Дистанционное обучение на специалиста по нейронным сетям проходит следующим образом. откройте для себя мир AI и станьте экспертом в области нейросетей.
Выбери формат
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. одна из самых популярных и быстроразвивающихся областей в IT-обучении. Программа обучения: слушатели узнают об обучении нейронных сетей для анализа текстов. Проблемы внедрения нейронных сетей для SMM-специалистов. Делегируйте нейросетям создание сценариев для Reels и видео для соц. сетей с мультиязычным аватаром вашего эксперта. Обучающие тренажеры и блоги по нейронным сетям.
Обучила нейросеть: обычная сибирячка попробовала себя в роли AI-тренера
А также — дают дополнительную мощность компьютеру. Вдохновитесь предметами искусства, созданными вместе с нейросетями. В создании контента и продакшне Обнаружите, что нейросети совершили революцию в motion-дизайне, видеопродакшне и других творческих направлениях. Увидите клипы, анимацию и рекламные ролики, созданные нейросетями. Вы сможете изучить их самостоятельно и подготовить вопросы для конференции. Книга Тем, кто посетит все 3 дня, подарим электронную книгу «Разум под контролем» от издательства МИФ.
А затем попросить ее распознать объект на картинке, где изображен шкаф. В зависимости от того, насколько эффективно вы обучили нейросеть, она попытается отнести увиденное к категории, основываясь на имеющемся опыте. Как обучают нейросети Нейросети обучаются «методом обратного распространения ошибки». С его помощью удается сопоставить выходные данные с теми данными, которые ожидалось получить, и использовать различия между этими данными для внесения изменения в связи между блоками, занятыми в сети. Чем больше обучается нейронная сеть, тем быстрее получается свести до нуля разницу между желаемым и реальным результатами. Одна из моделей машинного обучения Как только нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров, она достигает стадии, когда вы можете предоставить ей совершенно новый набор вводных данных, которого она никогда не видела, и следить за ее реакцией. Области использования нейросетей ничем не ограничены. Так, они могут осуществлять поиск по картинке или выступать в роли голосового ассистента — та же Алиса уже максимально приблизилась по своему поведению к реальному человеку. Или высчитывать вероятность заболеваний, находить опухоли на снимках, бороться с мошенниками и так далее.
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. 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.
Заполните форму ниже и сразу получите доступ к документу. Забрать гайд Обещаем, что обойдемся без спама и навязчивых сообщений. Изучите топовые AI и отдайте им всю рутину Генерируйте сеты иконок, детализированные фотографии, арты и прототипы в Midjourney Научите ИИ говорить на вашем языке, задайте ему роли и пишите тысячи текстов в ChatGPT Оживляйте изображения и создавайте анимацию и видео с нуля, используя только промт и силу Runaway и Stubble Diffusion Интеллект искусственный, Генерируйте сотни уникальных идей для постов, статей или дизайна Пишите эффективные промты для любых нейросетей и получайте предсказуемые результаты Создавайте эффектные изображения и проводите фотосессии всего за пару кликов Генерируйте контент-планы, статьи для блогов и SEO-оптимизированные тексты самостоятельно Разрабатывайте прототипы интерфейсов, дизайн посадочных страниц и фирстиль без подрядчиков Получите преимущества на рынке труда за счет навыков работы с искусственными интеллектом Программа «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» — это большая программа повышения квалификации. Вы можете освоить ее целиком или выбрать для изучения только один из модулей. Знакомство с нейросетями. Принципы работы, направления развития. ИИ-этика — 11 часов Тема 1. История создания нейросетей и основные принципы их работы — 3 часа Тема 2. Обзор чат-систем нейросетей, генерирующих тексты и графических нейросетей — 3 часа Тема 3.
ТОП-25 онлайн-курсов по нейросетям — обучение разработке нейросетей и работе в них
| Нейронные сети для новичков и профи: топ бесплатных курсов по ИИ / Хабр | Специалист по машинному обучению (Machine Learning Engineer) – это инженер-программист, который создает и настраивает нейросети под выполнение конкретных задач. |
| Международная Нейроакадемия Визуальных Искусств | Практический курс по дистанционному обучению специалиста по нейросетям и ChatGPT от Edufaqtory. |
Специалист по нейронным сетям
- «Как упростить жизнь с помощью нейросетей» от Тинькофф Журнала
- КОМУ НУЖНЫ НЕЙРОСЕТИ?
