Лекции читают сооснователь «Курсеры», исследователь искусственного интеллекта Эндрю Ын и сотрудница OpenAI Иса Фулфорд — так что лайфхаки практически из первых рук. » предлагает обучение по теме искусственного интеллекта в искусстве.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему. Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия». Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта.
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
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. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно.
Помимо студентов профильных специальностей, курс будет преподаваться и для «специалистов ключевых отраслей экономики и социальной сферы, государственного и муниципального управления». В Минобрнауки пояснили, что курс создан ведомством совместно с «Альянсом в сфере искусственного интеллекта» ассоциация объединяет ведущие технологические компании, такие как «Сбер», «Яндекс», «Уралхим» и другие для развития компетенций и ускоренного внедрения искусственного интеллекта. В Минобрнауки уточнили, что обновлённый учебный модуль разработан «для оказания вузам методической поддержки образовательного процесса и актуализации образовательных программ в соответствии с последними тенденциями в сфере искусственного интеллекта». Ввести модуль в программы разных уровней вузам рекомендуется с 1 сентября. В ведомстве рассказали СМИ, что «университеты сами разрабатывают образовательные программы и формируют учебный план», поэтому решение о включении модуля на том или ином курсе обучения вузы будут принимать самостоятельно.
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».
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. Сигнал движется от входного слоя к выходному, обратного движения нет. Нейросети такого типа используют для распознавания речи, кластеризации, составления прогнозов. Реккурентные с обратными связями. Реккурентные нейронные сети предполагают, что любое количество сигналов может перемещаться в разных направлениях, в том числе от выхода к входу.
По типам нейронов сети могут быть однородными или гибридными. Первые состоят из нейронов одного типа, вторые сочетают несколько классов нейронов. По характеру настройки синапсов нейронные сети бывают с фиксированными либо с динамическими связями. Сферы применения нейросетей Разные варианты нейросетей создаются для решения нескольких типов различных задач: Задачи Классификация — отнесение объектов к нужному классу. Регрессия — предсказывание результата в виде чисел например, стоимости дома в зависимости от его площади и района, в котором он расположен. Распознавание — выделение объекта среди огромного множества других похожих пример - сеть может выделить конкретное лицо в толпе. Кластеризация — разделение объектов на несколько групп по какому-либо признаку, неизвестному ранее. Это, например, разбивка документов на разные классы.
Генерация — рождение чего-то нового в рамках заданной тематики. Прогнозирование — на основе полученных данных искусственный интеллект формулирует прогнозы по заданной теме на определенное время. В зависимости от задачи, которую могут решать искусственные нейронные сети она у каждого своя , они используются в разных областях. Перечислим сферы, где они наиболее востребованы: Медицина. Искусственный интеллект помогает обрабатывать снимки и другие данные исследований и тем самым позволяет врачам устанавливать точный диагноз, при этом тратить меньше времени. Преподаватели с помощью искусственных сетей имеют возможность быстрее проверять домашние задания, за короткое время составлять сложные презентации и планы уроков. Нейросети создают изображения, произведения литературы и музыку. Строительство и архитектура.
Все, что было заявлено, выполнили. Участник интенсива по нейросетям в образовании, ноябрь 2023 г. Интенсив был суперполезный! Особенно понравился набор инструментов сеток , которые давались в самом конце, я многое взяла в работу. Яков — отличный спикер, 6 часов пролетели незаметно! И сделать какое-то централизованное питание, это было не продумано. Либо предупреждать об этом заранее. Отдельное спасибо организаторам за индивидуальный подход и готовность включиться в решение вопросов! Спасибо за возможность совместной рефлексии о будущем образования! Яков великолепен, как всегда!
Очень полезный семинар! За небольшое количество времени на практике получаешь в пользование отличные, супер нужные инструменты.
Путешествие в мир искусственного интеллекта
Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. Нейросети и ИИ-инструменты, а также курсы которыми можно пользоваться бесплатно. Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. Очень интересно сравнивать выводы искусственного интеллекта с классическими критиками и строить своего рода нейросеть. Конечно, это мотивирует учащихся построить план обучения нейросети.
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник. Направляя нам электронное письмо или заполняя любую регистрационную форму на сайте, Вы подтверждаете факт ознакомления и безоговорочного согласия с принятой у нас Политикой конфиденциальности.
Эта модель помогает нейросети запоминать правила языка, выбирать подходящие слова и связывать их по смыслу.
Обучали YaLM по тому же принципу, как и все нейросети, которые относятся к языковым моделям. Вначале базовая модель обрабатывает огромный массив текстов и учится восстанавливать пропущенные слова на основе полученных данных. Это самый долгий этап обучения, замечает Крайнов.
Зато после этого базовую модель можно дообучить на другие специфические задачи. В 2022 году в открытом доступе также появилась модель YaLM 100B на 100 млрд, которая умеет генерировать тексты на русском и английском языках. Это самые мощные суперкомпьютеры в России и Восточной Европе.
У нас очень сильная команда разработчиков и экспертов в области машинного обучения, которая постоянно расширяется", — поделился собеседник "ДП". ИИ повсюду Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. Это приложение для генерации изображений, которое после выпуска, а также благодаря хорошему продвижению попало в топ—чарт российского App Store.
При этом обучение модели всё ещё продолжается для бета—версии было использовано 240 млн примеров картинок из 500 млн доступных компании.
Включает в себя 35 онлайн-уроков, затрагивающих все возможности нейронки от OpenAI — от написания сценария для фильма до создания рабочего сайта за несколько минут. Для кого: всех, кому интересны высокие технологии. Чему научат: обходить ограничения при создании аккаунта для Ру-региона, генерировать тексты, код и пароли, зарабатывать на нейронной сети. Пройти обучение 8. Компьютерное зрение на базе нейронных сетей от Яндекс Практикум Если вы, работая в области Data Science, задумались о повышении квалификации, то рекомендуем освоить перспективную в наших реалиях технологию компьютерного зрения. Небольшой курс от Практикума всего на 3 месяца содержит 100 практических задач, а к концу обучения в вашем портфолио будет 4 готовых проекта.
Для кого: опытных дата-сайентистов, специалистов по компьютерному зрению. Пройти обучение 9. Введение в искусственный интеллект от Coddy Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. И чтобы ваш ребенок получил конкурентное преимущество в будущем, важно с ранних лет познакомить его с высокими технологиями, а формат обучения внутри популярной игры Minecraft позволит увлечь даже самого гиперактивного непоседу. Для кого: школьников и подростков. Чему научат: программировать, мыслить творчески, алгоритмически и критически, нетворкингу, ведению проектов и лидерским качествам. Пройти обучение 10.
Искусственный интеллект и основы аналитики больших данных от Иннополис Состоящая из 5 модулей программа обучения от Иннополис познакомит вас с фундаментальными основами ИИ, а закреплять полученные знания и навыки вы будете при помощи практики, которой в этом курсе, рассчитанном на 4.
ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя. Такой подход увеличивает эффективность маркетинговых кампаний и повышает конверсию. Не стоит забывать и о аналитике. Системы искусственного интеллекта способны быстро и точно обрабатывать данные, помогая бизнесу принимать обоснованные решения. Это особенно важно в условиях быстро меняющегося рынка, где каждое решение может повлиять на успех предприятия.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. С тех пор как технологии искусственного интеллекта стали достоянием широкой общественности, в мире многое изменилось. 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. Скриншот онлайн-трансляции конференции Сбера по искусственному интеллекту и машинному обучению AIJ 2023. Самое масштабное соревнование по искусственному интеллекту — реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
Искусственный интеллект помогает продлить жизнь, нейросети учатся воссоздавать 3D-изображения по отражению в глазах и создают игры по текстовому описанию, а диджитал-специалисты дают советы, как лучше общаться с ChatGPT. каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей! Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных. Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы.