ПРОГРАММА КУРСА ПРАВИЛА КУРСА ПРАВИЛА НАЧИСЛЕНИЯ БАЛЛОВ Как войти в Zoom по ссылке из письма (сообщения). Как пишущему человеку стать AI-тренером и обучать нейросети? Бесплатный курс из 5 уроков. Практический онлайн-курс по нейросетям Программа, цена и преподаватели курса Пройти обучение по работе с ИИ в Алматы и других городах Казахстана.
Нейросети школьникам
| Как копирайтеру работать с нейросетями | Нейронные сети — многогранный инструмент, который применяют все шире. Всерьез о них начали говорить не так давно, с «бумом» ChatGPT и Midjourney. Однако нейросети используют. |
| Курс «Нейросети: практический курс»: обучение на специалиста по нейросетям и ИИ онлайн — Skillbox | Запишись на наш онлайн курс по нейросетям и искусственному интеллекту. |
| ТОП-54 курсов по нейронным сетям: онлайн-обучение нейросетям бесплатно и платно | На курсе мы не только научим вас применять методы классического машинного обучения и искусственные нейронные сети для обработки больших данных в ваших исследованиях. |
| ТОП-15 онлайн-курсов по работе с нейросетями, генерирующими изображения: бесплатные и платные | Анна пришла на курс «Нейрокреатор» с нулевыми знаниями в нейросетях. |
| Как обучают нейросети в Яндексе | Нейронные сети — многогранный инструмент, который применяют все шире. Всерьез о них начали говорить не так давно, с «бумом» ChatGPT и Midjourney. Однако нейросети используют. |
Яндекс Образование
Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без специальной подготовки в области ИИ. Для успешного освоения материала достаточно базовых знаний математики, статистики и программирования. Программа рассчитана на 12 недель и включает в себя видеолекции ведущих преподавателей НИУ «Высшая школа экономики», практические задания, тесты для самопроверки. Вот главные темы курса: Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных. Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов.
Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении. Визуализация данных и построение инфографики.
С любыми трудностями помогут кураторы курса и другие участники. Эти нейросети работают в России? Как получить доступ?
С этим не будет сложностей. Нейросети постоянно развиваются: сегодня информация актуальная, а завтра нет. Ваш курс это учитывает? Мы знаем, как быстро развиваются технологии и нейросети в частности. Поэтому следим за новостями и регулярно обновляем курс.
Вы получаете доступ к этим обновлениям навсегда. В каких программах я буду работать? Поскольку курс обновляется, список нейросетей тоже будет дополняться. Какой график обучения на платформе?
Например, можно попросить программу собрать и уточнить данные из доступных источников при подготовке квартального финансового отчёта. Менеджеры Здесь нейросети пригодятся, чтобы проанализировать предыдущие продажи и предположить, когда лучше вновь связаться с покупателями. Кроме того, программу можно попросить сделать выдержку из записи встречи с клиентом или командой. ИИ поможет улучшить внутреннюю коммуникацию. Например, как написать заявление на отпуск или к кому обратиться, если возникли проблемы с компьютером. Дизайнеры ИИ можно попросить не только создать изображение, но и подготовить анимацию, сделать рендер с нарисованного вручную наброска, подобрать пару шрифтов или палитру. Дизайнерам интерьеров нейросети пригодятся, чтобы подготовить мудборд или разработать интерьер на основе референсов и чертежей. Программы помогут искать новые идеи. Предположим, дизайнер одежды при создании коллекции может попросить нейросеть проанализировать, что люди носят сейчас, и предсказать тенденции в будущем. Когда на макете есть заголовки, приближённые к реальным, клиенту может быть проще оценить дизайн. Какое будущее ждёт нейросети и заменят ли они людей Эксперты предполагают, что к концу десятилетия генеративный ИИ будет выполнять некоторые задачи на уровне среднего сотрудника. Развитие программ породило дискуссию о том, смогут ли они отнять работу у человека. Увольнение пророчат программистам, аналитикам, дизайнерам и многим другим.
На день публикации материала стоимость курса в рассрочку: 5370 руб. Первый платеж через полгода. При оплате всей суммы сразу скидка 8325 руб. Разработчик искусственного интеллекта от GeekBrains За 12 месяцев вы с нуля научитесь создавать и обучать нейросети. В курс входит 500 часов практики на реальных задачах. 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.
Как научиться зарабатывать при помощи нейросетей: лучшие курсы
Практический курс по использованию нейросетей для начинающих специалистов и бизнеса. За 3 недели с нуля вы научитесь зарабатывать больше и упрощать свою работу на 80% с. Собрали хорошие дистанционные курсы обучения по работе с нейросетями, генерирующими изображения. Топ-15 курсов по нейросетям.
