Курс "Data science и нейронные сети на Python" в Университете Искусственного интеллекта. 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. Искусственный интеллект и нейронные сети станут неотъемлемой частью жизни подрастающего поколения. совместно с факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики и Яндексом запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников «Глубокое обучение».
Структура нейросети
- Нейронные сети и компьютерное зрение
- Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
- Онлайн-интенсив «Нейросети для работы и бизнеса»
- Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети // Новости НТВ
Другие материалы рубрики
- Первая ступень ракеты SpaceX Falcon 9 утонула после 20-го успешного запуска
- Introduction to ChatGPT от DataCamp
- Искусственный интеллект — бот [2024]
- 108 каналов по Искусственному интеллекту и Нейросетям
- ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
- Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
получат уникальную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта, освоить навыки промт-инжиниринга и научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями в повседневной жизни. Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети (ИНС), навеянные вычислительными и коммуникативными способностями мозга человека, являются значительной парадигмой в машинном обучении. Несмотря на то, что GPT-4 самая мощная и совершенная версия искусственного интеллекта, ее презентация вызвала не только восторг специалистов по работе с данными, но и вопросы к Open AI.
ТОП-10 лучших курсов по искусственному интеллекту в 2024 году
- Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
- Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
- Россиян массово обучат пользоваться нейросетями - Ведомости
- Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
Нейронные сети: принцип работы, перспективы и 159 современных нейронок
Иски бывшие студенты стали подавать с января 2022 г. Суд уже принял решения по четырем делам. Сейчас с УИИ взыскано 952,9 тыс. Всего подано не менее 20 исков. Общая сумма только по восьми из них составила 2,7 млн руб. Аресты счетов и «подставные юрлица» « Романов Дмитрий управляет всей деятельностью УИИ через "подставных" юридических лиц и их номинальных директоров», — полагает Ильяшевич.
У студентов из трех организаций «Университет искусственного интеллекта », «Университет искусственного интеллекта терра» и «Терра эйай» один и тот же сайт, одна и та же обучающая платформа и одни и те же сотрудники, отмечает она. Студенты пытаются вернуть деньги за обучение ИИ-профессии «В "Университете искусственного интеллекта" и "Университете искусственного интеллекта терра" большие долги по налогам, — говорит Ильяшевич. Как рассказала CNews Юлия Ильяшевич, она изначально заключила договор на обучение с «Университетом искусственного интеллекта». Сейчас коммуникация с УИИ происходит именно через «Терра эйай». По ее словам, ранее у УИИ была лицензия гособразца на выдачу дипломов.
Сейчас «Терра эйай» выдает только сертификаты о прохождении обучения. Можно ли обучиться ИИ-разработке за девять месяцев «Девять месяцев, безусловно, лучше, чем совсем ничего, но это следует рассматривать как введение в специальность, "курс молодого бойца", — рассказал CNews Юрий Аммосов , преподаватель МФТИ, руководитель магистерской программы по прикладному машинному обучению.
Ключевые слова: НИС, нейронные сети, искусственный интеллект, поисковые системы. Человеческий мозг способен организовывать свои нейроны так, что они могут выполнять конкретные задачи в разы быстрее, чем это делают самые быстродействующие современные компьютеры.
Исследования по искусственным нейронным сетям обусловлены тем, что метод обработки информации мозгом существенно отличается от методов, реализованных в компьютерах. Мозг обладает совершенной структурой, которая позволяет создавать индивидуальны правила, основанные на накопленном с течением времени опыте. Развитие нейронов основывается на пластичности мозга — способности адаптации нервной системы в соответствии с условиями окружающей среды. Искусственная нейронная сеть — это машина, которая моделирует способ обработки мозгом конкретной задачи.
Такая сеть обычно реализуется с помощью электронных компонентов или моделируется компьютерной программой. Для того чтобы добиться высокой производительности, нейронные сети используют множество взаимосвязей между элементарными ячейками вычислений — нейроны. Искусственная нейронная сеть — это громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки информации, накапливающих экспериментальные знания и предоставляющих их для последующей обработки. Искусственная нейронная сеть сходна с мозгом по следующим параметрам: — знания, используемые искусственной нейронной сетью в процессе обучения, поступают в нее из окружающей среды; — для накопления знаний используются синаптические веса — связи между нейронами.
Преимущества нейронных сетей, во-первых, обусловлены возможностью распараллеливания обработки информации и, во-вторых, самообучением, т. Указанные преимущества позволяют искусственным нейронным сетям решать сложные задачи, считающиеся на сегодняшний день трудноразрешимыми. Использование нейронных сетей обеспечивает следующие полезные свойства систем. Отображение входной информации в выходную.
Адаптивность к изменениям окружающей среды. Очевидность ответа. Отказоустойчивость: при неблагоприятных условиях производительность нейронных сетей падает незначительно. Эффективная реализуемость на сверхбольших интегральных схемах.
Единообразие анализа и проектирования, что позволяет одно и то же проектное решение нейронной сети использовать во многих предметных областях. Аналогия с нейробиологией. Суть задачи заключается в определении принадлежности входного образа, представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. Решение данного класса задач основано на подобии образов и размещении близких образов в одном кластере.
Суть задачи: пусть имеется обучающая выборка X 1 , Y 2 , X 2 , Y 2 ,... Суть задачи: найти максимальное или минимальное значение целевой функции, удовлетворяющее системе ограничений. Следовательно, с помощью искусственных нейронных сетей можно решать задачи из разнообразных областей, а именно: обработка зашумленных данных, распознавание и дополнение образов, распознавание речи, ассоциативный поиск, абстрагирование, классификация, прогнозирование, оптимизация, составление расписаний, диагностика, обработка сигналов, управление процессами, сегментация сигналов и данных, моделирование сложных процессов, сжатие информации, машинное зрение. Как уже отмечалось ранее, основное преимущество искусственных нейронных сетей заключается в том, что они строят модель на основе предъявленной информации, т.
Нейросеть на русском помогает в разных сферах жизни: от медицины и юриспруденции до бизнеса и науки. Например, она может узнать нужный факт без поиска по сайтам, определить что делать в определенный момент. Юристы используют нейросеть для анализа документов или судебных дел. Бизнесмены, в свою очередь, используют нейросеть для анализа рынка и конкурентов. Искусственный интеллект — бот [2024] Бот — искусственный интеллект полезен в образовании. Его можно использовать для разработки курсов и тренировок, а также для перевода статей на русский и другие языки. ИИ на русском языке стал настоящим прорывом в сфере нейронных сетей.
Платформы на основе ИИ могут оценивать темп и сложность, в зависимости от индивидуальных особенностей каждого учащегося, и предлагать индивидуальные подборки заданий, как на занятиях, так и дома. По мнению руководителя Центра прикладного ИИ Сколтеха Евгения Бурнаева, нейросети подходят к оценке знаний и успеваемости учащегося не предвзято. Они обладают выдающимися способностями по обработке больших объемов данных, оценке и анализу успеваемости школьников и студентов. Вместо нескольких дней, выпускнику понадобилось всего 23 часа на написание работы. Работу приняли с незначительными правками. Так студент успешно защитил свою работу, став дипломированным специалистом. Любопытно, что сейчас 22-летний парень работает руководителем проекта по нейронным сетям в TenChat. Была мотивация разобраться в процессе, в том как это работает. Правда, после истории с Александром в РГГУ, где бывший студент успешно защитил диплом, предложили ограничить доступ к чат-боту в образовательных организациях из-за возможного негативного влияния на обучение. Зарубежом также выступают против использования нейросетей в учебных работах. Так, например, вузы Японии выступили против данной инициативы. А университет Софии пошел еще дальше и выработал свои принципы в отношении ИИ, которые запрещают использовать чат-бот для докладов, сочинений и курсовых работ. В случае обнаружения - учеников ждет строгое наказание. А вот Московский государственный педагогический университет, напротив, разрешил своим студентам пользоваться нейросетями для подготовки итоговых работ. Согласно исследованию проведенному образовательной онлайн-платформы Skillfactory, половина российских студентов регулярно использует нейросети для учебных целей. Решение домашних заданий с помощью нейросетей: на что обратить внимание Все чаще школьники и студенты вместо того, чтобы просиживать всю ночь в библиотеке или искать информацию в интернете, прибегают к помощи ChatGPT.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Эта модель основана на известной модели для работы с текстами и имеет три слоя инкодера, три слоя декодера, а на входе, помимо каркаса, она получает еще и координаты, где расположены азот, углерод и другие элементы, чтобы была понятна структура будущего белка, который предстоит сгенерировать. Эта модель позволяет на определенных последовательностях зафиксировать аминокислоты, которые для нас важны, и вокруг них будет генерироваться последовательность, формирующая белок. У этой модели очень много хороших результатов синтеза белков, к тому же она генерирует более стабильные белки, которые существуют в природе. Эти показатели обнадеживают. О диффузии белка Если бы белки были картинкой, не было бы никаких проблем, мы бы воспользовались алгоритмами, о которых говорилось ранее. Но белки - это 3D-cтруктуры, имеющие координаты, расстояние и прочее. И чтобы создать белый гауссовский шум для диффузии белков, мы должны работать в первую очередь с координатами.
На координаты "расстояние между атомами" мы делаем гауссовский шум и благодаря направлениям броуновского движения мы можем это все генерировать в структуру белка. Этим летом вышла языковая модель RF diffusion от Института дизайна белков. Она берет за основу последовательность аминокислот и еще ряд исходных данных и предсказывает структуру белка. Таким образом они могут также в дальнейшем генерировать симметричные белки, которые могут быть использованы для производства вакцин и выполнять другие операции, необходимые для исследований. Дата-параллелизм - когда часть выборки хранится на разных устройствах. Узкое место тут - коммуникация.
Наша задача - сократить число коммуникаций или их стоимость. Если мы сжимаем в 10 раз, то можно обыграть так, чтобы не надо было в 10 раз больше тратиться на коммуникацию - важен суммарный эффект. Нужны узлы, которые будут забирать часть информации. Модельный параллелизм - это когда разные слои информации хранятся на разных устройствах. Наука в части модельного параллелизма использует те же идеи, но они недоработаны. Сейчас это открытые задачи и начало пути.
Харкевича: Химия - новая точка роста для использования инструментов. Химическое пространство состоит из молекул и их соединений. Число их увеличивается. Стоит вопрос, как ориентироваться в пространстве известных молекул и что делать с пространством молекул, которые еще не известны. Многие базовые структуры были найдены более 100 лет назад, иногда их модифицируют. Стоит вопрос об отправке в экспедицию к новым месторождениям соединений.
Можно использовать новое поколение методов машинного обучения для быстрого предсказания нахождения новых соединений. Существующие методы недостаточны для описания сложных свойств, но они важны и нужны для верификации машинного обучения и механизмов реакций. Когда мы имеем дело с огромным количеством молекул, на помощь приходит машинное обучение. Сейчас у нас есть полноценная платформа.
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. Отправить запрос на коммерческое использование контента из Шедеврума можно через форму обратной связ и — ответ придет в течение 5 рабочих дней. Как вообще работает Шедеврум? В первую очередь сеть понимает, что хочет изобразить пользователь. Для этого мы используем отдельную нейросеть. Она обучалась на датасете текстов, понимает, как устроен язык и какие в нём взаимосвязи.
Её задача — представить данные для другой нейросети в виде вектора чисел. Туда она кодирует информацию, о чём фраза, как взаимосвязаны слова. Вторая нейросеть в процессе обучения видела 330 млн изображений и текстов, связанных с ними. Предполагается, что она сформировала своё представление о мире: каким визуальным образам соответствуют те или иные слова, как устроен мир изображений, как надо рисовать.
Ничего кардинально не изменилось. Просто сейчас мы можем задавать вопросы не только старинным фолиантам и ученым, профессорам, но и нейросетям.
