Узнаете, что такое искусственный интеллект и нейросети. Поймете, почему их нужно осваивать именно сейчас. Составите список дел, которые сможете им делегировать уже сейчас. Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Я бы наоборот поощрял использование ИИ для самостоятельной подготовки — если говорить о семейном образовании, где родители занимаются детьми и используют продвинутые площадки для обучения. В подавляющем большинстве школ есть стандартный, понятный шаблон, по которому дети обучаются. И в основном наше обучение — это возможность понять, усвоить эти шаблоны и потом их применять. На этом всё заканчивается. Если мы говорим о семейном образовании или образовании в частных школах, то это другой подход. Здесь ИИ уместно применять.
Уже известный сервис ChatGPT, или ресурс похожий на него, — Perplexity, который может применяться в России и доступен на русском языке. Если вы его запускаете в Яндекс-браузере, который автоматически всё переводит на русский, то сервис принесёт пользу. К тому же нейросеть Perplexity даёт ссылки по поводу того, откуда она взяла ответ и почему так считает. И если мы говорим об альтернативном обучении, то сервис будет помогать детям. Подготовка к уроку и сам урок — это разные вещи.
Если на уроке ты должен продемонстрировать, как усвоил данный тебе на дом шаблон, то тогда никакой ChatGPT не нужен. Потому что шаблон нужно демонстрировать так, как он был тебе дан. Но если у нас урок носит дискурсивный формат: формат общения и рассуждения, тогда необходимо готовиться самому. И целый ряд школьных предметов, если их готовить правильно, поможет проявить навыки аналитического мышления, критического мышления, системного мышления. Например, с помощью нейросетей-советчиков можно удобно готовиться к форматам вроде «перевёрнутого класса» самостоятельно.
Причем делать это прямо в классе и в команде. Тут даже не родители, а образовательная среда должна отвечать вызовам этого технологического новшества. Если мы требуем от детей только по шаблону подтверждения, что они знают, то тогда чат ChatGPT взломает образование. Потому что сервис выдаст им тексты, которые они прочитают, но не усвоят. Если мы с вами переводим работу в формат дискуссии, чтобы появилась возможность высказывать разные позиции, защищать разные точки зрения, тогда учитель выступает только модератором, ведущим, и с помощью ИИ можно хорошо подготовиться как на уроке, так и дома.
Ты всё равно до конца не знаешь, какие вопросы тебе зададут. Ведь дискуссия — это всегда импровизация. Есть ли для нас, людей, угроза потерять контроль над образованием, отдать его в руки искусственного интеллекта? Там, где учатся по шаблонам, конечно, да, есть риск. Но у тех, кто так учит, и сейчас никакого контроля нет.
Это иллюзия, что, обучая по шаблону, они всё контролируют. Шаблоны, в частности, очень быстро устаревают. Информация, которую дают в школах, гораздо в большем объёме лежит в интернете. Они не развивают у детей нужные метапредметные навыки. Не анализируют индивидуальные навыки, специфику развития ребёнка, траекторную специфику.
Вы в своём телеграм-канале писали о социальном расслоении в образовании. Что вы имеете в виду? Речь идёт об искушении, которому можно поддаться, а можно не поддаться. Вот так и в ChatGPT. Помните, мультфильм «Двое из ларца»?
Вот там они за Вовку и дрова кололи, и тесто месили, а потом и конфеты ели… То есть иллюзия и искушение, что всё будет делаться за тебя. Социальное расслоение — это воспользовался ты халявой или нет. Студенты и так в университетах не особо чему учатся. А списывают, делают подробные шпоры, на экзаменах как-то отвечают. В этом смысле для таких студентов сильно ничего не изменится.
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. Результаты, представленные в статье, используют как объективные метрики, так и субъективное сравнение на статичных областях просмотра. Субъективное измерение качества изображения играет решающую роль в разработке приложений для обработки изображений. Метрики визуального качества служат для аппроксимация результатов субъективной оценки. В связи с этим разрабатывается все больше и больше метрик, но их ограничения мало исследованы. Субъективное сравнение предварительно обработанных изображений показало, что для большинства исследованных ими метрик качество изображения падает или остается неизменным, что ограничивает применимость этих метрик. Таким образом они ищут потенциальные лекарства. После года или нескольких лет работы одного коллектива получается результат — новые знания и соответствующий набор данных.
