совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». Эволюция и стоимость обучения искусственного интеллекта: от Transformers до Gemini Ultra. Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. 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. Communications Medicine: создана система на базе нейросети для обучения молодых хирургов. Фото: Илья Питалев / РИА Новости.
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Вы тоже можете значительно упростить и ускорить свою профессиональную и не только! Исследовав более 50 курсов по ИИ, команда Kursfinder отобрала 15 наиболее информативных программ. Мы подобрали варианты для оптимизации работы в Deep Learning, Data Science, копирайтинге, дизайне и разработке. Больше курсов по искусственному интеллекту вы найдете в нашем каталоге. ТОП-10 лучших курсов по искусственному интеллекту в 2024 году Разработчик искусственного интеллекта от GeekBrains — лучший профессиональный курс для разработчиков. Курс по нейронным сетям и Deep Learning от Skillfactory — лучший курс по глубокому и машинному обучению.
По его мнению, ученики и студенты должны осознавать, что заменять собственные умственные усилия нейросетями при выполнении заданий является неэтичным. В качестве примера Евгений приводит интернет. После его появления не только школьники, но и все люди в принципе перестали запоминать большие объемы информации и точечные факты.
Ведь зачем это делать, если все всегда можно найти онлайн? В связи с этим учителям стало сложнее объяснять детям, почему им нужно запоминать формулы, заучивать определения и даты. Поэтому, когда нейросети прочно войдут в жизнь каждой семьи, эксперт не исключает, что многие зададутся вопросом о том, зачем нужно тратить время и усилия на правильное построение предложений и формулировку мыслей, если с этим легко справится нейросеть. Однако, как отмечает Павловский, нейросети могут быть полезны, если их использовать правильно — для развития знаний, навыков и квалификации как ученика и преподавателя. Например, в качестве тренажера, чтобы привлечь внимание к предмету: составить список вопросов для лучшего понимания материала, сформулировать основные тезисы, изучить алгоритм решения задач, рассмотреть особенности фигур речи и прочее. В общем, при грамотном применении нейросетей на уроках ученики могут не только многому научиться, но также развить критическое мышление и кругозор. 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.
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?
Тогда напишите обзор товара в «Эльдоблоге» и получите до 1000 бонусов на новые покупки! Редакция Эльдоблога.
Оптика должна многократно поднять скорость связи с далёкими станциями и будущей марсианской базой в частности.
Сеанс связи с зондом состоялся, когда тот был на удалении 226 млн км от Земли, что в полтора раза больше, чем расстояние между Солнцем и Землёй. При этом производителю удалось решить проблему низкой плотности хранения заряда LFP-батарей — новейшая предлагает запас хода до 1000 км без подзарядки. Новинка была впервые анонсирована ещё в декабре прошлого года.
Недавно производитель сообщил, когда стоит ожидать появления этого монитора в продаже. Об этом сообщило Nikkei Asia со ссылкой на представителя Google. С тех пор многое произошло, а солнечная энергетика вышла на пик популярности.
По информации Bloomberg, для финансирования модернизации и расширения предприятий на территории Ирландии Intel ведёт переговоры с институциональными инвесторами, по примеру сделки с Brookfield, заключённой в 2022 году. Операционная система iOS 18, под управлением которой будут работать iPhone нового поколения, в итоге может получить поддержку экосистемы OpenAI, как сообщает Bloomberg. Его цель — оценить достаточность исправлений безопасности, внесённых Tesla во время отзывной кампании в декабре прошлого года, которая затронула тогда более двух миллионов автомобилей.
Как выяснилось во время технического тестирования, сходства между играми действительно немало. Но заслуживает ли грядущий шутер такой громкой характеристики?
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Выпускник 3-го потока курса Аспирант Физического факультета МГУ Очень интересный и модный практически-ориентированный курс. Задач для машинного обучения в моей лаборатории оказалось уйма, и не будет преувеличением сказать, что этот курс изменил нашу научную группу. Особую благодарность хотел бы выразить Ивченко Александру, который был моим преподавателем, а также всему тёплому коллективу курса!
Дата-сайентисты могут спрогнозировать спрос на товары в маркетплейсах, оценить платежеспособность клиента в банке, разработать систему распознавания лиц для городского транспорта.
