Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. Рассматриваете ли в перспективе платное обучение профессии Разработчик Искусственного Интеллекта? Очень интересно сравнивать выводы искусственного интеллекта с классическими критиками и строить своего рода нейросеть. Конечно, это мотивирует учащихся построить план обучения нейросети.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ.
Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney
В 2022 г. В период с 2022 по 2030 г. Все это в конечном итоге должно стимулировать работодателей увеличивать долю высококвалифицированных работников и переходить к концепции «экономики высоких зарплат». Общество Указ президента был подписан 15 февраля. Предыдущий вариант стратегии был утвержден в октябре 2019 г.
Среди ее целей были разработка и совершенствование профильного программного обеспечения и оборудования, повышение доступности и качества данных, а также создание комплексной системы регулирования в сфере ИИ. В обновленной версии нацстратегии прописаны целевые показатели.
Если уроки оторваны от контекста их применения в жизни, ребенку не интересно. Он рассуждает так: «Мне это не нужно, поэтому я не буду тратить на это время. Никто и не заметит, что сочинение я написал не сам».
И сдает работу, написанную нейросетью, даже не переосмыслив и не перепроверив ее. Вывод: учителю нужно стремиться, чтобы у ученика возникали альтернативные мысли: «Этот урок важен, я честно сам разберусь и сделаю домашнюю работу». И главная задача здесь — используя и мел с доской, и нейросети, показать, как все, что дается школьнику на уроках, пригодится на практике, в жизни. Как использовать потенциал нейросетей, чтобы сделать уроки интересными и полезными Пока профильные специалисты и диванные эксперты спорят о том, что такое искусственный интеллект при подготовке к урокам — элементарное списывание или новый шаг в усвоении школьных знаний, преподаватели не дремлют. Ирины Жилавской «Медиаобразование 2023» была проведена онлайн-конференция «Этические нормы использования нейросетей в образовании», на которой учителя, студенты, представители госорганов и общественности обсуждали, насколько этично и правомерно использовать нейросети в образовании и медиа, а также делились своим опытом в этой области.
Наталья Муллагалеева-Путинцева, учитель высшей квалификационной категории, призер регионального этапа всероссийского конкурса «Педагог года 2023», поделилась идеями применения нейросети на уроках русского языка и литературы. Наталья считает, что нейросети и чат-боты — это новая реалия, которую стоит освоить учителям. Современных школьников нужно постараться заинтересовать, а не пытаться «натаскивать» для успешной сдачи экзаменов или написания ВПР. И, поскольку искусственный интеллект вызывает у них огромный интерес, если включить нейросети в образовательный процесс, это принесет определенные плоды. Эксперт предлагает работать с нейросетями на уроке по строгому алгоритму, чтобы показать ученикам — это не ресурс для списывания, а инструмент, помогающий лучше проникнуться предметом и понять его.
Освоить нейросеть самостоятельно 2. Иметь четкое целеполагание: для учителя и для обучающихся цели будут разными 3. Затем ученики могли выбрать тот вариант, который они хотели бы использовать на экзамене, и обсудить его. Также учитель могла вывести на интерактивную доску то, что сгенерировала нейросеть, и предложить детям написать продолжение или привести свои доводы, почему они согласны или не согласны с определением от ИИ. Такая форма работы уводит школьников от списывания.
Источник — автор статьи.
Это примерно 100 тысяч английских слов. GPT-4 также задала тренд на засекречивание информации о внутреннем устройстве проприетарных LLM — OpenAI даже не рассказала о количестве параметров новой модели. Лишь в июле 2023 года в Сети появились неподтверждённые пока данные о том, что GPT-4 построена по особой архитектуре, называемой Mixture of Experts MoE, «модель смешанных экспертов». Она состоит из 16 нейросетей-экспертов с размером по 111 миллиардов параметров каждая. За счёт архитектуры MoE элементы системы работают параллельно и в каждый момент времени ответы даёт лишь один виртуальный «эксперт», снижая вычислительные затраты и увеличивая скорость работы. Читайте также: Основные тренды Можно выделить несколько направлений в развитии языковых моделей, которые сохранятся в ближайшем будущем: Инженеры разрабатывают новые подходы к архитектуре нейросетей для замены Transformer. Например, GPT-4 использует модель смешанных экспертов, а отечественный проект Fractal GPT — симбиоз графовых моделей и многоагентных систем. Google и другие компании работают над повышением точности ответов LLM, при одновременном снижении их размерности. Так, новая модель PaLM 2, по сообщениям разработчиков , меньше, чем исходная PaLM, но лучше и быстрее справляется с задачами из разных областей.
Разработчики языковых моделей ищут новые методы обучения LLM, которые смогли бы уменьшить объём необходимых тренировочных данных и снизить трудоёмкость их разметки. Например, обучают модели на синтетических данных , созданных другой нейросетью. Нейросети учатся искать актуальную информацию в интернете и обращаться к внешним сервисам. Чаще всего для этого используют систему плагинов, по аналогии с решением, используемым в ChatGPT. Компании увеличивают длину контекстного окна для повышения точности ответов. GPT-4 и Claude 100K способны воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. На подходе технологии с ещё более внушительными параметрами — до 1—2 миллионов токенов. Инженеры работают над уменьшением числа галлюцинаций и токсичного вывода в моделях. Нейросети учатся понимать промпты на локальных языках и отвечать на них. Сегодня существующие модели охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных.
В 2023 году для формирования набора данных для 1100 неохваченных ранее языков запущен проект Massively Multilingual Speech MMS. IT-гиганты повышают секретность в отношении своих проприетарных моделей. Теперь отчёты о выходе новых версий нейросетей больше похожи на рекламные брошюры с описанием возможностей, а не на техническую документацию. Китай становится альтернативным центром развития генеративного ИИ, способным бросить вызов американским компаниям. К 2023 году в этой стране разработали более 130 LLM. Читайте также: Стремительный тигр, мудрый дракон: проекты и перспективы Китая в гонке генеративного ИИ Чего ждать в 2024 году Лидеры IT-индустрии продолжат скрывать подробности о внутреннем устройстве и параметрах обучения своих моделей. Связано это с тем, что именно они, а не только внушительный размер LLM, теперь являются конкурентными преимуществами. Самое ожидаемое событие 2024 года — выход языковой модели следующего поколения от компании OpenAI. Ходят слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня AGI по ряду ключевых показателей, что может привести к непредсказуемым последствиям для отрасли ИИ и всего человечества. Читайте также: Новый уровень искусственного интеллекта: что такое AGI, когда он появится и каким будет В любом случае нейросети следующего года станут более эффективными, то есть будут работать лучше при тех же или даже меньших размерах.
Они смогут за один проход понимать тексты, сопоставимые по объёму с романами Льва Толстого, на лету считывать новости из интернета, решать сложные задачи за счёт обращения к внешним сервисам и быстро учиться на актуальных данных, в том числе синтезированных. Мы ждём от них умения общаться с пользователями на их родных языках, включая редкие местные наречия. И конечно, будем следить за нейросетями из Китая, эффективность и качество работы которых продолжат расти, догоняя лучшие западные аналоги. При этом LLM ближайшего будущего, скорее всего, будут более стабильны, безопасны и, возможно, скучны.
Процесс обучения состоял из нескольких этапов: На первом видеозаписи прогонялись через алгоритм детектирования людей с использованием нейросети Yolo. В результате получалось видео с маркированными участками, где люди находились в течение долгого времени.
Это было нужно, чтобы отсечь преподавателей, которые ходят по коридорам, например. Каждому региону с человеком присваивался идентификатор, и обработанное видео с отмеченными регионами и идентификаторами сохранялось. Затем это видео просматривал человек, который отмечал как можно более точно моменты начала и конца нарушения если оно, конечно, было , а также идентификаторы «нарушителей». Также сохранялись моменты отсутствия нарушений как примеры нормального поведения, которые тоже нужны для обучения алгоритма. Так мы выявили еще и типичные нарушения — использование шпаргалок и телефонов, фотографирование материалов. Нам очень помогла открытая библиотека OpenPose, которая используется для определения положения людей в кадре, их поз и координат ключевых точек, относящихся к разным частям тела».