- Обучение по курсу «Нейронные сети» с нуля: рейтинг онлайн-школ
- ТОП-25 онлайн-курсов по нейросетям — обучение разработке нейросетей и работе в них
- Нейросети: с чего начать
- Курсы и обучение по нейросетям в 2023: подборка лучших
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
| ТОП-25 онлайн-курсов по нейросетям — обучение разработке нейросетей и работе в них — Курсы на | Наш курс по нейросетям обучает, как нейросети могут ускорить процессы и сократить расходы, открывая новые возможности для вашего бизнеса и карьеры. |
| Топ-10 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса - Новости Seo-индустрии | Получите сертификат специалиста по нейросетям, который существенно облегчит поиск работы и заказчиков. |
30 обучающих программ по нейросетям в 2024 году: платные и бесплатные курсы
Разберётесь в вопросах этики и авторского права. На реальных примерах увидите: нейросети выводят на новый уровень дизайн, маркетинг, программирование и творчество в самом широком смысле. Как поставить задачу нейросети, чтобы получить крутой результат В прямом эфире, вместе со спикерами, сможете попрактиковаться в общении с искусственным интеллектом — сделаете рекламный баннер, напишете код и не только. Поймёте, к какой нейросети обращаться в конкретной ситуации и как грамотно сформулировать свой запрос.
Научитесь использовать В программировании Увидите, как нейросети упрощают жизнь разработчикам. В маркетинге Познакомитесь с примерами от спикеров: от создания вирусных картинок до SMM-постов.
Создание уникальных рефератов 3.
Качественный перевод статей, постов 4. Описание карточек товаров на маркетплейсах 5. Создание контент-плана для соц.
Найти триггеры для онлайн-школы 14. Создать план воронки продаж для онлайн-школы 15. ВЫ СМОЖЕТЕ: генерировать реалистичные или футуристичные картинки любого жанра, формата и стиля меньше, чем за минуту, экономя себе колоссальное время и даже если вы далеки от творчества Уже после интенсива ученики начинают зарабатывать Нейросети позволяют в короткий срок сделать тот самый ПЕРВЫЙ ШАГ и заработать первые 1-2-5 тысяч рублей. На интенсиве мы делаем акцент на получении первого заказа - это самое сложное, дальше проще!
Вы освоите создание изображений с использованием искусственного интеллекта и узнаете, как начать зарабатывать на этом. Приобретете базовые навыки работы с нейросетью Midjourney и научитесь составлять тестовые запросы к нейросетям для создания изображений. Бесплатные курсы по нейросетям Бесплатные обучающие программы предоставляют возможность освоить основные навыки работы с нейросетями. Здесь представлены как краткие вводные курсы, так и более комплексные обучающие материалы. Дело в том, что нейросети очень узкоспециализированы и не могут делать «все на свете».
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
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. Обучающие тренажеры и блоги по нейронным сетям. Наш рейтинг ТОП-10 лучших курсов обучения работе с нейросетями с нуля и для начинающих разработчиков от известных онлайн-школ России + Скидки и промокоды. 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. Напиши 9 нейронных сетей за 3 дня.
Выбери формат
Как только нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров, она достигает стадии, когда вы можете предоставить ей совершенно новый набор вводных данных, которого она никогда не видела, и следить за ее реакцией. Актуальные обучающие курсы по использованию нейросетей. От бесплатных до профессиональных. Основы работы нейросетей Получите все необходимые знания о нейросетях: что это такое, нейроны и веса для того, чтобы применять эти знания в практических уроках. Поскольку по большому счету создание нейронных сетей – это одна из узких специализаций специалиста по Data Science, то основные знания разработчика нейросетей – это наука о Big Data (моделирование данных, оценка качества алгоритмов и моделей прогнозирования).
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
В его специализацию входит обработка письменной или устной речи, используемой для обучения ИИ. Именно от него зависит, насколько успешным и вообще возможным будет общение пользователя с тем же ChatGPT, онлайн-переводчиком или примитивным чат-ботом. Специалист по этике. Морально-нравственные принципы важны даже для искусственного интеллекта. Особенно, если нейросеть учится сама, используя данные из интернета. Разработчик интегральных микросхем или инженер-микроэлектронщик. Пожалуй, самая сложная профессия, и чисто «техническая». Но — фундаментальная, без которой не имеют смысла все остальные. Нет ИИ-чипа — нет и самой сети.
Как получить профессию Независимо от выбранной специальности, профессии нужно учиться. Сегодня есть три варианта: Самостоятельное обучение. Не всегда, но практика показывает — талантливые самоучки достигают больших успехов. Но для достижения должного уровня придется стараться намного больше, чем при обучении где-либо, самостоятельно разрабатывать систему обучения. Самоконтроль, целеустремленность, эффективное планирование времени — все это нужно при самостоятельном обучении. Надежный вариант для тех, кто желает освоить профессию с нуля. Но современные программы не всегда предлагают то, что нужно. Впрочем, освоить языки программирования и получить нужные навыки возможно.
