Мы рады приветствовать вас на бесплатном онлайн-курсе от BotHub, посвященному нейросетям!
Курсы по нейронным сетям
Курс «Нейронные сети» посвящен изучению математических основ теории нейронных сетей, приводятся краткая история теории нейронных сетей. Делегируйте нейросетям создание сценариев для Reels и видео для соц. сетей с мультиязычным аватаром вашего эксперта. Мы собрали топ-10 лучших и бесплатных курсов для обучения работы с нейросетями. Собрали хорошие дистанционные курсы обучения по работе с нейросетями, генерирующими изображения. раз и навсегда решите проблему с покупками новых курсов, поняв как обучаться у нейросети любому навыку. Если вы находитесь в поиске новых творческих путей и хотите расширить свои горизонты, этот курс откроет перед вами мир возможностей, которые предоставляют нейросети.
для учебы и будущей работы
- Как использовать нейросети для бизнеса и творчества
- Нейросеть онлайн для любых задач: NiceBot
- ТОП-15 онлайн-курсов по работе с нейросетями: бесплатные и платные
- «Яндекс Практикум» бесплатно обучит работе с нейросетями
- Нейронные сети для новичков и профи: топ бесплатных курсов по ИИ / Хабр
30 обучающих программ по нейросетям в 2024 году: платные и бесплатные курсы
| Нейросеть онлайн [34 режима] | Нейросети и алгоритмы объединились, чтобы создать своё издание с новостями, погодой, инфографикой по ковиду, рецептами, гороскопами, очерками и стихами. |
| Курсы по нейронным сетям | Будем делиться инсайтами про нейросети, анонсами курсов и мероприятий, навыками современных специалистов и ещё много чем. |
| Курсы по нейросетям | Выбирай нейросети, как перспективное направление со стабильным заработком. |
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Мы подготовили 10 уроков, на которых вы освоите 40 нейросетей, которые помогут вам ежедневно экономить время и деньги. «Курс по нейронным сетям» от SkillFactory — курс для тех, кто знает основы ML. Нейросеть онлайн – инструменты генерации с помощью искусственного интеллекта. Курс по нейронным сетям – научитесь применять алгоритмы deep learning для решения бизнес-задач, углубите знания Data Science, обучите 7 нейросетей.
Как научиться зарабатывать при помощи нейросетей: лучшие курсы
В них подробно разбираются принципы формулировки запросов, приводятся готовые шаблоны, даются рекомендации по применению нейросетей. Особый акцент сделан на практических кейсах и реальных примерах использования рассматриваемых инструментов. По завершении курса у вас будет представление о возможностях и ограничениях технологий на основе нейронных сетей, а также базовые навыки работы с ними. Этот экспресс практико-ориентированный курс от Google позволит быстро познакомиться с основами машинного обучения. Курс включает видеолекции, поясняющие ключевые концепции. А также практические примеры и упражнения по работе с популярными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow. Благодаря такому формату изучение теории сразу переходит в практическую плоскость. Вы сможете попробовать реализовать базовые алгоритмы машинного обучения, применить их для решения реальных задач. По окончании курса у вас будут фундаментальные знания в этой сфере и практический опыт работы с инструментами машинного обучения от Google.
Это станет отличной основой для дальнейшего, более углубленного изучения этого направления. На этом курсе вы с головой окунетесь в изучение возможностей генеративного искусственного интеллекта и узнаете, как пользоваться ChatGPT как профессионал. В ходе курса на практических примерах рассматриваются наиболее распространенные сценарии использования ChatGPT - генерация кратких текстов, создание маркетингового контента, написание и объяснение кода. Отдельное внимание уделяется правовым и этическим аспектам применения этой технологии. Пройдя это обучение, вы сможете реализовывать базовые задачи с помощью ChatGPT и понять, как подходить к внедрению этого инструмента более уместно. Ориентирован он, естественно, на на редакторов-тренеров YandexGPT, но в целом пройти может каждый. В курсе анализируются критерии качества ответов чат-бота, подходы к выявлению ошибок и улучшению работы модели. Отдельное внимание уделяется вопросам этики и ответственности при разработке подобных систем.