Первая версия алгоритма базировалась на использовании RandomForest — классификатора, обученного на результатах работы OpenPose. Но у нее был существенный недостаток: большая часть потенциально полезных данных просто выбрасывалась. Например, невозможно было увидеть, что у человека в руке — ручка или шпаргалка. На сегодняшний день технология видеоаналитики отслеживает видеопоток из аудитории в режиме онлайн, а между экзаменами — архивные видео из офлайна. Для сравнения: один наблюдатель может следить максимум за четырьмя аудиториями одновременно, а алгоритм может обрабатывать видео из более чем 2000 аудиторий за один экзаменационный день. В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью.
В 2022 году «машинное зрение» выявило почти 12 тысяч нарушений, но далеко не все были подтверждены после проверки. Как считает Оксана Решетникова, директор Федерального института педагогических измерений, к 2030 году ЕГЭ будут проводить с использованием планшетов и других гаджетов, а бумажные бланки останутся в прошлом, задания будут передавать в аудитории в день экзамена по защищенным каналам, а проверка заданий полностью станет задачей искусственного интеллекта».
Что такое нейронные сети
- Долго, но эффективно
- Курсы и высшее образование по искусственному интеллекту в НИУ ВШЭ
- Нейросети школьникам
- Лучшие курсы обучения по нейросетям
- Путешествие в мир искусственного интеллекта
- Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети
2. Специалист по нейронным сетям на Python от Skillfactory
- Помнить все: делимся лучшей шпаргалкой по Python
- Нейросети: с чего начать
- Онлайн-курсы
- ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
- Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
- Обучение нейросетям, заработок с ИИ. Начните бесплатно!
Что такое нейросети и для чего они нужны
- Перспективы развития и применения нейронных сетей
- Другие материалы рубрики
- Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
- В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Источник: datacamp. Тренинг ведет Пол Чапмен, менеджер учебных программ платформы Datacamp, которая специализируется на искусственном интеллекте и больших данных. Программа разделена на две части: первая рассказывает о возможностях и ограничениях ChatGPT и учит писать эффективные промпты. Ее можно пройти бесплатно. Вторая часть курса посвящена использованию ChatGPT в рабочих процессах. Каждую тему предлагают отработать на тестах и упражнениях. Вторая часть курса доступна только по подписке, но в ней больше специфических запросов.
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. Во время обучения этот показатель автоматически меняется.
В результате определенные нейроны реагируют, например, на силуэт собаки и преобразуются в ответ «Это собака». Какие есть методы обучения нейронных сетей? Чаще всего применяют один из двух методов: С учителем. Нейросеть получает набор информации, в котором отмечены значения данных. Иными словами — вопросы и ответы, которые она должна давать. Нейросеть анализирует большой объем информации и благодаря этому учится генерировать правильный результат по запросам человека.
Без учителя. Нейросеть получает неразмеченные данные и пытается сама выявить в них связи, закономерности, общие признаки. На каком языке лучше писать нейронные сети? Чаще всего для создания нейронных сетей используют Python. Это универсальный язык, на котором можно написать практически что угодно. Также у него много инструментов для машинного обучения, которые легко найти в свободном доступе.
Они упрощают и ускоряют процесс создания нейросети. Python — наиболее подходящий язык для тех, кто делает первые шаги в IT: его синтаксис похож на английский, поэтому язык легко освоить новичку.
Именно по этой причине в некоторых странах запрещено использование на уроках таких сервисов, как ChatGPT. Борис Шрайнер, доцент кафедры Информационных систем и цифрового образования ФГБОУ ВО НГПУ, кандидат психологических наук, отмечает , что появление текстовых генеративных систем типа ChatGPT действительно может спровоцировать ситуации, когда немотивированные ученики вместо самостоятельной работы будут использовать бездумно сгенерированные тексты. Однако эти же нейросети мотивированным ученикам помогут побороться с синдромом чистого листа, объяснят сложное простым языком, помогут написать текст в определенном стиле. Эти мысли согласуются с высказыванием Евгения Павловского о том, что чаще всего школьник идет по пути наименьшего сопротивления списать, подсмотреть , когда не понимает, зачем усваивать знания и как их использовать потом.
Если уроки оторваны от контекста их применения в жизни, ребенку не интересно. Он рассуждает так: «Мне это не нужно, поэтому я не буду тратить на это время. Никто и не заметит, что сочинение я написал не сам». И сдает работу, написанную нейросетью, даже не переосмыслив и не перепроверив ее. Вывод: учителю нужно стремиться, чтобы у ученика возникали альтернативные мысли: «Этот урок важен, я честно сам разберусь и сделаю домашнюю работу». И главная задача здесь — используя и мел с доской, и нейросети, показать, как все, что дается школьнику на уроках, пригодится на практике, в жизни.
