Обучающие тренажеры и блоги по нейронным сетям. Лучшие курсы по нейронным сетям AI Обучение. Специалист по нейросетям. Замдиректора Центра социальных исследований и технологических инноваций НИУ ВШЭ Ефим Фидря считает, что нейросети «могут помочь в повседневной жизни», что может быть полезным специалистам в разных областях.
Курс по нейросетям
| Топ-10 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса | Ведущие обучают работе с нейросетями: рассказывают теорию, показывают как применять знания на практике. |
| ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО №1 “СПЕЦИАЛИСТ ПО НЕЙРОСЕТЯМ” — Школа удаленных профессий | Кто такой AI-тренер, что это за профессия, чем занимается специалист, который обучает и тренирует нейросети. |
| Онлайн-курс "Специалист по нейросетям" | Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. |
| ТОП-12 курсов и обучения по работе с нейросетями | Авторы на своих сайтах пишут «Заработок на нейросетях», но на деле предлагают обучение продвижению вашего продукта или SMM с использованием нейросетей. |
| 10 лучших курсов обучения нейронным сетям 2024 года | Найдите работу "специалист по нейросетям" В нашей базе бесплатно доступны 81 398 вакансий в Москве. |
30 обучающих программ по нейросетям в 2024 году: платные и бесплатные курсы
Это обязательное условие, но оно не обязывает вас искать работу и менять работодателя, если вы уже официально трудоустроены. Внимание: Работодатель тоже должен быть зарегистрирован на портале «Работа России». По этой ссылке можно посмотреть инструкцию для регистрации работодателя. Зарегистрируйте в Личном кабинете гражданина в системе Flow и загрузите первичные документы: паспорт, документ об образовании, при наличии — свидетельство о смене фамилии 4. Предоставьте документы, подтверждающие категорию участника в Центр занятости населения ЦЗН. У вас будет 3 рабочих дня, чтобы посетить Центр и загрузить документы в Личный кабинет гражданина в системе Flow. В инструкции узнаете, какие документы необходимо предоставить вашей категории. При посещении Центра занятости они должны быть у вас при себе.
Загрузите в Личный кабинет гражданина в системе Flow подписанные документы для зачисления в образовательную организацию заявление, договор с образовательной организацией, согласие на обработку персональных данных Внимание: после заключения договора с образовательной организацией оригинал документа необходимо отправить по почте на адрес образовательной организации. Подпишите трехсторонний договор о намерениях на оказание образовательных услуг: 6. Внимание: вы можете перейти к этому этапу, если ваш текущий или новый работодатель зарегистрирован на портале «Работа России» и вы получили от него согласие на обучение. Если он еще не зарегистрирован, это можно сделать по подробной инструкции по ссылке. Воспользуйтесь рекомендациями по получению согласия на обучение от работодателя: как построить разговор и написать мотивационное письмо. Не могу подать заявку на сайте, что делать? Если вы отправляли заявку с мобильного телефона, попробуйте сделать это с компьютера Смените браузер: если отправляли из Chrome, попробуйте Opera или любой другой браузер Очистите кэш браузера Меню — История — Очистить историю — галочка «Очистить изображения и данные» Проверьте, включены ли расширения или приложения в браузере, влияющие на трафик: VPN, прокси, антиреклама и т.
Отключите их Если шаги выше не помогли, попробуйте подать заявку еще раз спустя время Не могу отправить заявку на портале «Работа России», что делать? Постарайтесь вспомнить, не подавали ли вы заявку ранее на другую программу обучения. Если вы уже обучались в прошлом году, вы не сможете пройти обучение, так как принять участие в проекте можно один раз. К сожалению, на портале «Работа России» иногда происходят технические неполадки. Мы не можем на это повлиять, попробуйте подтвердить заявку через некоторое время. Вы можете обратиться в техподдержку портала. Что делать, если не подходит аккаунт Госуслуг для подтверждения заявки?