Также в рамках курса даются практические рекомендации по созданию различных текстов - маркетинговых, информационных, новостных - с использованием возможностей чат-ботов. Изучив материалы курса, слушатели смогут эффективно оценивать качество работы AI-систем для диалога и готовить для них качественный контент. Заключение Ну что ж, мы разобрали самые полезные бесплатные курсы по нейронным сетям и искусственному интеллекту. Как видите, выбрать есть из чего!
Понятие коммита, ветви в version control system VCS. Проблема коллективной разработки без VCS. Синхронизация с центральным сервером. Понятие затягивания и проталкивания изменений. Слияние ветвей. Разрешение конфликтов.
Ресурсы для VCS. Проблема бинарных файлов. Github, клонирование репозиториев и пул-реквесты. Tensorflow и Python. Способы ускорения вычисления нейронных сетей. Примеры применения нейронных сетей в науке. Многослойная сеть. Алгоритм обратного распространения ошибки и его ограничения. Глубинное обучение. Выбор функции активации: сигмоида, ReLU, гиперболический тангенс, функция Хевисайда.
Преимущества ReLU. Проблема исчезающего градиента и паралич сети. Проблема инициализации сети. Нормировка выборки. Измерение качества обучения. Бинарная кроссэнтропия как функция потерь. Понятия эпох, итераций, бэтча в обучении нейронной сети. Методы борьбы с переобучением: прореживание выходов, стохастические выборки, искусственные выборки. Выбросы в обучающей выборке. Причины появления выбросов.
Типы готовых сетей: классификаторы, поиск объектов, распознавание лиц, семантическая сегментация, семантическое описание. Библиотека tensornets. Занятие 8 — Рекуррентные сети Устройство и область применения рекуррентных сетей.
Сети Элмана и Джордана. Расчет количества параметров слоя. Долгая краткосрочная память LSTM и принцип её работы.
Экспоненциальное сглаживание в блоке памяти LSTM. Функции активации LSTM. Управляемый рекуррентный блок GRU.
Машинный перевод, как частный случай задачи Seq2Seq. Архитектура Transformer и Universal transformer. Занятие 9 — Автоэнкодеры Структура и обучение автоэнкодера.
Очищение изображения от шумов. Регуляризация: лассо-регрессия и гребневая регрессия. Вариативность в латентном пространстве.
Плавная интерполяция. Сжатие данных. Занятие 10 — Обучение с подкреплением Обучение с подкреплением RL.
OpenAI и gym. Обучение без учителя. Агент, функция награды, состояние среды.
Типовые среды: Atari, шахматы, Go, gym. Классификация алгоритмов RL. Reward shaping.
Типовые ошибки при обучении с подкреплением и их причины. Важность отсутствия априорных знаний при обучении.
Увидите, как нейросети выполняют такие задачи за секунды.
Сможете использовать их в своей работе. В дизайне Удивитесь, на что способны графические и веб-дизайнеры, иллюстраторы и 3D-визуализаторы, вооружённые нейрофотошопом и другими удобными инструментами с искусственным интеллектом. Вдохновитесь, чтобы самостоятельно создавать любые дизайн-проекты с помощью нейросетей.
В бизнесе Узнаете, как нейросети помогают взлететь стартапам, оптимизируют сложные бизнес-процессы в корпорациях и заменяют сотрудников в небольших компаниях. Узнаете о мировом опыте и том, что прямо сейчас происходит в российском бизнесе. Познакомитесь с кейсами от спикеров со всего мира — стартаперов и топ-руководителей.
ТОП-10 бесплатных курсов по нейросетям для начинающих 2024
| Как копирайтеру работать с нейросетями | Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация. |
| В России начали готовить AI-тренеров для нейросетей | Курс по нейронным сетям. |
| Курсы по нейросетям | "Яндекс" в ходе разработки нейросети YaLM 2.0 создал новую профессию AI-тренера и теперь ищет специалистов на эту должность, которые помогут качественно обучать искусственный. |
Оцените возможности нейросети — 10 000 символов ежемесячно бесплатно
- Курсы по нейронным сетям: онлайн-обучение Data Science с нуля
- Нужны домашние задания и обратная связь?
- Топ-10 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса
- Онлайн чат с ИИ
- Статьи про технологии у вас в почте
- Специалист по Data Science плюс
Курсы по нейронным сетям
В результате пользователи будут знать, как собрать тезисный план статьи и структуру сценария видео, создать референсы и прототипы для компьютерной графики и дизайн-концепты, анализировать данные из источников и собирать саммари встреч и конференций. Прохождение всех модулей займет примерно два часа. Обучение асинхронное — можно учиться в своем темпе, не переживая из-за дедлайнов. Подписаться на iGuides в Telegram , чтобы узнать обо всем первым Также искусственному интеллекту можно доверить создание плана для решения задачи, помощь со стратегией продвижения нового продукта, подготовку драфта текста для публикации, анализ отзывов клиентов, а ещё они помогут с фоллоуапами встреч и саммери объемных текстов, ускорят поиск нужной информации и быстро определят суть сообщения.
В итоге победил вариант «Шедеврум» — это классное многослойное название. Приложение генерирует шедевры внутри room — «своей комнаты». У этой нейросети есть и другие применения. Миссия моей команды — в разработке достаточно общих технологий, которые используются в разных продуктах компании и касаются большей их части. Шедеврум — это интересная, фановая B2C-история, но наша цель — расти дальше.
Есть планы внедрения в B2B, рекламу и много ещё куда. Например, Яндекс использует в рекламе иллюстрации, созданные той же нейросетью, что работает в Шедевруме. Если у рекламодателя нет собственной картинки для объявления, он может выбрать из предложенных нейросетью. Нейросети можно использовать как для решения бизнес-задач, так и для развлечения. Мы постоянно в поисках новых применений. Уже сейчас нейросеть может придумать костюмы и декорации, разработать креативные концепции — помогать людям в их профессиональной деятельности. Отправить запрос на коммерческое использование контента из Шедеврума можно через форму обратной связ и — ответ придет в течение 5 рабочих дней. Как вообще работает Шедеврум?
В первую очередь сеть понимает, что хочет изобразить пользователь. Для этого мы используем отдельную нейросеть. Она обучалась на датасете текстов, понимает, как устроен язык и какие в нём взаимосвязи. Её задача — представить данные для другой нейросети в виде вектора чисел. Туда она кодирует информацию, о чём фраза, как взаимосвязаны слова. Вторая нейросеть в процессе обучения видела 330 млн изображений и текстов, связанных с ними. Предполагается, что она сформировала своё представление о мире: каким визуальным образам соответствуют те или иные слова, как устроен мир изображений, как надо рисовать. Её задача — понять из сжатого представления текста, чего от неё хотят, и создать изображение.
Если данных мало или вовсе нет, решение о генерации она принимает случайным образом. То есть додумывает сама: если не указать локацию, где лежит кот, она выдаст нам его изображение, например, на диване, а может — в вакууме или на пляже. Над чем команда работает прямо сейчас? Что необходимо Шедевруму для развития? В первую очередь — над улучшением качества. Работаем над архитектурными улучшениями и анализом ошибок. Это не финальный вариант нейросети, у нас есть новые наработки и много идей.
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. Проверить, что всё верно. Принять решения исходя из знаний и интуиции. Запустить обучение. Проанализировать графики, которые показывают, хорошо работает сеть или нет. Выдвинуть новые гипотезы. Вот такой алгоритм. Повторять бесконечно. Подожди, а нейросеть появилась раньше Шедеврума? Как она работает в проекте — и где ещё планируете её развивать? Всё верно. Сначала появилась нейросеть, потом — Шедеврум и его задачи. Идея с Шедеврумом возникла в конце 2022 года. На тот момент у нас уже была обученная сеть, а потом мы к ней добавили первую версию бэкенда, который генерирует изображения. И команда сделала всё за новогодние праздники. Первая версия названия проекта была «Шедеврус», ещё был «Им-Ям» Yimg-Yamg , но это плохо воспринималось на слух.
Личный кабинет и комьюнити Midjourney. Операция Describe. Стиль, пропорции изображения. Создание Product Photo. Общие настройки. Создание Fashion Photo. Кадрирование, стиль, уточняющие параметры. Команды Zoom out и Shorten.
🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению
Авторский курс от эксперта по нейросетям Ирины Костиной для широкой аудитории – от IT-специалистов до домохозяек. Подборка телеграмм каналов о последних технологических достижениях в области искусственного интеллекта и нейросетей. Курс «Нейронные сети» посвящен изучению математических основ теории нейронных сетей, приводятся краткая история теории нейронных сетей.