Как использовать потенциал нейросетей, чтобы сделать уроки интересными и полезными Пока профильные специалисты и диванные эксперты спорят о том, что такое искусственный интеллект при подготовке к урокам — элементарное списывание или новый шаг в усвоении школьных знаний, преподаватели не дремлют. Ирины Жилавской «Медиаобразование 2023» была проведена онлайн-конференция «Этические нормы использования нейросетей в образовании», на которой учителя, студенты, представители госорганов и общественности обсуждали, насколько этично и правомерно использовать нейросети в образовании и медиа, а также делились своим опытом в этой области. Наталья Муллагалеева-Путинцева, учитель высшей квалификационной категории, призер регионального этапа всероссийского конкурса «Педагог года 2023», поделилась идеями применения нейросети на уроках русского языка и литературы. Наталья считает, что нейросети и чат-боты — это новая реалия, которую стоит освоить учителям. Современных школьников нужно постараться заинтересовать, а не пытаться «натаскивать» для успешной сдачи экзаменов или написания ВПР. И, поскольку искусственный интеллект вызывает у них огромный интерес, если включить нейросети в образовательный процесс, это принесет определенные плоды.
Эксперт предлагает работать с нейросетями на уроке по строгому алгоритму, чтобы показать ученикам — это не ресурс для списывания, а инструмент, помогающий лучше проникнуться предметом и понять его. Освоить нейросеть самостоятельно 2. Иметь четкое целеполагание: для учителя и для обучающихся цели будут разными 3.
Формулировать и проверять статистические гипотезы, различать случайные и неслучайные зависимости. Эффективно визуализировать и представлять результаты исследований и работы моделей с помощью инфографики. Наша цель — держать подписчиков в курсе самых интересных открытий, исследований и приложений ИИ. Материалы о применении ИИ в разных сферах — медицине, бизнесе, науке, производстве и образовании. Статьи об этических аспектах развития технологий. Подборки лучших онлайн-курсов и видеолекций по машинному обучению. Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей. Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов. Фильмы, сериалы и книги, которые заслуживают внимания AI энтузиастов.
Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети
Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Использование искусственного интеллекта (ИИ) в школах набирает обороты во всем мире, Россия не исключение. Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. технологии, математика, искусственный интеллект (ии), компьютерные технологии, нейросети. Искусственный интеллект (ИИ) остается одной из наиболее обсуждаемых технологий как среди экспертов, так и в российских медиа.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
Обучение искусственного интеллекта — процесс, требующий больших ресурсов: прежде всего, вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени. Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. Скриншот онлайн-трансляции конференции Сбера по искусственному интеллекту и машинному обучению AIJ 2023. Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в различные отрасли, включая образование.
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Конференция о том, как искусственный интеллект помогает автоматизировать IT-рекрутинг и HR и как его грамотно внедрить, пройдет 31 мая в Москве и онлайн. Communications Medicine: создана система на базе нейросети для обучения молодых хирургов. Фото: Илья Питалев / РИА Новости. В рабочую программу обновлённого модуля по искусственному интеллекту от Минобрнауки входят «Основы программирования на Python», «Математический анализ», «Линейная алгебра» и «Теория вероятностей и математическая статистика». Communications Medicine: создана система на базе нейросети для обучения молодых хирургов. Фото: Илья Питалев / РИА Новости.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
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. Должны ли мы рисковать потерей контроля над нашей цивилизацией? Но один широко известный исследователь искусственного интеллекта этого письма не подписал и объяснил это тем, что останавливать, с его точки зрения, надо не на полгода, а полностью и навсегда. Это Элиезер Юдковский, одна из ключевых фигур в американском Институте исследования машинного интеллекта. Помимо всего прочего, он придерживается убеждения, что в случае продолжения технологического развития земной цивилизации в том же духе, как оно идёт сейчас, это развитие в какой-то момент буквально провалится в "сингулярность" — станет неуправляемым, необратимым, и неизвестно, что будет с людьми в таком мире. Есть даже соответствующий научный термин — технологическая сингулярность. И после вышеупомянутого открытого письма Элиезер Юдковский обнародовал своё собственное , в котором сказал, что шесть месяцев — это, может быть, лучше, чем ничего, но на самом деле это почти ничего.
Центр анализа данных нейросетей. Как пояснил учёный, всё пока идёт к тому, что появится искусственный интеллект, который "не будет делать то, что мы хотим, ему будет наплевать и на нас, и на разумную жизнь в целом". По его мнению, в принципе, можно было бы внедрить в машинный мозг неравнодушие к людям, но пока неизвестно, как это сделать. Согласно его примерным представлениям, может потребоваться как минимум лет тридцать на то, чтобы внушить искусственному разуму, что нельзя уничтожать людей. А пока в представлении этого мозга мы все — это просто скопления атомов, материал, который можно использовать.
Во время демонстрации своих возможностей модель распознала эскиз сайта, нарисованный от руки в качестве техзадания, написала HTML-код и JavaScript и превратила эскиз в веб-сайт. Пользователи могут определять стиль и характер ИИ, создавать виртуальных "персонажей", ограничивать их в заданной роли, и искусственно сужать круг обсуждаемых вопросов. Помимо оценки модели на различных экзаменах, предназначенных для людей, GPT-4 проверили в тестах, разработанных для моделей машинного обучения. Первым продуктом, где используется новая нейросетевая модель, стал уже ставший знаменитым, чатбот ChatGPT. Компания Microsoft является ключевым партнером OpenAI, инвестирующим в эту компанию 10 млрд долларов.
Copilot должен помочь пользователям Microsoft 365 подводить итоги встреч, писать эссе и заметки на основе данных из других приложений Microsoft и аналитики из Microsoft Graph. Также в его задачи входит подготовка презентации на основе текстов, отправка приглашений и другие задания. Пока Copilot существует только в тестовой версии. GPT-4 также встроили в чаты на платформе изучения иностранных языков Duolingo и в сервис электронных платежей Stripe. Модель используется в образовательной организации Khan Academy и в мобильном приложении Be My Eyes, которое помогает плоховидящим посредством видеозвонков.
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. Для кого: всех, кто интересуется IT. Чему научат: расскажут об устройстве нейросетей, познакомят с понятиями AI, ML, DL, настраивать нейронки с помощью весов для решения операции. Пройти обучение 5. Machine Learning.
Если вы начинающий дата-сайентист, то советуем прокачаться хотя бы до уровня Middle-специалиста, чтобы повысить уровень жизни и обрести уверенность в завтрашнем дне.
По ее словам, ранее у УИИ была лицензия гособразца на выдачу дипломов. Сейчас «Терра эйай» выдает только сертификаты о прохождении обучения. Можно ли обучиться ИИ-разработке за девять месяцев «Девять месяцев, безусловно, лучше, чем совсем ничего, но это следует рассматривать как введение в специальность, "курс молодого бойца", — рассказал CNews Юрий Аммосов , преподаватель МФТИ, руководитель магистерской программы по прикладному машинному обучению.
По его словам, никакая подготовка сама по себе не гарантия трудоустройства. По мнению преподавателя МФТИ , можно научиться пользоваться библиотеками ML как черными ящиками, не понимая происходящего. И для большого уровня задач этого может быть достаточно». Одну только высшую математику в вузах изучают пару лет, не говоря об остальных направлениях, рассказала CNews Лариса Малькова , управляющий директор практики Applied Intelligence компании Accenture в России.
Отзывы студентов «Компания не может вернуть деньги за обучение уже семь месяцев, придумывая разные отговорки, то у них счет заблокирован, то еще что-то, теперь они прикрываются кризисом в стране», — говорится в отзыве одного из студентов УИИ. Если студент что-то не понимает — его называют дебилом, и посылают пересматривать двухчасовую лекцию». В отзывах также подчеркивается, что создатели курса сотрудничают с рядом компаний, которые хотят нанимать разработчиков на зарплату в два-три раза ниже рыночной. Поэтому в конечном итоге учащиеся предпочитают искать работу сами.
Также отмечалось, что преподаватели на курсе постоянно менялись. Помимо плохих отзывов бывших учеников, в сети также можно обнаружить негативные отзывы сотрудников УИИ.
Курсы по нейронным сетям
Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи. Почему стоит начать изучение машинного обучения и нейронных сетей с нашего курса?