Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта.
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
С тех пор как технологии искусственного интеллекта стали достоянием широкой общественности, в мире многое изменилось. Уже скоро мы узнаем, можно ли списать под присмотром искусственного интеллекта и кто оценивает строже — учитель или нейросеть. 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. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять.
Что такое нейросети, как они работают и что нужно освоить новичку в AI
Представляем подборку бесплатных курсов с самым высоким рейтингом и самыми лучшими отзывами. Часть курсов — на русском языке, часть — на английском с русскими субтитрами. Доступ к материалам курсов на платформах Coursera и «Открытое образование» бесплатен, но есть нюансы: Российским пользователям для доступа к Coursera понадобится VPN. А еще можно подать заявку на финансовую помощь и получить сертификат бесплатно. На платформе «Открытое образование» необходимо заплатить 3600 рублей за прохождение экзамена, зачет в вузе и сертификат. Если же зачет в вузе и сертификат вам не нужны — везде можно учиться совершенно бесплатно. Мягких , И. Трусов , М. Бурова Уровень сложности: для начинающих Сертификат: выдается стоимость — 3600 руб.
Программа обучения разработана под требования рынка: только востребованные навыки и инструменты. Трудоустройство на работу мечты в среднем через 3 месяца после завершения курса. Вы получите: Навыки работы с более чем 30 инструментами разработчика ИИ. Возможность создать и обучить модели машинного обучения: для распознавания лиц, прогнозирования данных и т. Сделаете своего чат-бота на основе ИИ. Опыт разработки в реальных проектах. Стратегию поиска работы, составления резюме, которое заинтересует работодателей. Помощь в прохождении собеседования и трудоустройстве. Диплом о профессиональной подготовке. При беспроцентном кредите на 36 месяцев — 3654 руб. При оплате всей суммы сразу: 131 537 руб. Нейронные сети и Deep Learning от Skillfactory Для прохождения курса требуются навыки Data Science, знание основ машинного обучения, Python. Продолжительность: три месяца. Вы получите: Навыки программирования на Python, создания собственных нейросетей, их оптимизации и применения для реальных задач. Поддержку кураторов и общение с сокурсниками в закрытых группах. Готовые проекты для портфолио. Помощь в трудоустройстве: резюме 10 лучших выпускников передаются партнерам. Сертификат о прохождении курса. При покупке в рассрочку на 12 месяцев — 3890 руб. Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия» Это вариант для тех, кто вообще не понимает, как работает ИИ и для чего он нужен. Даются основы, много материала нужно изучать самостоятельно. Продолжительность: два месяца. Вы получите: Понимание основ ИИ и нейросетей. Практические навыки по использованию нейросетей и ИИ для решения реальных задач. Диплом об окончании курса. Компьютерное зрение на базе нейронных сетей от Яндекс. Практикум Интенсивная программа по компьютерному зрению — технология, которая позволяет беспилотным автомобилям не наезжать на пешеходов, а смартфону «узнавать» вас по лицу. Вы научитесь давать «глаза» машинам и сразу отработаете теорию на практике. Курс не подходит для новичков, необходимо знать Python и Git, иметь опыт работы с моделями машинного обучения. Что вы получите: Навыки решения задач по классификации, детекции и сегментации объектов. Практический опыт работы с фреймворком PyTorch и основными библиотеками. Обратную связь от практикующих экспертов по компьютерному зрению. Инфраструктуру для обучения и развертывания ML-моделей в Yandex Cloud. Тренажер для оттачивания навыков. Четыре готовых объекта в портфолио. Помощь в трудоустройстве от Карьерного центра. Диплом о профподготовке или сертификат. При оплате частями 47 тыс. Полная стоимость: 120 тыс. Data Scientist от «Нетологии» Полный курс обучения с нуля до специалиста.
Как изменить выбранную программу? Если вы подали заявку на программу, но еще не заключили договор с образовательной организацией, вы можете изменить программу. Для этого необходимо написать на ai-help 2035. Изменить программу после заключения договора с образовательной организацией нельзя. Кто может получить финансирование от государства на обучение?
В рамках поездки, ученые Института ИИ МГУ рассказали о перспективных направлениях развития российской науки в области искусственного интеллекта, поделились новыми возможностями и результатами, позволяющими утверждать о необходимости синтеза точных и гуманитарных наук. Мероприятия в Пекине прошли с большим интересом со стороны студентов и молодых ученых, присутствовавших на лекциях российских профессоров. Поездка стала важным этапом в развитии российско-китайского научного сотрудничества, продемонстрировала потенциал для более глубокого сотрудничества в будущем. Участники сессии обсудили одну из самых «горячих» тем в области искусственного интеллекта, в рамках которой эксперты предположили какие технологии и в какие сроки российские ученые могут привнести в «российский ChatGPT», чтобы наше развитие в этой области стало опережающим. Запись дискуссии можно посмотреть здесь. Тип такого контента достаточно трудный в связи с растущей ошибкой при перепроецировании, вызванной кодеками. Поэтому в статье проводится сравнение различных проекций и различных пар кодеков, чтобы выявить наиболее устойчивую проекцию к кодированию. Результаты, представленные в статье, используют как объективные метрики, так и субъективное сравнение на статичных областях просмотра. Субъективное измерение качества изображения играет решающую роль в разработке приложений для обработки изображений. Метрики визуального качества служат для аппроксимация результатов субъективной оценки. В связи с этим разрабатывается все больше и больше метрик, но их ограничения мало исследованы. Субъективное сравнение предварительно обработанных изображений показало, что для большинства исследованных ими метрик качество изображения падает или остается неизменным, что ограничивает применимость этих метрик. Таким образом они ищут потенциальные лекарства. После года или нескольких лет работы одного коллектива получается результат — новые знания и соответствующий набор данных. Часть исследований публикуется в открытых источниках — научных статьях.
Первая ступень ракеты SpaceX Falcon 9 утонула после 20-го успешного запуска
Интервью об ИИ в образовании Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми интервью Интервью об искусственном интеллекте и его роли в образовании — с директором направления «Развитие на основе данных» АНО «Университет 2035», образовательным методологом-игропрактиком, автором телеграм-каналов Игрострой и Дизайн Образования , экспертом в области изучения искусственного интеллекта. В последнее время всё чаще говорят о влиянии искусственного интеллекта на различные стороны жизни — в том числе, разумеется, на образование. Если вы заказываете еду онлайн, покупаете вещи в интернет-магазинах, слушаете музыку или смотрите кино на стриминговых платформах — даже просто пользуетесь поисковиками, — вы взаимодействуете с искусственным интеллектом. Вы наверняка видели рисунки, сделанные при помощи нейросети.
Точно так же нейросети могут написать за вас текст. Например, сдать домашку, написанную при помощи специального бота в телеграме — или даже поступить в университет. Не является ли искусственный интеллект угрозой для образования?
О том, как работает ИИ и как он может повлиять на образовательный процесс и всю систему, мы поговорили с экспертом в области изучения ИИ Андреем Комиссаровым. Андрей, расскажите, пожалуйста, какие технологии с использованием искусственного интеллекта используются в обучении сегодня. В обучении сегодня применяются технологии, связанные с очень инструментальным форматом искусственного интеллекта — семантическим анализом.
Это распознавание текста, превращение аудио в текст, анализ эмоций с видео и фото. В основном искусственный интеллект применяется как прикладной инструмент. Но также существует целый ряд направлений, в которых необходимо собрать достаточно большие объёмы данных — направление, которое связано с big data — для того чтобы можно было самообучающиеся нейросети туда загрузить и чтобы они находили интересные паттерны.
Скажем, платформа, которая обучает английскому языку онлайн, имеет огромное количество записей видеоуроков. Самообучающиеся нейросети могут находить паттерны, которые могут показать, как поведение учителя и поведение ученика в определённых моментах связаны, какие есть закономерности. Третий вариант — рекомендательные и матчинговые сервисы.
Когда нужно что-то и кому-то рекомендовать, или что-то кому-то предложить, то для этого используется матчинговые сервисы ИИ, которые на базе анализа большого количества имеющихся данных говорят, куда вам идти или что выбрать или купить. Например, когда вы в интернете что-то ищите, а потом вам в соцсетях или в почте начитает в рекламе вот это же вылезать: вы искали походный рюкзак, а теперь у вас в рекламных баннерах будут предлагаться рюкзаки походные. Big Data, или Большие Данные — это, как и следует из названия, огромные массивы данных, настолько большие, что их не может обработать один компьютер.
Именно благодаря анализу больших данных вы видите рекомендации товаров на различных сайтах или рекомендованных друзей в соцсетях. Эта же система анализирует фотографии для идентификации клиентов банка и предотвращает мошенничество. Одним из ключевых свойств нейронных сетей является способность обучаться, то есть анализировать информацию, чтобы самостоятельно находить новое решение.
Data Set - набор данных. ChatGPT - это чат-бот с искусственным интеллектом. Его функционал довольно широк: он способен написать код, создавать тексты, переводить, давать точные ответы, используя контекст диалога.
Это семантический анализ, распознавание слов: вы берёте большой текст и распознаёте в нём слова. Это самый распространённый искусственный интеллект. Он может распознать ровно то, что есть в этом словаре.
Например, если есть какие-то хитрые варианты лексики, которые у него в массиве не присутствуют, то он их никогда не распознает. 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.
Это действительно похоже на сказку. Машины отвечают на сложные вопросы, пишут тексты, рисуют. На одном из стендов пресс-секретаря президента в реальном времени превратили в Илона Маска. То есть сделали дипфейк.
Вполне приличный. Но ведь такое можно использовать и во зло. Как с ними бороться? Уже потихоньку становятся. Но если можно создать дипфейк, значит, его можно как-то и детектировать, то есть засечь.
Вот ребята алгоритмы разрабатывают, — сказал Песков. Разработки перестали быть просто забавными. Искусственной интеллект может поджидать за любым углом.
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.
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.
Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень. Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности. В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса. Например, в GeekUniversity на факультете Искусственного интеллекта математический анализ и линейную алгебру сразу преподают с точки зрения использования методов и алгоритмов в машинном обучении. Знания ложатся в голову гораздо быстрее, если понимаешь, как будешь применять их в своей будущей работе. На курс по нейросетям лучше идти уже с небольшой базой: будет достаточно тех знаний по математике, Python и SQL, которые вы изучали самостоятельно или в университете. 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.
Что умеет самая умная нейросеть на Земле и почему недовольны разработчики искусственного интеллекта
| Курсы по нейронным сетям | Искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в различные отрасли, включая образование. |
| Живут своим умом: российские нейросети бросили вызов ChatGPT и Midjourney | Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. |
| Акулы нейронных сетей | Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. |
Нейронные сети и компьютерное зрение
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.
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. Аналитики, поскольку работа с данными критически важна. Мы ищем специалистов, чтобы улучшить данные для обучения: мы комбинируем ML- и DS-методы с ручной разметкой, пробуем разные подходы для файнтюна финальной модели, создаём инструменты для оценки качества, сравнения с конкурентами и поиска точек роста. В чём конкретно заключается твоя работа над нейросетью? Я сейчас собираю команду, которая будет работать над улучшением модели генерации. Но в основном задачи разработчиков, обучающих сеть, это: Собрать данные.
Написать код, который будет это делать.
Сегодня с этой целью задействуют алгоритмы обучения нейронных сетей. Но все они основаны на одном из двух известных принципов:с наставником или без такового. Мы можем провести аналогию с процессом обучения человека: он может получать знания как самостоятельно, так и вместе с наставником.
С учителем В данном случае нейросеть получает выборку из обучающих примеров. Данные поступают на «вход», после чего происходит ожидание правильного ответа на «выходе». Это ответ, который должна дать нейронная сеть. Конечный результат сопоставляют с эталонным значением.
В том случае, когда НС выдает неверный ответ, производят коррекцию, дальше процесс повторно запускают, тем самым пытаются добиться снижения процента неправильных ответов. По программе обучения нейронной системы сравнивается большое количество разнообразных понятий. С помощью этого сравнения определяется базовый уровень знаний. В терминах обучения ИИ в качестве базовых понятий используются языки программирования и инструменты для изучения языков.
Если нейросеть обучена, то она будет знать языки программирования, если нет — то нет. Без учителя Данный вид процесса обучения предполагает только ввод данных. В таком случае алгоритм изменяется, чтобы значимые и обладающие весом коэффициенты корректировались, а нейронная сеть могла по определенным параметрам схожих данных на «выходе» дать результат, который обнаруживает связи. Также во время этой операции выявляются определенные соответствия между данными.
Так в ходе обучения выделяют параметры, которые свойственны моделям материала обучения, впоследствии этим модели по схожим признакам объединяют в группы. Когда учитель полностью отсутствует, то НС выстраивает целую цепочку, которая состоит из логических решений, также образует определенное понимание, основанное на вводных данных. Такое устройство машинного обучения без учителя применимо в отношении статистических моделей. Базовый язык нейросети— это язык, на котором система будет осуществлять взаимодействие с человеком.
Библиотека языков программирования — это набор операторов языка, которые будут использоваться для обработки данных, поступающих от ИИ. Способность к обучению у нейронных сетей Способность и технология обучения нейронных сетей имеет свои особенности. Так, одним из наиболее распространенных методов считается Backpropagation, в основе которого заложен алгоритм вычисления градиентного спуска. Если говорить проще, то во время движения по градиенту происходит расчет минимального и максимального значения функции.
Для осознания такого способа функцию переводят в график. Образуется кривая, на которой определяют точки с наименьшим и наибольшим показателем.
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. Курсы по ИИ также помогут вам оптимизировать рутинные задачи, чтобы выполнять работу быстрее и эффективнее. Онлайн-курсы по искусственному интеллекту 1. Разработчик искусственного интеллекта GeekBrains В рамках этого онлайн-курса профессиональные разработчики научат пользоваться технологиями искусственного интеллекта и разбираться в принципах работы глубокого машинного обучения.
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Первой является то, что искусственный интеллект может выдавать неверную информацию, а ученик, в свою очередь, принимать ее за истину. Поэтому сегодня важно обладать критическим мышлением, уметь проверять данные, эти навыки становятся более востребованными. Второй проблемой эксперт называет отсутствие единых критериев для оценивания материала, созданного при помощи ИИ. Непонятно, как решать вопрос авторского права. Сегодня каждый такой кейс рассматривается индивидуально, — заключила эксперт. Как ChatGPT-4 поменяет школьное образование Руководитель разработки образовательного контента онлайн-школы для детей и подростков Skysmart Антон Макаров считает, что на данный момент разрыв между технологиями, которые можно включать в образовательный процесс, и реальными шагами огромный. В большинстве образовательных учреждений нейросети пока что воспринимаются как читерство. Эксперт прогнозирует появление правил пользования нейросетями, а также внедрение системы оценивая, определяющей, грамотно ли ученик воспользовался помощью нейросети.
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.
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.
Они умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других. Но это только начало. Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — о таком будущем пока что можно лишь фантазировать. Ранее мы рассказывали: Любите делиться своим мнением о технике?
Уроки открывают постепенно. Во вводных объясняют, почему в 2022 году все заговорили об искусственном интеллекте и как написать идеальный запрос для ChatGPT. Дальше расскажут, как упрощать быт, писать тексты, работать с данными и генерировать идеи с ChatGPT, а потом — как создавать иллюстрации в Midjourney.
Авторы обещают дать примеры готовых сценариев для запроса к нейросети, а еще научат, как писать их под свои нужды. Все советы отрабатывают на упражнениях с примерами запросов. Источник: datacamp.
Тренинг ведет Пол Чапмен, менеджер учебных программ платформы Datacamp, которая специализируется на искусственном интеллекте и больших данных.
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. 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. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования», которая восстановила движения и чувствительность рук человека с параличом. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно меняются и совершенствуются, от специалистов требуется готовность непрерывно учиться и осваивать новые навыки работы с нейронными сетями.
Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Учим работе с нейросетями, применению искусственного интеллекта и новым профессиям в Вышке Онлайн. Курс "Нейросети для Digital Art" обучает созданию высококачественного контента с помощью искусственного интеллекта. В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью.
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». 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. совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Лекции читают сооснователь «Курсеры», исследователь искусственного интеллекта Эндрю Ын и сотрудница OpenAI Иса Фулфорд — так что лайфхаки практически из первых рук.
Что умеет самая умная нейросеть на Земле и почему недовольны разработчики искусственного интеллекта
Леона Дружинина, менеджер по маркетингу компании-разработчика программно-аппаратного учебного комплекса: «Учителя с помощью современных технологий получают быстро фидбэк о том, какие вещи они не доработали и над чем нужно еще поработать». Так проходит типичный тест на уроке с использованием системы: ученик передвигает, например, фазы луны на доске, а педагог на учительском планшете видит это в реальном времени и может одним нажатием кнопки проверить правильность выполнения задания. 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.
За время прохождения Базового курса вы: Список занятий базового курса 01 Google-сервисы и Google Colaboratory 02 Python. Линейный слой Dense 08 Обучающая, проверочная и тестовая выборки.
Следуя подсказке, система создаст около восьми слайдов с соответствующими изображениями и текстами. Может учитывать контекст содержания и выдавать качественный результат даже с большими текстами. Он самостоятельно обучается, поэтому ученик может выбрать правильные версии редких слов и фраз, чтобы сервис в будущем делал правильный перевод. Первое и самое очевидное, что пришло на ум многим учителям, — вернуть практику устных экзаменов. Это могло бы сработать, но одно дело — проверить стопку контрольных, другое — вызвать каждого ученика к доске: времени урока на это точно не хватит. Разумеется, они используют те же принципы, что и нейросети, — самосовершенствующиеся алгоритмы определения. Так называемые контент-детекторы представили уже несколько компаний. Правда, все они в разной степени несовершенны. Несомненно, в будущем показатели будут лучше, но пока рассчитывать на помощь нейросетей в распознавании сгенерированного текста не приходится.
Аналогичное решение приняли в Японии. В Италии нейросеть запретили полностью , то же самое хотят сделать в Германии , Испании и ряде других развитых стран. Когда молодой человек рассказал, как он на самом деле выполнил работу, его не наказали — и даже пригласили в Комитет Госдумы по информационной политике , чтобы обсудить перспективы применения ИИ в системе образования. Он просто проверил систему на прочность. Как минимум наталкивают на мысль, что надо менять подход к заданиям». Если чиновники образования готовы видеть в новой технологии не опасность, а возможности, значит, у отечественной школы есть шанс измениться к лучшему. Искусственный интеллект уже кардинально меняет рынок труда и сферу услуг, так что трансформация нынешней системы образования всего лишь вопрос времени. Однако существуют некоторые проблемы, которые могут возникнуть при использовании нейросетей в образовании. Хотя он эффективен в решении определённых задач, ИИ может приводить и к негативным последствиям для обучения.
Например, преподаватели могут использовать его для оценивания знаний учащихся, но это может привести к предвзятости и дискриминации. Например, создание индивидуальных учебных программ с помощью нейросети может привести к тому, что учащиеся будут получать только те материалы, которые соответствуют их интересам и уровню знаний. Это может нивелировать разнообразие в учебном процессе и снизить мотивацию. Использование нейросети в образовании может привести к утечке персональных данных учащихся, если учителя не будут должным образом защищать данные или если станут применять ИИ для сбора данных без согласия ребят.
Если то же используется в машинном обучении для слежки и контроля за студентами, очевидно, плохо, — считает эксперт. Биткоин потребляет энергии больше Норвегии, нейросети могут превзойти этот результат По мнению профессора, успеваемость в первую очередь зависит от мотивации обучающихся. ИИ всего лишь технология, результат применения которой напрямую связан с личностью студента. Если ученик хочет обмануть преподавателя, создав при помощи генеративного ИИ текст курсовой или иной работы, то он обманет лишь самого себя — знаний по изучаемой теме он не обретет. Если цель студента — глубоко изучить вопрос, исследовать поставленную задачу, ИИ поможет в поиске релевантной информации: не секрет, что поисковые системы уже несколько лет используют машинное обучение для повышения качества поиска. Ошибки могут привести к негативным последствиям. Широкое использование ИИ может потеснить человека в ряде профессий Из первых уст Преподаватель английского языка Нелли Бондарева рассказала «Известиям», что ИИ позволяет создавать персонализированные учебные планы и программы на основе потребностей и уровня знаний каждого учащегося. Эксперт отмечает, что ИИ не может заменить преподавателя, так как, например, обучение языку требует взаимодействия с носителями и практику общения. ИИ следует рассматривать скорее в качестве дополнения к традиционным методам обучения.
ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. » предлагает обучение по теме искусственного интеллекта в искусстве. 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.