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.
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.
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.
Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей. Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. 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. На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг.
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. Проблемы внедрения нейронных сетей для SMM-специалистов Несмотря на многочисленные преимущества автоматизации на основе нейронных сетей, все еще существуют некоторые проблемы, включая: Ресурсозатратность — создание комплексной системы требует значительных предварительных инвестиций — не только финансовых, но и человеческих, и технических. Необходимо научиться грамотно составлять запросы.
По сути это то же самое, что ставить задачи сотруднику: нет четкого ТЗ — нет хорошего результата и эффективной раскрутки соцсетей. Трудности обучения и отладки моделей — обучение этих систем требует значительных усилий из-за их сложности, что может привести к задержкам, особенно на начальных этапах работы с нейросетью. Поначалу может казаться, что нейросеть для SMM только усложняет рабочие процессы, а не облегчает их, особенно в работе с картинками. Но это нормально, со временем все станет проще и понятнее. Отсутствие гибкости — поскольку нейросети для социальных сетей в значительной степени полагаются на запрограммированные алгоритмы, возможности для импровизации ограничены. Это может привести к проблемам, если во время работы возникнут непредвиденные сценарии. Здесь необходима помощь человека.
Какие профессии в SMM перестанут быть востребованными из-за нейронных сетей и когда? В ближайшие 5 лет многие профессии, прямо или косвенно связанные с SMM, могут стать невостребованными благодаря развитию нейросетевых технологий.
Искусственный интеллект породил спрос на новую профессию
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. Можно даже послушать поток бесконечной генеративной музыки.
Но это все развлекательные примеры использования нейросетей. Есть ли какие-то полезные? Нейросеть DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии. Looka поможет создать логотип для вашего бренда.
А нашумевший ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту любой вопрос и получить на него развернутый ответ — в скором будущем эта технология сможет заменить собой целые поисковые системы или сделать их намного более дружелюбными по отношению к пользователю. Что в итоге Теперь вы знаете, для чего нужны нейросети и что делает нейросеть. Как вы уже могли убедиться, нейросети все больше проникают в наше цифровое пространство, позволяя получать удивительные результаты и решать задачи, которые раньше невозможно было бы решить без привлечения нескольких сотен или тысяч сотрудников.
С помощью нейросетей она под ключ оформляет страницы блогов, сообществ и сайтов компаний, а сейчас готовит полноценный онлайн-продукт для рынка. Также Алиса начала развивать личный бренд американской певицы, в чем ей тоже помогают нейросети. Виталий Художник и преподаватель живописи и рисунка После обучения на курсе «Нейрокреатор» стал экспертом академии. Создал направление своего бизнеса, которое заключается в предоставлении услуг по созданию визулала: - Нейро-контент для социальных сетей - Создание нейроарта для VIP клиентов картины, скульптура, керамика Константин Занимается бизнес консалтингом Во время обучения на курсе "Нейрокреатор" автоматизировал общение с клиентами в рабочих чатах и в разы сократил временные и трудовые затраты своих сотрудников.
Без знания программирования с помощью ChatGPT разоаботал универсального бота для бизнеса, и планирует продавать его как готовый продукт. Анастасия Технический специалист Во время обучения создала себе нейропомощников, которые помогают ей анализировать большие массивы данных в многочисленных профильных чатах.
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. Их задача — писать код, чтобы всё работало.
В то время как ML-инженеры разрабатывают модели обучения машин, MLOps-инженеры программируют весь цикл машинного обучения: от разработки до внедрения и поддержки. Этим специалистам должно быть интересно работать над высоконагруженными сервисами, использующими нейросети, а также развивать экосистему инструментов вокруг новейшей и динамично развивающейся области генеративных моделей.
Нейросети развиваются быстрее, чем мы успеваем их освоить и многие испытывают затруднения при попытке использования в своей работе или повседневной жизни.
Этот курс создан для тех, кто не понимает, с чего начать, какой инструмент выбрать, как и какие задачи ставить нейросети, чтобы получить именно то, что нужно.
Ракова рассказала об обучении педагогов колледжей работе с нейросетями
Бесплатное обучение по программе«Нейросети: практическое применение в бизнесе» Подать заявку на прохождение курса Федеральный проект «Содействие занятости». Автор обучающих курсов по соцсетям и нейросетям. Бесплатное обучение по программе ᐉ «Нейросети: практическое применение в бизнесе» ᐉ Подать заявку на прохождение курса Проект «Содействие занятости».