Часть исследований публикуется в открытых источниках — научных статьях. В одной публикации, как правило, представлен один или несколько типов клеток и один или несколько препаратов. А что, если создать нейросеть, способную объединять знания из разных публикаций? Тогда препарат, используемый в одном исследовании, можно было бы виртуально испытать на клетках, полученных в другом исследовании. Над созданием такой нейросети трудится Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине».
ИИ может обучаться на основе имеющихся данных. Это называют «машинным обучением». Анализируя большие объемы данных, алгоритм искусственного интеллекта распознает закономерности и со временем улучшает свою работу. Так, нашумевший ChatGPT создает тексты, анализируя все множество текстов на заданную тему в Интернете. На основе предыдущих слов нейронная сеть «предсказывает», какая буква в новом тексте должна быть следующей, согласно теории вероятности. Машинное обучение искусственного интеллекта сейчас бывает трех типов: обучение с учителем Supervised learning — алгоритм учится распознавать закономерности в данных и затем может делать прогнозы или принимать решения на основе новой, еще не используемой информации. Обучение без учителя Unsupervised learning — без каких-либо предварительных знаний или меток. Обучение с подкреплением Reinforcement learning — когда за правильно выполненную команду приходит вознаграждение. Такие алгоритмы искусственного интеллекта используются для участия в играх или управления роботами, в том числе ролями роботов. Когда появились нейросети История появления нейронных сетей насчитывает несколько десятилетий. Все началось с исследований в области биологии и нейрофизиологии. Первыми здесь были американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс, представившие миру математическую модель под названием «логический нейрон» в 1943 году. Эта нейросеть имитировала с помощью математики функционирование нейронов в головном мозге. В 1960-х годах исследования в области искусственных нейронных сетей стали замедляться из-за ограничений вычислительных возможностей. Однако к 1980-м годам эта проблема постепенно была преодолена благодаря развитию компьютеров. Так, например, был создан алгоритм обратного распространения ошибки backpropagation , который позволил эффективно обучать нейронные сети. Текущее положение AI Artificial Intelligence Нельзя выделить конкретную компанию, которая первой представила технологию использования нейросетей, но значительную роль в продвижении искусственного интеллекта сыграли IBM, Google, Microsoft и Amazon. Маркетинг AI применяют сегодня и в сфере рекламы и коммуникаций. Один из ярких примеров — создание персонализированных рекламных кампаний. Сначала AI действует по всем принципам маркетинга: разбивает потребителей на группы и определяет, какие продукты и услуги им интересны. Потом на основе этих данных создает индивидуальную рекламную кампанию для каждой целевой группы. Такой подход нейросети не только увеличивает конверсию, но и улучшает взаимодействие клиента с брендом. Дизайн AI используют в дизайне. Например, уже сейчас с помощью нейросетей создают уникальные дизайны, вижуалы, логотипы. Это существенно экономит время и облегчает работу с контентом. Правда, пока результат, который выдает искусственный интеллект, часто приходится корректировать. Копирайтинг С помощью AI копирайтеры уже пишут тексты: точнее, «добывают» заготовки для них по несколько абзацев, которые потом связывают между собой человеческим языком в статью. Эта статья, которую вы читаете, тоже использует фрагменты текстов, написанных ChatGPT. Крупные бренды, которые уже используют искусственный интеллект в рекламе и маркетинге Большинство крупных брендов активно применяют искусственный интеллект в разработке креативных кампаний и не только.
Курсы — это онлайн-школа дополнительного образования Образовательного центра «Сириус». На площадке доступны бесплатные курсы по математике, информатике, физике, химии, биологии, лингвистике, искусственному интеллекту. Ученики самостоятельно выстраивают индивидуальную траекторию, определяют темп и удобное время учебы. В онлайн-школе могут учиться школьники, родители, учителя, студенты вузов и все, кто хочет изучить предмет за пределами школьной программы. Авторами курсов выступают ученые и популяризаторы науки, преподаватели ведущих школ и вузов страны, педагоги Образовательного центра «Сириус». Яндекс уже 5 лет активно сотрудничает с «Сириусом». В Образовательном центре старшеклассники могут принять участие в IT-смене Яндекса «Алгоритмы и анализ данных» и в проектах компании для программы «Большие вызовы». В Университете студенты под руководством наставников из Яндекса работают над существующими ML-проектами, а также создают собственные разработки.
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Пройти обучение 2. Для удобства присутствуют несколько тарифов оплаты, чтобы вы могли сами выбрать за что платить деньги. Для кого: практикующих айтишников и аналитиков, а также новичков. Чему научат: кодить на Python, добывать данные, работать с БД, разведывательному анализу и проверке гипотез, применять ML в решении реальных задач. Пройти обучение 3. Искусственный интеллект. ИТ-инженер от GeekBrains GeekBrains — одна из немногих онлайн-школ, которая предлагает своим ученикам возможность выбрать дальнейшее направление обучения в зависимости от предрасположенностей. Конкретно для этой программы предусмотрено 5 ответвлений: программист, тестировщик, аналитик, проджект и продакт менеджеры.
Продолжительность обучения — от 24 месяцев. Для кого: новичков, айтишников и аналитиков. Чему научат: работать с основными инструментами IT, БД и аналитическими системами, остальное зависит от специализации. Пройти обучение 4. Создайте свою первую нейросеть от Нетологии Ещё одна бесплатная программа, где вы сможете познакомиться с основами искусственного интеллекта, создать несколько нейронных сетей и начать свой путь дата-сайентиста, если знакомство с новыми технологиями пройдет успешно. Для кого: всех, кто интересуется IT.
Именно эти выборы ознаменовались установкой видеокамер на большинстве избирательных участков страны. Всю инфраструктуру, задействованную на выборах, решено было использовать для обеспечения прозрачности государственной итоговой аттестации школьников. С этого момента началась массовая установка видеооборудования по всей стране.
Качество видеоизображения с каждым годом становилось лучше, а в 2020 году запустили специальный алгоритм, анализирующий поведенческие реакции участников ЕГЭ. Он анализирует последовательность изображений, которые поступают с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей, и находит среди них возможные нарушения: использование шпаргалок, телефона и других девайсов. В своём официальном блоге «Ростелеком» рассказал, как обучался алгоритм: «Чтобы алгоритм точно распознавал поведение участников ЕГЭ и корректно фиксировала нарушения, его нужно было обучить на большом массиве данных. Что мы и сделали, собрав видеозаписи с уже зарегистрированными нарушениями на экзаменах за 2018—2019 годы. Процесс обучения состоял из нескольких этапов: На первом видеозаписи прогонялись через алгоритм детектирования людей с использованием нейросети Yolo. В результате получалось видео с маркированными участками, где люди находились в течение долгого времени. Это было нужно, чтобы отсечь преподавателей, которые ходят по коридорам, например. Каждому региону с человеком присваивался идентификатор, и обработанное видео с отмеченными регионами и идентификаторами сохранялось. Затем это видео просматривал человек, который отмечал как можно более точно моменты начала и конца нарушения если оно, конечно, было , а также идентификаторы «нарушителей».
Также сохранялись моменты отсутствия нарушений как примеры нормального поведения, которые тоже нужны для обучения алгоритма. Так мы выявили еще и типичные нарушения — использование шпаргалок и телефонов, фотографирование материалов. Нам очень помогла открытая библиотека OpenPose, которая используется для определения положения людей в кадре, их поз и координат ключевых точек, относящихся к разным частям тела». Первая версия алгоритма базировалась на использовании RandomForest — классификатора, обученного на результатах работы OpenPose.
Бэстенс Д. Нейронные сети финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. Заенцев И. Нейронные сети: основные модели. Каллан Роберт Основные концепции нейронных сетей: Пер.
Круглов В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Обучение нейронной сети. Вильямс», 2006. Основные термины генерируются автоматически : сеть, искусственная нейронная сеть, задача, окружающая среда, агент, ассоциативный поиск, время, класс задач, нейронная сеть, процесс обучения. Ключевые слова НИС, нейронные сети, искусственный интеллект, поисковые системы Похожие статьи Нейросетевые технологии адаптивного обучения и контроля... Данные, используемые для обучения нейронной сети, разделяются на две категории: одни данные используются для тестирования сети, а другие для обучения. Реальные качества нейронной сети выявляются только во время тестирования, поскольку успешное завершение обучения сети должно означать отсутствие признаков неправильной работы сети во время ее тестирования.