Топ-11 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса
| Курсы по нейросетям и обучение ChatGPT: станьте экспертом в ИИ | Этот курс даст вам необходимые инструменты и знания для практического применения нейросетей в современном мире. |
| Рейтинг курсов по Data Science от Neurohive | ПРОГРАММА КУРСА ПРАВИЛА КУРСА ПРАВИЛА НАЧИСЛЕНИЯ БАЛЛОВ Как войти в Zoom по ссылке из письма (сообщения). |
| 5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни | Обучающий курс по основам онлайн–продюсирования создан нейросетями без вмешательства человека, отметили разработчики. |
| Курсы по data science и нейронным сетям для начинающих | Курс помогает освоить 40 нейросетей: от сервисов для генерации текста, до программ для работы с фото и видео. |
| Рейтинг курсов по Data Science от Neurohive | Курс “Нейросети: практический курс” от Skillbox предлагает обучение специалиста по нейросетям и иску. |
Большая конференция по нейросетям «Навыки будущего» 3.0
Нейросеть онлайн – инструменты генерации с помощью искусственного интеллекта. В нашем курсе по нейросетям мы даем задачи в виде тестов и небольших упражнений. Как пишущему человеку стать AI-тренером и обучать нейросети? Бесплатный курс из 5 уроков.
Как копирайтеру работать с нейросетями
Их можно выполнять в чат-боте Рыбы с нейросетью либо в любой нейросети, к которой у вас есть доступ. Как мне получить уроки? Сразу после оплаты придет письмо с доступами к личному кабинету. Переходите по ссылке, и в личном кабинете увидите все курсы, которые покупали в редакции «Рыба». В том числе этот. Если у вас проблема с входом в кабинет после покупки — напишите на почту: p. Можете разбить стоимость курса равными долями на 3, 4 или 6 месяцев и оплатить без переплат. На сколько даете доступ к боту Булочке? По времени доступ не ограничен, но есть лимит по запросам.
У вас будет 100 бесплатных запросов, чтобы потренироваться работать с нейросетями и отточить навыки. Потом можно будет докупить еще 100 запросов за 400 руб прямо в боте. Докупать запросы можно сколько угодно раз. Что можно делать в вашем боте? Почти все то же самое, что и в любой среде, где есть GPT-4. Можно работать с текстом, делать заголовки для статей, придумывать контент-планы и так далее. А еще Булочка будет периодически отправлять вам новости о новых фишках в мире ИИ, чтобы вы всегда были в курсе новинок и не тратили время на поиск актуальной информации. Рассылка нечастая — только когда появляется важная новость.
Чем отличается Булочка от любой другой нейросети с GPT-4? Почти ничем, в этом и смысл. Булочка справляется с задачами так же, как и другие топовые нейросетки на основе GPT-4. При этом мы даем вам 100 бесплатных запросов и не просим подписываться на 100 500 каналов, чтобы получить доступ. А еще мы не режем дневные лимиты.
Фильтрация выбросов. Метод регулировки весов обучающей выборки. Занятие 4 — Сверточные сети Анализ изображений. Как животные видят. Трансляционная инвариантность свёрточных нейронных сетей. Определение свёртки. Строительные блоки для сверточных сетей: свёртка, активация, субдискретизация. Maxpooling, padding. Какие параметры подбираются при обучении сверточных сетей. Как работает свёртка с набором изображений на выходе предыдущего свёрточного слоя. Визуализация выходов скрытых слоёв в tensorflow. Две фазы обучения сверточных сетей. Занятие 5 — Генеративно-соревновательные сети GAN Принцип работы соревновательных генеративных сетей. Структурная схема. Генератор и дискриминатор. Латентное пространство. Повышение качества распознования за счет дообучения. Зачем нужен условный GAN. Сложности обучения GAN, проблемы сходимости, проблемы устойчивости, проблемы коллапса распределения. Эмпирические трюки, позволяющие бороться с этими проблемами: использование leakyReLU; downsampling и upsampling с использованием strided convolution; нормализация данных и преобразование пикселей исходных картинок к диапазону [-1,1] , использование момента в градиентном спуске. Занятие 7 — Использование обученных сетей Вычислительная сложность обучения против вычислительной сложности использования. 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.
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. Программа разделена на две части: первая рассказывает о возможностях и ограничениях ChatGPT и учит писать эффективные промпты. Ее можно пройти бесплатно.
Мы очень хотим, чтобы в наших городах было больше интересных инициатив, поэтому ищем предпринимателей, разделяющих наши ценности и готовых делиться с вами своим опытом в наших курсах. Кому подойдёт которые хотят понять, какие возможности есть у нейросетей и как их использовать для решения бизнес-задач. Основателям и сотрудникам брендов которые заинтересованы в творческих способностях искусственного интеллекта и хотят использовать их для создания и обработки текстов, изображений, аудио и видео. Художникам, дизайнерам, музыкантам и представителям других творческих профессий которые хотят интегрировать искусственный интеллект в свою работу. Всем кто потерялся в многообразии инструментов и хочет разобраться в возможностях искусственного интеллекта.
Нейросеть онлайн [34 режима]
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. В итоге победил вариант «Шедеврум» — это классное многослойное название.
Приложение генерирует шедевры внутри room — «своей комнаты». У этой нейросети есть и другие применения.
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. 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.
Две фазы обучения сверточных сетей. Занятие 5 — Генеративно-соревновательные сети GAN Принцип работы соревновательных генеративных сетей. Структурная схема.
Генератор и дискриминатор. Латентное пространство. Повышение качества распознования за счет дообучения.
Зачем нужен условный GAN. Сложности обучения GAN, проблемы сходимости, проблемы устойчивости, проблемы коллапса распределения. Эмпирические трюки, позволяющие бороться с этими проблемами: использование leakyReLU; downsampling и upsampling с использованием strided convolution; нормализация данных и преобразование пикселей исходных картинок к диапазону [-1,1] , использование момента в градиентном спуске.
Занятие 7 — Использование обученных сетей Вычислительная сложность обучения против вычислительной сложности использования. 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.
Тебе не нужно думать и ломать голову, как написать продающий контент — нейронка это сделает сама! Тебе не нужно возиться с подрядчиком, который сделает не так и сорвет сроки — нейронка сделает тебе лучший результат за копейки и к дедлайну Представь: Если ты зашиваешься в рутинных задачах. И не хватает времени на важное.
В России начали готовить AI-тренеров для нейросетей
Узнаете на втором вебинаре. Продолжение Работа со стилями. Как создавать изображения в разных стилях, формировать свой банк стилей и сделать так, чтобы вы в любой момент могли сделать то, что вы хотите. Неочевидные, но жизненно необходимые техники для работы с Midjourney, о которых вы не задумывались, но которые нужно внедрить в свою жизнь.
Сгенерируете еще больше изображений и разбиретесь на конкретных примерах, как все работает. Midjourney и ChatGPT. Как создавать скрипты, которые автоматизируют многие процессы.
Как сделать так, чтобы делегировать техническую работу ChatGPT? Скрипты для работы.
Занятие 7 — Использование обученных сетей Вычислительная сложность обучения против вычислительной сложности использования. 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.
Почему именно эти курсы, а не какие-либо другие — несколько слов ниже. Как выбрать подходящий курс по изучению нейросетей Взглянул на подборки в интернете по запросу «нейросети, обучение, курсы», бесплатно и за деньги: «20 лучших», «30 лучших», «50 лучших». Я не такой смелый автор, поэтому в своей статье расскажу о курсах, отвечающих определенным критериям. Пусть их будет значительно меньше, зато я буду спокоен, что если кто-то подпишется на курс после прочтения статьи, не станет бросать в меня камни. Критерия три: Есть государственная лицензия на образование. Это дополнительная гарантия качественного обучения, да и сертификат после прохождения курса будет иметь определенный вес. Опытные преподаватели.
Как животные видят. Трансляционная инвариантность свёрточных нейронных сетей. Определение свёртки. Строительные блоки для сверточных сетей: свёртка, активация, субдискретизация. Maxpooling, padding. Какие параметры подбираются при обучении сверточных сетей. Как работает свёртка с набором изображений на выходе предыдущего свёрточного слоя. Визуализация выходов скрытых слоёв в tensorflow. Две фазы обучения сверточных сетей. Занятие 5 — Генеративно-соревновательные сети GAN Принцип работы соревновательных генеративных сетей. Структурная схема. Генератор и дискриминатор. Латентное пространство. Повышение качества распознования за счет дообучения. Зачем нужен условный GAN. Сложности обучения GAN, проблемы сходимости, проблемы устойчивости, проблемы коллапса распределения. Эмпирические трюки, позволяющие бороться с этими проблемами: использование leakyReLU; downsampling и upsampling с использованием strided convolution; нормализация данных и преобразование пикселей исходных картинок к диапазону [-1,1] , использование момента в градиентном спуске. Занятие 7 — Использование обученных сетей Вычислительная сложность обучения против вычислительной сложности использования. 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.
Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация. Курс по нейронным сетям и Deep Learning от Skillfactory – самая эффективная программа изучения машинного и глубокого обучения. Если вы находитесь в поиске новых творческих путей и хотите расширить свои горизонты, этот курс откроет перед вами мир возможностей, которые предоставляют нейросети. группе, личного сопровождения или корпоративного обучения. ПРОГРАММА КУРСА ПРАВИЛА КУРСА ПРАВИЛА НАЧИСЛЕНИЯ БАЛЛОВ Как войти в Zoom по ссылке из письма (сообщения).
«Яндекс Практикум» бесплатно обучит работе с нейросетями
В базе уже уроков на пару курсов по нейросетям, который втюхивают по сети. Рейтинг курсов по deep learning, data science, нейронным сетям и big data от Neurohive. Бесплатный курс по нейросетям от Stepik больше рассчитан на преподавателей, которые курируют обучение в сфере нейросетей.
Яндекс Образование
Загляните в мир искусственного интеллекта и станьте крутым спецом по нейросетям. Вы научитесь понимать и создавать тексты с помощью ChatGPT, воплощать свои идеи с помощью Midjourney и делать свою работу лучше и быстрее. На курсе много практики с примерами из разных областей, что поможет вам научиться использовать эти знания и стать увереннее в своих силах.
Выстраивай стабильную систему продаж с помощью нейросетей без затрат на штат специалистов Фрилансер настоящий и будущий Хочешь развиваться на фрилансе и не быть привязанным к рабочему месту? Прямо сейчас осваивай новые востребованные навыки, которые выделят тебя среди конкурентов Еще не определился Мечтаешь начать свой бизнес и уйти в свободное плавание из найма?
Кроме того, присутствовал визуальный дискомфорт: аватар был недостаточно эмоциональным, голос монотонным, а движения ограниченными. Неизвестно к чему приведёт: за простотой механизмов и быстротой получения информации с помощью ИИ кроется вопрос: «А что будет дальше? Среди озвученных беспокойств были от простого «это нужно доработать» до «гарантия безопасности данных». А вот вопросы этики применения ИИ в образовании со стороны обучающихся не были затронуты. ИИ в образовании: шаг в будущее или рабочий инструмент?
Сфера образования подчиняется современным трендам и это нормально. Искусственный интеллект находит применение в Ed-Teсh, помогая создавать контент и визуализировать информацию. Внедрение ИИ в образовательный процесс — это, несомненно, шаг вперёд в плане визуализации и динамики. Однако, до революции в Ed-Teсh ещё далеко. Алгоритмы пока не могут заменить опытного и грамотного человека-методолога, стать автором всего контента. Пока это лишь рабочий инструмент, который нужно грамотно использовать. Станут ли нейросети более совершенными в дальнейшем? Скорее всего, да. При их способности к бесконечному обучению — это лишь вопрос времени.
Мы спросили нашего коллегу Алексея Масютина — директора Центра искусственного интеллекта Высшей школы экономики — о перспективах ИИ как полноценного образовательного инструмента, заодно показали курс про машинное обучение от нейросети. Отдельной задачей является создание надстроек для фактчекинга, в т. Думаю, в течение 2-3 лет мы увидим такие решения, и тогда будет возможно говорить об отдельных полноценных модулях, созданных ИИ. Но всё же заменить профессионала и поручить создание программы нейросети пока невозможно. А пока мы продолжаем набираться опыта и осваивать новые технологии, делимся с вами подборкой полезных сервисов ИИ: 1. Программы Writefull интегрируется прямо в Word и Packback Deep Dives сразу распознает сгенерированный ИИ текст помогут в написании научных статей, проверке орфографии и грамотности текста, предложат формулировки и объяснят, чего не хватает в тексте. Gamma генерирует презентации c красивым и привлекательным контентом за считанные минуты. Сервис Kwizie составляет тесты и викторины, способен анализировать результаты ответов участников. Симулятор Skillgym — тренажёр для повышения коммуникативных навыков, навыков продаж и решения сопутствующих проблем.
Обучение проходит в формате реалистичных видеодиалогов. Голосовой помощник Neuro. Перевод и озвучка видео с различных языков. На сегодняшний день такой нейросетью может похвастаться Яндекс с функцией мгновенного и точного перевода. ИИ распознает речь и автоматически переводит в текст, далее отправляет на перевод. ИИ может анализировать качество учебных материалов, собирать статистику ошибок. Кроме того, нейросеть анализирует сложность восприятия составленных заданий и наличие в них ошибок. Такая аналитика уже внедрена в проект «01Математика». В приложение Captions можно создать зрительный контакт в видео то есть теперь можно не смотреть в камеру, читать текст и при этом на видео этого не будет заметно.
Нейросеть Heygen создаёт видео из текста с помощью ИИ-аватаров и голосов.
Midjourney и ChatGPT. Как создавать скрипты, которые автоматизируют многие процессы. Как сделать так, чтобы делегировать техническую работу ChatGPT? Скрипты для работы. Много секретных техник. Вы получите рабочие скрипты, которые сможете использовать в своей работе! Итоговых вебинар и еще больше лайфхаков Итоговый вебинар с множеством дополнительных техник. Разберете свои работы, проанализируете, получите ответы на оставшиеся вопросы. И, конечно же, поговорите о монетизации.