Вход на портал «Работа России» осуществляется через вашу учетную запись на портале Госуслуг. Участие в проекте можно принять только 1 раз в период до 2024 года. Слушатели, отчисленные за неуспеваемость или нерегулярное посещение занятий без уважительной причины, не смогут принять участие в проекте. Требования к участникам Кто может участвовать в программе? В 2024 году принять участие могут следующие категории граждан: Граждане, ищущие работу или трудоустроенные Безработные граждане, зарегистрированные в органах службы занятости Граждане до 35 лет включительно, не занятые по истечении 4 месяцев с даты выдачи им документа об образовании и о квалификации Граждане до 35 лет включительно, не занятые по истечении 4 месяцев с даты окончания военной службы по призыву Граждане до 35 лет включительно, не имеющие среднего профессионального или высшего образования и не обучающиеся по образовательным программам среднего профессионального или высшего образования Граждане, находящиеся в отпуске по уходу за ребенком в возрасте до 3 лет Женщины, имеющие детей дошкольного возраста, не состоящие в трудовых отношениях Лица в возрасте 50-ти лет и старше Гражданин предпенсионного возраста Какие документы мне понадобятся для подтверждения категории участника? Для подтверждения категории и участия в проекте вам понадобятся следующие документы: Граждане, ищущие работу или трудоустроенные : Паспорт гражданина РФ или документ, его заменяющий. Копия трудовой книжки или документ, ее заменяющий.
Вы можете получить выписку, даже если никогда не были трудоустроены. Безработные граждане: Паспорт гражданина РФ или документ, его замещающий Копия трудовой книжки или документ, ее замещающий Граждане до 35 лет включительно, которые ищут работу уже 4 месяца с даты завершения обучения: Паспорт гражданина РФ или документ, его замещающий Трудовая книжка или документ, ее замещающий Справка извещение о состоянии лицевого счета из ПФР в данном документе видно, что отсутствуют страховые поступления Справка об отсутствии статуса индивидуального предпринимателя, формирующаяся на основании данных ЕГРИП из ФНС. Документ об образовании и или о квалификации, или документ, заменяющий их. Оставьте заявку на сайте tgu-dpo.
Более того, все видео доступны и по окончании курса, так что можно освежить знания в любой момент. Кто будет помогать мне в обучении на платформе?
Авторы курса будут вашими кураторами в Telegram-чате. Они дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт и профессиональные знания, узнаете лайфхаки. Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе? Всё зависит только от вас. Дедлайнов нет.
В среднем пользователи платформы занимаются от 3 до 5 часов в неделю. Я пока нигде не работаю. Мне подойдёт курс? Даже если вы пока не работаете, использовать нейросети можно для ежедневных задач: составить резюме, написать письмо, сделать постер себе или в подарок, смонтировать видео.
Работать можно где угодно: в коворкинге, в парке, в кафе Источник: Александр Ощепков Сев за компьютер, Юлия открывает календарь, смотрит график созвонов. Затем изучает список и приоритеты задач, чтобы понять, что ей точно нужно сделать сегодня, а что можно отложить. Как только план на день составлен, девушка приступает к делам. Созвон — задача — созвон, и так далее.
Работает в комфортном для себя темпе. Например, утром я оцениваю ответы нейросети про Губку Боба, а через час пишу ответ на вопрос, сколько времени нужно космическому кораблю, который летает со скоростью света, чтобы добраться с Земли до Марса. Кстати, это примерно три минуты, теперь я знаю ответ. За пару кликов — готовая домашка и 10 идей для карьеры Компании выгодно, чтобы сотрудник был продуктивен, для этого его важно мотивировать. На полной ставке при минимальной нагрузке AI-тренер получает от 75 000 рублей до вычета налогов, при отличной работе зарплата вырастает до 110 000 рублей. Здесь и высокие зарплаты, и ультрасовременные условия труда. Полная мобильность без привязки к офису, — продолжает Юлия. Обучение нейросетей никогда не прекратится.
Как бы они не были хороши, нет предела совершенству. У OpenAI что-то появилось, у нас что-то появилось. Вечная гонка технологий. Эксперт уверена: за искусственным интеллектом будущее Источник: Александр Ощепков Нейронные сети продолжают учиться и развиваться с помощью тренеров, чтобы со временем решать всё более разнообразные и интересные задачи. Юлия уверена, что через пару лет каждый будет пользоваться нейросетями в обычной жизни и на работе. Уже сегодня, например, можно попросить их придумать поздравление для коллеги, помочь с домашним заданием ребенку, сделать выжимку из статьи или сгенерировать десять идей для интервью. Буквально два клика — и готово. Что будут уметь нейросети уже через два года — сегодня даже сложно себе представить.
Блокчейн — это распределенная база данных, которая содержит информацию обо всех транзакциях, проведенных участниками системы.
По его словам, курсы повышения квалификации позволяют быстро освоить основы ИИ и начать работу с данными. Слушатели смогут выбрать один из курсов по востребованным на рынке труда специальностям: аналитик данных, инженер данных, технический аналитик, архитектор данных, архитектор в области ИИ и руководитель проекта в сфере ИИ. Курсы проходят онлайн, их продолжительность — от 144 или от 250 часов в зависимости от направления. По завершении выдается диплом о повышении квалификации. Принять участие в программе могут граждане РФ — жители всех регионов России, старше 18 лет и не достигшие пенсионного возраста, имеющие высшее или среднее профессиональное образование, а также студенты колледжей и вузов. Подать заявку и выбрать программу можно на сайте ai. Сегодня государство играет важную роль в развитии искусственного интеллекта и его применении в различных областях. Одним из поддерживаемых государством проектов, направленных на развитие сферы ИИ и данных, является реализация программы «Инженер данных Data engineer ».
Она предоставляет обучающие материалы, которые помогут студентам успешно освоить все необходимые навыки и инструменты для работы с данными, от сбора до анализа и визуализации», — пояснили ИА REGNUM в Бауманке. Пройдя обучение по программе «Инженер данных», выпускники курсов смогут проектировать и создавать базы данных и хранилища данных; собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных; разрабатывать системы искусственного интеллекта и машинного обучения; работать с различными инструментами и технологиями для обработки данных; работать в команде с другими специалистами в области искусственного интеллекта.
Топ-11 курсов по нейросетям для маркетологов и бизнеса
Как пишущему человеку стать AI-тренером и обучать нейросети? Бесплатный курс из 5 уроков. Работа с нейронными сетями и глубоким обучением. Нейронные сети. В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных. Нейронные сети. В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных. Елена делится, что благодаря курсу по нейросетям заработала первые 22 000 рублей. Но на достигнутом Елена на остановилась и уже сейчас вышла на заработок в 70 000 рублей в месяц.
Топ-15 курсов по нейросетям
| 30 лучших курсов обучения по нейросетям в 2024 году | Актуальные обучающие курсы по использованию нейросетей. От бесплатных до профессиональных. |
| Курс «Нейросети: практический курс»: обучение на специалиста по нейросетям и ИИ онлайн — Skillbox | Обучающие тренажеры и блоги по нейронным сетям. |
| Обучила нейросеть: обычная сибирячка попробовала себя в роли AI-тренера | Что такое нейросеть простым языком. Нейронные сети — это разновидность машинного обучения, при котором компьютерная программа работает по принципу человеческого мозга, используя различные нейронные связи. |
| Ракова рассказала об обучении педагогов колледжей работе с нейросетями | РБК | Дзен | Ведущие обучают работе с нейросетями: рассказывают теорию, показывают как применять знания на практике. |
| Как использовать нейросети для соцсетей – учимся автоматизировать работу | Оценить качество обучения трудно, пока его не прошло много учеников, поэтому лучше внимательно изучить, подходит ли программа под ваши задачи. Собрала список курсов о том, как использовать нейросети в повседневной жизни и рабочих задачах. |
Яндекс Образование
Замдиректора Центра социальных исследований и технологических инноваций НИУ ВШЭ Ефим Фидря считает, что нейросети «могут помочь в повседневной жизни», что может быть полезным специалистам в разных областях. Наш рейтинг ТОП-10 лучших курсов обучения работе с нейросетями с нуля и для начинающих разработчиков от известных онлайн-школ России + Скидки и промокоды. Мы собрали топ-10 лучших и бесплатных курсов для обучения работы с нейросетями. Учим обучать нейросети. Этим специалистам должно быть интересно работать над высоконагруженными сервисами, использующими нейросети, а также развивать экосистему инструментов вокруг новейшей и динамично развивающейся области генеративных моделей. Актуальные обучающие курсы по использованию нейросетей. От бесплатных до профессиональных.
5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни
Узнаете принципы построения искусственных нейронных сетей. Напишете свой первый код на языке Python. Хотите узнать, как нейросети обучают? Пройдите этот курс. Данная программа обучения имеет следующие особенности: в курс включены не только видеоуроки, лекции и тесты, но и полезные материалы; можно оценивать материалы; Курс по обучению нейросетей рассчитан на 12 дней беспрерывного 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! Чтобы максимально эффективно выбрать подходящий курс, рекомендуем: Определить свой текущий уровень знаний в этой области. Это поможет не выбрать слишком сложный или наоборот примитивный курс. Подумать, для каких целей вы хотите использовать полученные навыки. Например, для решения бизнес-задач, разработки собственных проектов, научной работы.
Тот, кто и занимается развертыванием моделей, то есть, размещением готового продукта на серверах, тестирует работу системы, устраняет ошибки и так далее. Помимо знания языков программирования, необходимо умение работать с облачными платформами, технологиями контейнеризации, языками сценариев и так далее. Разработчик компьютерного зрения. Как понятно из названия, в обязанности такого сотрудника входит работа с визуальным контентом. Инженер NLP. В его специализацию входит обработка письменной или устной речи, используемой для обучения ИИ. Именно от него зависит, насколько успешным и вообще возможным будет общение пользователя с тем же ChatGPT, онлайн-переводчиком или примитивным чат-ботом. Специалист по этике. Морально-нравственные принципы важны даже для искусственного интеллекта. Особенно, если нейросеть учится сама, используя данные из интернета. Разработчик интегральных микросхем или инженер-микроэлектронщик. Пожалуй, самая сложная профессия, и чисто «техническая». Но — фундаментальная, без которой не имеют смысла все остальные. Нет ИИ-чипа — нет и самой сети. Как получить профессию Независимо от выбранной специальности, профессии нужно учиться. Сегодня есть три варианта: Самостоятельное обучение. Не всегда, но практика показывает — талантливые самоучки достигают больших успехов.
Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. 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.
Роль человека в жизни машин: лучшие курсы обучения на оператора по нейронным сетям
Сначала вы получите базовые знания: разберетесь в структуре и принципах обучения нейронных сетей. А затем перейдете к самому интересному - практическому применению нейросетей для решения реальных задач. Например, научитесь генерировать уникальные тексты, создавать произведения искусства, оптимизировать бизнес, осваивать программирование и многое другое - возможности применения нейросетей поистине безграничны. Большой плюс курса - наличие практических заданий после каждого модуля и обилие наглядных примеров. Это позволит вам не только изучить теорию, но и закрепить навыки работы с нейросетями, решая конкретные прикладные задачи. Курс подойдет как новичкам, так и более продвинутым пользователям. Это отличная возможность в доступной форме познакомиться с потенциалом нейронных сетей и научиться использовать его с выгодой для себя.
В курсе подробно рассматривается весь процесс работы с данными и моделями: от сбора и подготовки данных до разработки, обучения и внедрения моделей. Вы познакомитесь с основными концепциями, технологиями и инструментами в этой области. Особенно ценно, что все рассматривается на реальных кейсах от Google Cloud. То есть вы сможете сразу применить полученные знания на практике, используя мощные средства от Google. Курс рассчитан на разные целевые аудитории. Он подойдет как новичкам, которые только начинают изучать ИИ и машинное обучение, так и более опытным специалистам по данным и разработчикам.
После прохождения этого обучения вы будете обладать сильной базой знаний в сфере ИИ, чтобы продолжить обучение или построить карьеру в этом направлении. Все из них можно будет посмотреть после авторизации на Google Cloud. Теперь у вас есть такая возможность! Этот курс исследует концепции и алгоритмы, лежащие в основе современного искусственного интеллекта, углубляясь в идеи, которые приводят к появлению таких технологий, как игровые движки, распознавание рукописного ввода и машинный перевод. В ходе практических проектов студенты знакомятся с теорией алгоритмов поиска графов, классификацией, оптимизацией, обучением с подкреплением и другими темами в области искусственного интеллекта и машинного обучения, применяя их в собственных программах на языке Python. По окончании курса у вас будет отличная база для дальнейшего развития в сфере ИИ, а также возможность создавать собственные интеллектуальные системы на Python.
Рекомендуем поторопиться, поскольку запись скоро закрывается, а на курс уже записалось более 800 тысяч человек! Курсы по AI от Deep Learning.
А также — дают дополнительную мощность компьютеру. Вдохновитесь предметами искусства, созданными вместе с нейросетями. В создании контента и продакшне Обнаружите, что нейросети совершили революцию в motion-дизайне, видеопродакшне и других творческих направлениях. Увидите клипы, анимацию и рекламные ролики, созданные нейросетями. Вы сможете изучить их самостоятельно и подготовить вопросы для конференции. Книга Тем, кто посетит все 3 дня, подарим электронную книгу «Разум под контролем» от издательства МИФ.
Для пользователей, которые никогда не работали с нейросетью, есть подсказки — при клике на поле для ввода запроса появляется список вариантов, как можно начать формулировать задание для ChatGPT в зависимости от задачи. Что такое нейросети Нейронные сети — это искусственный интеллект: сложные алгоритмы, которые могут обучаться, анализировать и принимать решения на основе входных данных. Они могут использоваться в самых разных ситуациях — от выбора блюд для семейного ужина до анализа текущей экономической ситуации в мире. За последние месяцы нейросети приобрели популярность в SMM и маркетинге в целом. У них большой потенциал в качестве инструмента для автоматизации рутины и более эффективной раскрутки аккаунтов. Некоторые нейросети заточены работать с текстовой информацией, как ChatGPT, другие помогают работать с изображениями, как Midjourney. Конечно, SMM-специалисты напряглись — все хотят понимать, насколько велика вероятность, что нейросети для соцсетей полностью заменят людей в SMM. Что делать, чтобы этого не произошло? Если коротко — учиться работать с нейросетью и уже сейчас делегировать ей максимум рутинных задач. Читайте также: « ChatGPT — новая нейросеть, которая общается с человеком через чат ».
Нейронные сети — автоматизация работы SMM-специалистов Нейросеть для автоматизации процессов сокращает время, затрачиваемое на рутинные задачи, и позволяет сосредоточиться на творческих аспектах создания контента и раскрутки аккаунта. Нейросеть, которая пишет посты для соцсетей и готовит изображения, уже никого не удивляет, но на самом деле она может выполнять гораздо больше работы. К 2023 году нейронные сети в социальных сетях уже могут автоматизировать множество задач, среди которых: Генерация текстов и картинок — нейронные сети в SMM могут писать текст с нуля и генерировать изображения на основе заданной концепции или темы. Фото для соцсетей нейросеть Midjourney, например, уже научилась создавать так, будто их снял профессиональный фотограф — снимки выглядят крайне реалистично. Это избавляет специалистов от необходимости вручную создавать посты каждый раз, когда им нужно что-то новое. Просто задайте нужную тему публикации — если нужно написать экспертный текст, вы можете попросить нейросеть притвориться любым специалистом. Вот, например, в канале Холста мы попросили ChatGPT притвориться стендап-комиком и придумать шутки про пятницу. Подписчикам понравилось Генерация рубрик, идей и фактуры для контента — нейронные сети могут создать целые концепции для кампаний или отдельных постов, анализируя имеющиеся данные, такие как портрет ЦА, текущие тенденции, идеи и наработки.
Стало ясно, что в это выгодно вкладываться. За годы работы крупные компании — Google, Microsoft, Яндекс — накопили много данных. Они начали тренировать на этих данных большие нейросети, чтобы решить множество внутренних и внешних задач. Пару лет назад «Яндекс» запустил нейросеть «Балабоба». Технология позволяла решать различные задачи, связанные с текстами. Это выглядело как простой сервис для генерации текстов, но технология позволила решать разные прикладные задачи внутри компании — без сбора больших датасетов и привлечения разработчиков. Это очень прикладные вещи: иногда нужно переписать формулировки, иногда найти в объявлении контактную информацию. Затратив пару месяцев работы команды, можно не просто увеличить показатели счастья юзеров, но и сразу решить целую пачку проблем на нескольких проектах. Вот такой странноватый анекдот сочинила нейросеть «Балабоба» Благодаря вложениям больших компаний на рынке стали появляться результаты работы разработчиков нейросетей. Сейчас люди успешно пишут письма и дипломы с помощью ChatGPT, генерят картинки с помощью StableDiffusion и делают потрясающие аватарки в Lensa или Prisma. Пользователи любят с их помощью менять и стилизовать изображения. Я тоже пользуюсь этой технологией: у меня на аватарке стоит картинка, сгенерированная нейросетью. Трудно сказать, почему это так популярно. Но факт остается фактом: в этой области все еще много стартапов, которые легко привлекают инвестиции. Моя аватарка после обработки нейросетью Вклад разработчиков в развитие нейросетей Время от времени кто-то из разработчиков предлагает классные идеи и сам же воплощает их в жизнь — в рамках коммерческого проекта или просто в виде домашнего задания. В 2016 году люди, работающие с текстами, стали пользоваться моделью, которую популяризовал Андрей Карпатый — сейчас очень известный специалист. Он написал один из популярных постов про рекуррентные нейронные сети. Все кинулись искать полезное применение этой технологии. Модель была маленькая, она не позволяла решать много задач, но люди вдохновились. Вклад Карпатого в генерацию текстов огромный. Он популяризовал неизвестную технологию, привлек широкий круг разработчиков. Те стали генерировать идеи, проверять гипотезы и заметно продвинули отрасль вперед. Видео Карпатого про языковое моделирование Опенсорс дает большой вклад в развитие ML. Популярнейший фреймворк машинного обучения PyTorch для языка Python — полностью опенсорсный продукт. Известная библиотека для машинного обучения TensorFlow — изначально внутренняя библиотека Google, которую компания со временем перевела в опенсорс, и с тех пор ее развивает комьюнити. Среди контрибьюторов все еще много людей из Google, но влияние комьюнити велико. Такими опенсорсными проектами пользуются абсолютно все, кто занимается обучением нейросетей и применяет их в своих проектах. Если разработчик делает коммиты в PyTorch, это классная строчка в его резюме — он сделал полезный вклад для всего сообщества. Поэтому разработчики заинтересованы в том, чтобы контрибьютить в громкие опенсорсные проекты. Важный вклад делают журналисты и блогеры в мире науки, которые занимаются пересказом статей, рассказывают аудитории, какова была изначальная идея, как она менялась. Как правило, это классные специалисты с личным брендом, им можно доверять. В ML ярко проявляется тенденция, что с помощью личного бренда можно находить хорошую работу, получать гранты и участвовать в интересных проектах. Кроме Андрея Карпатого, стоит упомянуть научного сотрудника Google Себастиана Рудера, Константина Воронцова с опенсорс-курсом по ML, преподавателей Школы Академии Данных, которые создали свой онлайн-учебник по машинному обучению, Валеру Бабушкина и других ребят, которые ведут научно-популярные Telegram-каналы и рассказывают про интересное в области ML. Что в итоге Нейросети отлично умеют находить и генерировать тексты, картинки и музыку. Но на этом их возможности не заканчиваются. Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, а можно использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях. В первое легче попасть, а для второго порог входа выше. Вакансий тоже больше в коммерческой разработке. Рынок сейчас не перегрет, поэтому зарплаты у ML-специалистов на уровне зарплат разработчиков.
Обучила нейросеть: обычная сибирячка попробовала себя в роли AI-тренера
Вторая часть курса посвящена использованию ChatGPT в рабочих процессах. Каждую тему предлагают отработать на тестах и упражнениях. Вторая часть курса доступна только по подписке, но в ней больше специфических запросов. Источник: deeplearning. Курс ориентирован на разработчиков и рассказывает, как использовать большие языковые модели — в том числе как построить своего чат-бота. Но начальные уроки понятны без технического бэкграунда: там разъясняют принципы построения хороших промптов, дают много примеров применения чат-бота — от проверки грамматики до автоматической отправки писем. У видео нет субтитров на русском — зато есть текстовая транскрипция и возможность запустить код параллельно с лекцией.
Вторая часть курса доступна только по подписке, но в ней больше специфических запросов. Источник: deeplearning. Курс ориентирован на разработчиков и рассказывает, как использовать большие языковые модели — в том числе как построить своего чат-бота. Но начальные уроки понятны без технического бэкграунда: там разъясняют принципы построения хороших промптов, дают много примеров применения чат-бота — от проверки грамматики до автоматической отправки писем. У видео нет субтитров на русском — зато есть текстовая транскрипция и возможность запустить код параллельно с лекцией. Источник: learn. Источник: ya.
Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. 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.
Подходит различным профессиям: От IT-специалистов до медицинских работников, наш курс охватывает широкий спектр применения нейросетей. Мы понимаем, что нейросети могут быть полезны в различных отраслях, и наш курс предлагает гибкие тарифы обучения, чтобы сделать его доступным для всех. Будь то технологические инновации или оптимизация рабочих процессов, наш курс дает вам инструменты для успеха в вашей карьере. Оптимизация рабочих процессов: Наш курс обучает, как нейросети могут ускорить процессы, заменить специалистов и сократить расходы. В эпоху автоматизации и машинного обучения, наш курс по нейросетям и их практическому применению является ключом к вашему профессиональному развитию в IT. С нашими бесплатными материалами и ресурсами по нейросетям, вы сможете перенести свою работу на новый уровень эффективности. Курс по нейросетям от Университета Зерокодинг не просто обучение — это инвестиция в ваше будущее! С нашей помощью, вы сможете открыть для себя перспективы нейросетей в бизнесе, науке и многих других областях. Не упустите шанс стать частью этой революции. Начните свое обучение с нуля сегодня и увидите, как наш курс может изменить вашу жизнь и карьеру. Состоящий из 5 модулей, он охватывает различные аспекты нейросетей, от введения до специфических способов применения. Эта структура обеспечивает гибкость и позволяет студентам двигаться в своем темпе, осваивая сложные концепции пошагово. Это не просто обучение с нуля; это путь к мастерству в области нейросетей. Профессиональные спикеры: Лекции от экспертов, которые используют нейросети в своей работе, добавляют авторитетности курсу. Наши спикеры — это профессионалы, которые знают, как нейросети могут оптимизировать рабочие процессы и привести к карьерному росту в области ИИ.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
«Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации. С помощью нейросетей программа обучения адаптируется специально под каждого студента на основе Ваших уникальных знаний, навыков, потребностей и целей. Подборка онлайн-курсов по работе с нейросетями от сервиса Яндекс Практикум. Обучение для начинающих и продвинутых специалистов.
Разработчик нейросетей
Вы научитесь этому на курсе и узнаете, как применять нейросети в ежедневных рабочих задачах. Учим обучать нейросети. Курс по нейронным сетям и Deep Learning от Skillfactory – самая эффективная программа изучения машинного и глубокого обучения.
ТОП-12 курсов и обучения по работе с нейросетями
И так как сегодня всё меняется стремительно, то нужно уже сегодня осваивать то что будет востребовано завтра. И тут AI является безусловным лидером, это именно то на что нужно тратить своё время, если в будущем хотите не искать работу, а работодатели искали вас. И цену за свои услуги, которые зависят только от уровня ваших навыков, назначали уже вы. Это принципиально другой уровень жизни, не говоря уже о том что с помощью сферы IT можно участвовать в создании будущих современных технологий. Вещи о которых я раньше мог только мечтать, сегодня становятся реальностью. И это именно то чем меня привлекает AI. Поверхностно занимался прошивкой телефонов и автомобилей. AI интересен в плане работы - сейчас занимаюсь финансовыми стратегиями и анализом деятельности строительных компаний, и очень интересует применение нейросетей в этой области. Но для того чтобы конкурировать на рынке IT - надо постоянно развиваться и получать новые знания. Недавно открыл для себя Python и фреймворк Django.
Есть задумки по созданию нейронных сетей для бизнес-процессов в 1С.
Некоторые курсы в подборке просто рассказывают, как пользоваться популярными нейросетями, другие же помогут научить вас их создавать. В последнем случае вам также помогут в трудоустройстве, так как это уже отдельная профессия. Напомним о нескольких курсах из подборки: « Нейросети для дизайнеров » от Логомашины — несколько работ для портфолио и доступ к тематическому комьюнити на 1 год; « Нейропрактикум: сквозь нейровселенные » от InvestFuture — комплексное обучение заработку с помощью нейросетей; « AI-Коллега » от Пражской медиашколы — обучение созданию текстов с помощью нейросетей в «живом» онлайн-формате; « Специалист по Data Science » от Яндекс Практикума — курс по обучению и созданию нейросетей на основе больших данных. С помощью подобранных онлайн-курсов вы можете понять как работать с нейросетями или вообще освоить новую профессию, связанную с их созданием и обучением.
Если вы нашли неактуальную информацию в подборке или хотите добавить проверенный курс или школу в созданный перечень, напишите в комментариях под подборкой.
О том, что «Яндекс» работает над нейросетью нового поколения, «Известия» сообщали в начале этого года. Аналогичную, принадлежащую американской компании OpenAI, запустили в ноябре 2022-го.
ИИ по запросу пользователя может генерировать длинные логичные и связанные тексты. Например, не просто найти для учащегося сочинения и реферат, а самостоятельно написать его. Для СМИ такие системы могут делать небольшие новостные тексты и более развернутые статьи, а для программистов — генерировать фрагменты кода ПО, отмечали участники рынка.
Разбирают домашние задания и помогают находить решения задач. Применение в работе и бизнесе Ты узнаешь, как найти новых клиентов. Поймёшь как использовать нейросети в бизнесе для повышения продаж, автоматизации и продвижения.