Электронные голосовые помощники, роботы-автопилоты, рекомендательные и системы компьютерного зрения — будущее, которое наступило. Крупные компании и стартапы ищут специалистов по Data Science, потому что без них работа бизнес-команды будет неэффективной. Поэтому курсы по Data Science — нейронным сетям и машинному обучению — стали так популярны в последние годы.
Курсы по созданию нейронных сетей онлайн Студенты учатся работать с Python для проектирования алгоритмов, строить математические и ML-модели, применять алгоритмы для рекомендательных систем, интегрировать решения в бизнес. Проходят обучение программированию нейронных сетей. Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.
На курсах по нейросетям в Data Science есть 5 видов практических занятий: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разные форматы дают возможность эффективно усваивать новые знания. Часто задаваемые вопросы Где обучают работе с нейросетями?
Можно поступить в вуз на специальность, связанную с информатикой или программированием. Другой вариант — учиться онлайн. Например, в Skillfactory можно проходить курсы из любой точки мира и выбрать направление по силам.
Присмотритесь к программе «Специалист по нейронным сетям». Она поможет стать уверенным джуном за 2 месяца, даже если сейчас вы ничего не знаете о профессии и никогда не работали в IT. Кто занимается созданием нейронных сетей?
Нейронные сети разрабатывают специалисты по машинному обучению — дата-сайентисты. В отличие от программистов, они не создают программы, которые работают на алгоритмах. Data Scientist пишет модель нейросеть , обучает и проверяет, насколько корректно она работает.
Сколько стоит курс по нейросетям?
Помощник может создать виртуальные награды и призы за достижения и прогресс в обучении. Социальная интеракция Диалог и общение. Нейросеть даёт возможность ребёнку практиковать диалоги на иностранном языке или обучаться основам вежливости и общения.
Развитие эмоционального интеллекта. С помощью ИИ ребёнок может узнавать и различать эмоции, что важно для социального взаимодействия. Обратная связь Помощник на основе ИИ способен анализировать ответы ребёнка, детально выявлять и объяснять ошибки, что способствует более глубокому пониманию материала. Искусственный интеллект может служить примером для обучения этическим и социальным нормам.
Нейросеть помогает ребёнку анализировать информацию, проверять факты и развивать критическое мышление. Может генерировать тексты на заданные темы, писать код, общаться с пользователями, искать информацию в интернете, переводить тексты. Она также помогает структурировать информацию, перефразировать предложения и предлагает подходящие заголовки. Она использует глубокое обучение для того, чтобы понять математические формулы, и способна решать сложные задачи быстро и эффективно.
Платформа содержит материалы из учебников, помогает готовиться к ОГЭ и ЕГЭ, а также предлагает задачи по геометрии и тригонометрии. Пользователям просто нужно описать, что они хотят видеть в презентации, на нужном языке. 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.
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. Это первый визит российских ученых в один из самых престижных университетов, который занимает первую строчку среди лучших высших учебных заведений Китая и лидирующую позицию в мировых рейтингах в различных областях науки и образования. 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.
Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Известный исследователь машинного разума пришёл к выводу, что разработчики нейросетей очень слабо представляют себе, что они создают. Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. Арлазаров В.В., Лимонова Е.Е. (ФИЦ ИУ РАН) Вопросы устойчивости искусственного интеллекта на основе нейронных сетей: теория и практика ведущая Михеенкова М.А. Смотрите видео онлайн «Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023» на канале «Семинар "Проблемы.
В России стартовал прием заявок на курсы по искусственному интеллекту
Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. Подборка телеграмм каналов о последних технологических достижениях в области искусственного интеллекта и нейросетей. 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. База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд.
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Выдающийся преподаватель иностранного языка и автор собственной методики обучения рассказала о том, как искусственный интеллект меняет образование. Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных. Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках. Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять.
Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Процесс обучения нейросети и представляет собой такую подстройку «нейронов», чтобы научиться решать задачу и давать правильный ответ. Канал Центра обучения искусственному интеллекту. Мы здесь, чтобы рассказать о нейросетях максимально простым языком, доступным каждому. Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. Уже скоро мы узнаем, можно ли списать под присмотром искусственного интеллекта и кто оценивает строже — учитель или нейросеть. 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.
ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
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.
Однако необходимо осторожно подходить к внедрению нейросетей в образование в целом и в рутину каждого ученика, учитывая позитивные аспекты и потенциальные риски этих технологий. Баланс между инновациями и традиционными методами обучения — ключевой фактор для успешного влияния ИИ на развитие и обучение детей. Для достижения такого баланса важно: Активное участие взрослых. Родители и педагоги должны поддерживать ребёнка и стимулировать его мотивацию, а также помогать развивать социальные навыки. Ограничение времени. Важно ограничить время, которое ребёнок проводит с устройствами на базе ИИ, чтобы сохранить баланс между цифровым и реальным миром. Обучение навыкам критического мышления. Развитие критического мышления и аналитических способностей должно оставаться ключевой задачей в образовании.
Бот пишет шаблонные сочинения, за которые учителя ставят высокие баллы, потому что школу устраивает шаблонность. Ученики вместо собственных мыслей переписывают формулировки ИИ, потому что школа недостаточно мотивирует их думать. Школьники ищут самый лёгкий путь, так как им зачастую важнее получить высокие баллы, а не знания. И если искусственный интеллект разрушит эту систему — так ли уж это плохо? Ему нужны исследователи, первооткрыватели — люди, способные мыслить нестандартно.
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. Это подтверждают такие мультимодальные модели, как GPT-4 и Gemini от Google DeepMind, способные решать как визуальные, так и лингвистические задачи. Исходя из этого можно предположить, что то же самое произойдет и с роботами — зачем обучать одного переворачивать блинчики, а другого открывать двери, если можно создать одну универсальную многозадачную модель? За примерами не нужно далеко ходить — несколько примеров работы в этой области появились в 2023 году. В июне DeepMind выпустила Robocat обновление прошлогоднего Gato , который генерирует собственные данные методом проб и ошибок, чтобы научиться управлять множеством различных роботизированных рук вместо одной конкретной руки.
Искусственный интеллект подбирается к образованию и даже внедряется в систему госэкзаменов. Нейросеть не только ответила на тестовые вопросы, но и выполнила творческое задание сочинение. Впервые нейросеть не только справилась с тестом, но и написала полноценное эссе. Языковая модель от Яндекса прошла испытание несколько раз, прорешав несколько вариантов заданий ЕГЭ, и набрала в среднем 55 баллов. Напоминаем, что в 2023 году средний балл ЕГЭ по литературе составил 72 балла, а в 2022 — 64. Так что YandexGPT с первого раза показала отличный результат — преодолела минимальный порог и почти приблизилась к среднему результату по стране среди реальных выпускников. То ли ещё будет! В пресс-службе Рособрнадзора уже сообщили, что развитие искусственного интеллекта не несет угрозы для системы единого государственного экзамена, так как использование гаджетов запрещено во время экзамена, и его участники не могут ими воспользоваться. Попытки использовать нейросеть для прохождения заданий ЕГЭ предпринимались и раньше. В 2019 году Сбербанк презентовал новый суперкомпьютер — всего в России таких 3. Для сравнения, в США уже 100 таких машин, у Китая — более 200. Назвали супермозг Кристофари Christofari — в честь первого российского клиента Сбербанка. Этот суперкомпьютер самый мощный в нашей стране, а в мире он занял 29-е место. Одним из тестовых заданий для суперкомпьютера было прохождение ЕГЭ по русскому языку, причём ИИ должен был не только ответить на тестовые вопросы, но и написать сочинение. В начале ноября 2019 года на конференции по искусственному интеллекту конференции AI Journey заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин озвучил сенсационные новости: искусственный интеллект Кристофари сдал ЕГЭ по русскому языку на 63 тестовых балла из 100. Тестовые задания для компьютера усложнили, так что баллов могло бы быть и больше.
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. И разработчики обещают в дальнейшем поэтапно улучшать качество получаемых изображений. Вячеслав Борисов, владелец продукта "Сфера. Данная сеть может повышать качество и разрешение видео", — говорит эксперт. Многие опрошенные эксперты отмечают, что индустрия нейросетей в России развивается стремительно. Бизнес давно обратил внимание на искусственный интеллект и применяет его в разных областях: чат—боты, голосовые помощники, сервисы, системы модерации контента на сайтах и маркетплейсах.