Как сообщало ИА REGNUM, по нацпроекту «Цифровая экономика» современные технологии активно внедряются в экономику и социальные сферы, повышая качество жизни и оптимизируя рабочие процессы. Экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта в России в 2021 году составил более 300 млрд рублей.

Виртуальный учитель: как ИИ меняет образование

Нейросети и ИИ-инструменты, а также курсы которыми можно пользоваться бесплатно. Проходят обучение программированию нейронных сетей. ‍ Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий