каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи. совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». 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.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
| Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня | Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. |
| Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования | сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. |
| AI Journey 2024 - Международная конференция Сбера по искусственному интеллекту | Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять. |
Путешествие в мир искусственного интеллекта
Проходят обучение программированию нейронных сетей. Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность.
ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
| Обучение нейросетям, заработок с ИИ. Начните бесплатно! | Вспоминаем всё, что случилось в мире нейросетей и искусственного интеллекта за 2023 год, и пытаемся понять, чего от них ждать в ближайшем будущем. |
| AI Journey 2024 - Международная конференция Сбера по искусственному интеллекту | Зарабатываем реальные деньги с помощью нейросетей! |
| Нейронные сети и компьютерное зрение | практика обучения основам искусственного интеллекта в российских образовательных организациях общего образования и организациях дополнительного профессионального образования. |
| Искусственный интеллект | Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. |
| 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению | Нейросетевая революция искусственного интеллекта и варианты её развития. |
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Человеческий мозг способен организовывать свои нейроны так, что они могут выполнять конкретные задачи в разы быстрее, чем это делают самые быстродействующие современные компьютеры. Исследования по искусственным нейронным сетям обусловлены тем, что метод обработки информации мозгом существенно отличается от методов, реализованных в компьютерах. Мозг обладает совершенной структурой, которая позволяет создавать индивидуальны правила, основанные на накопленном с течением времени опыте. Развитие нейронов основывается на пластичности мозга — способности адаптации нервной системы в соответствии с условиями окружающей среды. Искусственная нейронная сеть — это машина, которая моделирует способ обработки мозгом конкретной задачи. Такая сеть обычно реализуется с помощью электронных компонентов или моделируется компьютерной программой. Для того чтобы добиться высокой производительности, нейронные сети используют множество взаимосвязей между элементарными ячейками вычислений — нейроны. Искусственная нейронная сеть — это громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации, накапливающих экспериментальные знания и предоставляющих их для последующей обработки.
Искусственная нейронная сеть сходна с мозгом по следующим параметрам: — знания, используемые искусственной нейронной сетью в процессе обучения, поступают в нее из окружающей среды; — для накопления знаний используются синаптические веса — связи между нейронами. Преимущества нейронных сетей, во-первых, обусловлены возможностью распараллеливания обработки информации и, во-вторых, самообучением, т. Указанные преимущества позволяют искусственным нейронным сетям решать сложные задачи, считающиеся на сегодняшний день трудноразрешимыми. Использование нейронных сетей обеспечивает следующие полезные свойства систем. Отображение входной информации в выходную. Адаптивность к изменениям окружающей среды. Очевидность ответа.
Отказоустойчивость: при неблагоприятных условиях производительность нейронных сетей падает незначительно. Эффективная реализуемость на сверхбольших интегральных схемах. Единообразие анализа и проектирования, что позволяет одно и то же проектное решение нейронной сети использовать во многих предметных областях. Аналогия с нейробиологией. Суть задачи заключается в определении принадлежности входного образа, представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. Решение данного класса задач основано на подобии образов и размещении близких образов в одном кластере. Суть задачи: пусть имеется обучающая выборка X 1 , Y 2 , X 2 , Y 2 ,...
Суть задачи: найти максимальное или минимальное значение целевой функции, удовлетворяющее системе ограничений. Следовательно, с помощью искусственных нейронных сетей можно решать задачи из разнообразных областей, а именно: обработка зашумленных данных, распознавание и дополнение образов, распознавание речи, ассоциативный поиск, абстрагирование, классификация, прогнозирование, оптимизация, составление расписаний, диагностика, обработка сигналов, управление процессами, сегментация сигналов и данных, моделирование сложных процессов, сжатие информации, машинное зрение. 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.
Однако по оценкам организации Epoch, занимающейся прогнозированием искусственного интеллекта, система была обучена с наибольшими мощностями. И да, Gemini Ultra примерно так же хороша, как и предсказывали эксперты.
Не пропустите: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да? Борьба за электроэнергию «В 2024 году спрос на электроэнергию значительно возрастет», — говорит Дэн Хендрикс, исполнительный директор Центра безопасности искусственного интеллекта, некоммерческой организации, базирующейся в Сан—Франциско. Эта доля, вероятно, резко возрастет в 2024 году, поскольку системы ИИ обучаются и работают на все больших объемах вычислительной мощности. Разработка более мощных ИИ-систем невозможна без войн за электроэнергию Компании все чаще попытаются заключить сделки с правительствами, чтобы обеспечить энергоснабжение. Читайте также: Может ли нейросеть заменить художников, писателей и программистов? Растущий разрыв По оценкам Международного союза электросвязи, около 2,6 миллиардов человек — примерно треть населения земного шара — не имеют доступа к Интернету.
Этот цифровой разрыв может определить, кто может извлечь выгоду из ИИ. Если мы добавим сюда и цифровое неравенство, то сократить разрыв будет попросту невозможно», — говорит Болор-Эрдене Батценгель, исследователь Оксфордского университета и бывший вице-министр цифрового развития и коммуникаций Монголии. Доступ к Ии-технологиям есть далеко не у всех Даже когда пользователи в развивающихся странах получают доступ к ИИ, он редко разрабатывается с учетом их потребностей. Однако на данный момент эта проблема не так хорошо освещена как другие и о последствиях этого «цифрового разрыва» говорить рано. Тем не менее, по мере создания более мощных ИИ-систем, неравенство будет расти. Вам будет интересно: Что будет, когда Искусственный интеллект достигнет пика своего развития?
Еще больше роботов Переход от использования множества небольших моделей для выполнения разнообразных задач к единым неизбежен.
Розенблатт был автор перцептрона — прототипа современных нейросетей. Даже такая элементарная структура в те годы могла обучаться и самостоятельно решать простые задачи. Маккалоу и Питтс Однако для создания моделей мощных сетей на тот момент было недостаточно, поэтому их развитие замедлилось.
Оно возобновилось только в 2010-е годы, с развитием компьютерных технологий и появлением мощных компьютеров. Следующим этапом развития стало появление нейросетей с искусственным интеллектом. Структура нейросети Структура Главное отличие нейросетевых моделей от классических заключается в их структуре. Основные элементы, из которых он состоит — искусственные нейроны и связи между ними.
Искусственные формальные нейроны Искусственные нейроны также называются словом «узлы» — элементарные вычислительные единицы, связанные между собой. Они представляют собой нелинейные функции с одним аргументом. Нейрон получает общую информацию, производит вычисления и передает данные дальше. Каждый нейрон имеет два параметра: входные данные input data и выходные данные output data.
Синапс Синапсы — соединения, которые используются для того, чтобы отправлять сообщения между нейронами. Каждое из них имеет определенный вес. Это число, на которое умножается значение входящего сигнала, коэффициент, определяющий взаимосвязь между нейронами. Чем это значение выше, тем более важной является связь между узлами.
Если значение веса на выход превышено, узел активируется и отправляет данные следующему нейрону. Если показатели значений ниже, передача данных не происходит — в этом случае говорят об упреждающей связи, когда данные проходят только в одном направлении. Таким образом, проходя через синапсы, сигнал ослабевает, усиливается либо остается равным и неизменным, что в конечном итоге влияет на результат. Мозг системы — матрица весов, то есть все веса нейронной сети.
Именно благодаря им информация обрабатывается и передается дальше. Слои Нейронов в нейросети много, поэтому они объединяются в слои: Входной, куда поступают данные. Они могут иметь любой формат — файлы, тексты, музыка, картинки, видео и другие. Скрытые, в которых производятся вычисления и обработка.
Обычно скрытых слоев не больше трех. Выходной — отсюда выходят результаты. Таким образом, чем большее число слоев в нейронной сети, тем сложнее задачи, с которыми она может справляться. Принцип работы Принцип работы нейронной сети схематично выглядит так: Принцип работы Информация в виде текста, изображений или в ином формате поступает на внешний слой.
Нейроны внешнего слоя распознают ее, классифицируют и передают дальше. В скрытом слое происходит основная работа. Скрытых слоев может быть несколько, иногда их количество доходит до миллиона. При прохождении через скрытые слои предыдущие значения данных умножаются на вес связи, после чего результаты суммируются.
Другие актуальные задачи ИИ: рекомендательные системы, поиск ассоциативных правил в данных. По итогам прохождения курса слушатели смогут: Самостоятельно обучать простые модели машинного обучения на готовых данных с использованием инструментов визуального программирования. Анализировать и интерпретировать статистические данные, проводить первичный анализ и подготовку данных для моделей ИИ. Избегать типичных ошибок при принятии решений на основе данных, критически оценивать результаты анализа. 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.
Нейросеть онлайн [34 режима]
каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Узнаете, что такое искусственный интеллект и нейросети. Поймете, почему их нужно осваивать именно сейчас. Составите список дел, которые сможете им делегировать уже сейчас.
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность. Нейросетевая революция искусственного интеллекта и варианты её развития. Дополнительное профессиональное образование в области искусственного интеллекта и в смежных областях при финансовой поддержке от государства. Оператор Искусственного Интеллекта. нейронные сети, искусственный интеллект.
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Искусственный интеллект уже спасает жизни. В российской медицине уже применяют его. Машины не болеют, не устают и все время учатся. Искусственный интеллект заработает настоящие 15 триллионов долларов в мировом ВВП к 2030 году. Сейчас это то, что активно внедряется в экономике и социальной сфере", — сказал помощник президента России Максим Орешкин. Путина предупредили, что грядет революция. Президент выступил за плавные перемены к лучшему. Нам нужна эволюция, но она должна быть организована быстро, качественно, эффективно на всех уровнях", — подчеркнул Путин.
Президент поставил задачи увеличить количество профильных специалистов, нарастить возможности суперкомпьютеров. Несмотря на все сложности и страхи перед мощностью машин, искусственному интеллекту в России помогут развить интеллект. Вот как сейчас коллеги говорили — запахи ощущают, чувство сопричастности к чему-то. Такие чувства, которые как будто только человеку присущи, вроде бы, уже и там начинают появляться.
В обновленной версии нацстратегии прописаны целевые показатели. Но официальные данные о том, какую роль играет ИИ в современной экономике, разнятся. По его данным, объем российского рынка ИИ в 2022 г. В рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» федпроект нацпрограммы «Цифровая экономика», который, в соответствии с обновленной стратегией, станет частью нацпрограммы «Экономика данных». В рамках федпроекта с 2021 г. Какие еще изменения внесли в Стратегию Федеральные и местные органы власти должны руководствоваться нацстратегией при планировании своих ведомственных и государственных программ. Госкорпорации и АО с госучастием обязаны включить до 1 ноября 2024 г.
Например, «большие генеративные модели — модели, способные интерпретировать предоставлять информацию на основании запросов, например, об объектах на изображении или о проанализированном тексте и создавать мультимодальные данные тексты, изображения, видеоматериалы и тому подобное на уровне, сопоставимом с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящими их». Определен и «сильный ИИ», который считается текущей задачей создателей нейросетей. Это «тип ИИ, который способен выполнять различные задачи, взаимодействовать с человеком и самостоятельно без участия человека адаптироваться к изменяющимся условиям». На их основе будет создан специальный реестр. В него будут собраны прошедшие проверку технологии ИИ, которые госслужащие и организации смогут брать на платформе «Гостех». Это позволит увеличить эффективность работы пользователей. Также в документе прописано создание конструктора, единых каталогов и справочников для появления информационных систем обработки данных органов власти и организаций.
Готовые решения отучат школьников думать? 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. 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.
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Сеть не создаёт уникальные результаты, поскольку она действует только на основе уже имеющегося опыта. Чем больше опыта у нейросети — тем точнее будут результаты, которые она выдает. Чтобы работать с нейросетями, нужно знать другие термины, обозначающие особенности их работы: Функция активации — способ нормализации искусственным интеллектом входных данных до нужного диапазона. Линейная функция автоматически используется, если нужно передать значение, не подвергнув его преобразованию, а также в процессе тестирования нейронной сети. Самый распространенный вид функции активации — сигмоид со значением [0,1], называемый также логической функцией. Гиперболический тангенс используется, если возможны отрицательные значения например, акции могут не только расти, но и падать , поскольку его диапазон [-1,1]. Тренировочный сет — последовательность данных, которые использует нейросеть. Итерация — количество тренировочных сетов, которые прошла нейронная сеть. Ошибка — производная, которая демонстрирует расхождение между полученным ответом и ожидаемым. Число ошибок в процессе обучения должно идти на спад. Как работает нейросеть на примере Приведем простой пример работы нейросетей с использованием весов коэффициентов.
Предположим, мы хотим узнать у нейросети, стоит ли в выходные ехать за грибами в лес. Ответов может быть только два — да или нет. Результат зависит от нескольких факторов, которые будут заданы в виде вопросов: Начался ли грибной сезон? Будет ли в выходные дождь? Пороговое значение и значение смещения обозначим как 3. Таким образом, в сумме получился результат 6, который в два раза больше исходного. Обработав весь массив входящих данных, нейронная сеть с точностью сделала вывод, что в выходные можно ехать за грибами. Типы нейросетей Типы В зависимости от числа слоев, в которых расположены нейроны, нейросети могут быть: Персептрон — самая старая форма. Один нейрон принимает информацию, применяет активацию, в результате становится доступным вывод в двоичной системе. Перцептрон можно использовать только для классификации данных на две группы.
Из-за ограниченных возможностей такие нейронные сети в наше время практически не используются. Сигнал поступает во входной слой и сразу же отправляется к выходному, где происходят вычисления. Связь между нейронами входного и выходного слоев обеспечивают синапсы. Помимо входного и выходного слоев, в таких нейронных сетях есть еще несколько скрытых промежуточных. Обработка информации и вычисления производятся на нескольких этапах, поэтому решения, предлагаемые такими сетями, более точные. В структуру таких нейросетей входят два дополнительных слоя - сверточные и объединяющие. Сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, картинок и фото. В эту группу входят нейросети, способные что-то создавать. Это, к примеру, генераторы картинок или текстов. Еще одна классификация делит нейросети на однонаправленные и реккурентные в зависимости от распределения данных по синапсам: Однонаправленные прямого распространения.
Оптимизация кода 29 YandexCloud.
Так или иначе, многие эксперты склоняются к тому, что нам следует быть готовыми к появлению более мощного ИИ и целому потоку разнообразных приложений. В 2024 году ИИ-системы станут более мощными Так, в декабре 2023 года Google DeepMind анонсировала последнюю модель искусственного интеллекта Gemini Ultra, не раскрывая при этом объем вычислительной мощности, использованной для обучения модели. Однако по оценкам организации Epoch, занимающейся прогнозированием искусственного интеллекта, система была обучена с наибольшими мощностями. И да, Gemini Ultra примерно так же хороша, как и предсказывали эксперты.
Не пропустите: Уничтожит ли нас искусственный интеллект и почему некоторые ученые считают, что да? Борьба за электроэнергию «В 2024 году спрос на электроэнергию значительно возрастет», — говорит Дэн Хендрикс, исполнительный директор Центра безопасности искусственного интеллекта, некоммерческой организации, базирующейся в Сан—Франциско. Эта доля, вероятно, резко возрастет в 2024 году, поскольку системы ИИ обучаются и работают на все больших объемах вычислительной мощности. Разработка более мощных ИИ-систем невозможна без войн за электроэнергию Компании все чаще попытаются заключить сделки с правительствами, чтобы обеспечить энергоснабжение. Читайте также: Может ли нейросеть заменить художников, писателей и программистов? Растущий разрыв По оценкам Международного союза электросвязи, около 2,6 миллиардов человек — примерно треть населения земного шара — не имеют доступа к Интернету.
Этот цифровой разрыв может определить, кто может извлечь выгоду из ИИ. Если мы добавим сюда и цифровое неравенство, то сократить разрыв будет попросту невозможно», — говорит Болор-Эрдене Батценгель, исследователь Оксфордского университета и бывший вице-министр цифрового развития и коммуникаций Монголии. Доступ к Ии-технологиям есть далеко не у всех Даже когда пользователи в развивающихся странах получают доступ к ИИ, он редко разрабатывается с учетом их потребностей. Однако на данный момент эта проблема не так хорошо освещена как другие и о последствиях этого «цифрового разрыва» говорить рано. Тем не менее, по мере создания более мощных ИИ-систем, неравенство будет расти.
Информацию об этапах поступления, описание курсов и требования к поступающим можно узнать на сайте.
В новом выпуске проекта «НаукаPRO» вышло интервью с Константином Воронцовым, руководителем лаборатории «Машинное обучение и семантический анализ». Темой выпуска стал искусственный интеллект: прошлое, настоящее и чего ожидать в будущем? Как развивались технологии искусственного интеллекта с середины 20-го века и до наших дней? Что такое машинное обучение, как оно позволяет заменить эксперта и в каких областях используется? Что собой представляют глубокие нейронные сети и почему они обретают всё большую популярность? Каковы перспективные направления развития искусственного интеллекта и для чего вообще его стоит развивать?
Ответы на эти и другие вопросы можно найти по ссылке. Выпуск был посвящен теме искусственного интеллекта, а ведущие специалисты в этой области дискутировали о тех потенциальных рисках и возможностях, которые приходят в нашу жизнь с развитием технологий. Запись программы можно увидеть по ссылке. Карабулатова Ирина Советовна, доктор филологических наук, профессор, академик РЕАН руководила секцией «Цифровая гуманитаристика, анализ и обработка естественного языка». Выступающие: Шабельская Ника Кирилловна — Возможности формализации персуазивных маркеров «мягкой силы» в этнокультурном ценностном коде: на материале переводного сказочного кинодискурса России и Китая. Околышев Даниил Анатольевич — Коммуникативные типажи муниципальных служащих в публичном информационном пространстве.
Анумян Карпис Саркисович — К вопросу о выделении эмотикона в языке: на материале эмотикемы удивлении. Ирины Карабулатовой по приглашению университета Циньхуа в Пекин.