Процесс тестирования следует реализовать так, чтобы в его ходе для данной сети можно было бы оценить ее способность обобщать полученные знания. Обобщение в данном случае означает способность сети правильно решать задачу с данными, которые... Нейронные сети и искусственный интеллект Статья в журнале... Данная статья посвящена искусственному интеллекту и нейронным сетям. Использование ИИ в современном обществе вносят новые формы в совершенствование интеллектуальных систем в сфере информационных Нейронная сеть — это одно из ее достижений, вдохновленное структурой человеческого мозга, которая помогает компьютерам и машинам больше походить на человека. Нейронная сеть — это либо системное Искусственные нейронные сети ИНС — это ключевой инструмент машинного обучения. Это системы, разработанные по вдохновению функциональности нейронов в мозге, которые будут воспроизводить то, как мы, люди, учимся. Нейросетевой подход в задаче обработки данных Использование нейронной сети в данной задаче позволило провести кластеризацию и разделить одну большую задачу составления оптимального варианта расписания на ряд подзадач. В результате обучения нейронной сети были получены модель обучения нейронной сети для построения оптимального варианта расписания на основе многослойного перцептрона приведенная на рисунке 2, а график сходимости обучения на рис.
Составляющие искусственной нейронной сети. Все искусственные нейронные сети состоят из так называемых нейронов — модели, представляющей из. Рекуррентная нейронная сеть.
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. Но тем не менее я убежден, что будущее не за запретами в развитии технологий", — сказал Путин.
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Обучение искусственного интеллекта — процесс, требующий больших ресурсов: прежде всего, вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript. Скриншот онлайн-трансляции конференции Сбера по искусственному интеллекту и машинному обучению AIJ 2023. Кадр из фильма об искусственном интеллекте Ex Machina, пропущенный через нейросеть проекта Dreamscope. совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». каталог с описаниями, условиями использования и доступами к моделям искусственного интеллекта, а также список бесплатных нейронных сетей!
Каталог нейросетей
В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. получат уникальную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта, освоить навыки промт-инжиниринга и научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями в повседневной жизни. Уже скоро мы узнаем, можно ли списать под присмотром искусственного интеллекта и кто оценивает строже — учитель или нейросеть. Нейронные сети, машинное обучение, новости computer vision и deep learning, задачи на python и javascript.
Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
| Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023 | С тех пор как технологии искусственного интеллекта стали достоянием широкой общественности, в мире многое изменилось. |
| Обучение нейросетям, заработок с ИИ. Начните бесплатно! | Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. |
| Новости Искусственного Интеллекта | | практика обучения основам искусственного интеллекта в российских образовательных организациях общего образования и организациях дополнительного профессионального образования. |
| Искусственный интеллект | Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций. |
Искусственный интеллект и будущее нейросетей: взгляд эксперта из «Яндекса»
Обучение искусственного интеллекта — процесс, требующий больших ресурсов: прежде всего, вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени. Путин на конференции "Путешествие в мир искусственного интеллекта" изучил нейросети. Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность. В 2023 году не менее 1950 жителей России могут пройти обучение по программе искусственного интеллекта (ИИ). Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных.
Курсы по нейронным сетям
| Онлайн-интенсив «Нейросети для работы и бизнеса» | Искусственный интеллект и нейросети: создание текстов и креативов — Инфоурок. |
| Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети | Яндекс, факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение». |
| Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети // Новости НТВ | Онлайн-курс по нейросетям и искусственному интеллекту для новичков, желающих использовать возможности ИИ для генерирования текстов, анимаций графики и обработки последней с уроками по UX-исследованиям. |
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
| Интенсив по нейросетям в образовании | 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. |
| Как изменится искусственный интеллект в 2024 году? | 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. |
| Как изменится искусственный интеллект в 2024 году? - | технологии, математика, искусственный интеллект (ии), компьютерные технологии, нейросети. |