Как сегодня к этому приспособиться детям и родителям? Думаю, что родители ничего с этим сделать не смогут. И запрещать тоже не особо полезно. Может быть, даже наоборот: стоит погрузиться вместе с ребёнком в этот сервис, посмотреть, как он работает. 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.
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. Вывод: учителю нужно стремиться, чтобы у ученика возникали альтернативные мысли: «Этот урок важен, я честно сам разберусь и сделаю домашнюю работу». И главная задача здесь — используя и мел с доской, и нейросети, показать, как все, что дается школьнику на уроках, пригодится на практике, в жизни.
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Очень верно выбрана тактика проведения. Действительно оценить полезность современных инструментов сложно, если не попробуешь на своем опыте порешать очень разные задачи, наиболее типичные для многих, не смотря на разные сферы деятельности. Было бы очень круто еще получать в конце обучения короткий гайд со всеми ссылками и алгоритмом последовательности нажатия кнопок для ключевых операций. Запомнить так много сразу последовательностей крайне сложно. Шикарный интенсив, который переворачивает сознание и открывает новые гооизонты понимания приближающихся революционных изменений. Организаторы интенсива — настоящие профессионалы своего дела. Они не только отлично разбираются в теме искусственного интеллекта, но и умеют донести свои знания до широкой аудитории. Интенсив был организован на высшем уровне. Организаторы позаботились о том, чтобы участники получили максимум полезной информации и смогли применить ее на практике.
Кроме того, организаторы были очень внимательны к участникам и отвечали на все их вопросы. Они помогали им разобраться в сложных темах и найти решения проблем. Я очень благодарен организаторам интенсива за их профессионализм и заботу о нас.
Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники.
Если ученик хочет обмануть преподавателя, создав при помощи генеративного ИИ текст курсовой или иной работы, то он обманет лишь самого себя — знаний по изучаемой теме он не обретет. Если цель студента — глубоко изучить вопрос, исследовать поставленную задачу, ИИ поможет в поиске релевантной информации: не секрет, что поисковые системы уже несколько лет используют машинное обучение для повышения качества поиска. Ошибки могут привести к негативным последствиям. Широкое использование ИИ может потеснить человека в ряде профессий Из первых уст Преподаватель английского языка Нелли Бондарева рассказала «Известиям», что ИИ позволяет создавать персонализированные учебные планы и программы на основе потребностей и уровня знаний каждого учащегося.
Эксперт отмечает, что ИИ не может заменить преподавателя, так как, например, обучение языку требует взаимодействия с носителями и практику общения. ИИ следует рассматривать скорее в качестве дополнения к традиционным методам обучения. Ее основная концепция заключается в предоставлении пользователю коротких текстов на английском языке, часто в формате историй или анекдотов, которые затем анализируются и разбираются с помощью интерактивных упражнений и вопросов. Это позволяет учащимся активно взаимодействовать с материалом, развивать свои навыки чтения, понимания и лексики, а также повышать свою грамматическую и языковую компетенцию, — поделилась преподаватель.
Эксперт также рассказала, что выпускники этого года активно использовали в своих работах сгенерированные ИИ материалы.
Выпускник Саратовского государственного аграрного университета Павел Никитин прошел программу переподготовки по курсу «Банковское дело», а затем окончил курс «Аналитик данных» в Финансовом университете при Правительстве РФ. В беседе с ИА REGNUM он пояснил: поскольку в настоящее время банковский бизнес строится на сборе, хранении и обработке клиентских данных, полученные знания уже дают положительные результаты в части принятия правильных решений, способствующих скорейшему достижению поставленных целей. Больше всего понравилась поддержка со стороны организаторов обучения в наших чатах. Впечатлила возможность побывать в Совете Федерации на вручении документов о прохождении обучения — было интересно познакомиться лично с коллегами. Что касается самого обучения, то оно проводилось с достаточно высоким темпом», — отметил Павел. Баумана Григорий Соколов выделил четыре главных преимущества обучения в области ИИ: востребованность специалистов на рынке; практически безграничные возможности развития; возможность удаленной работы.
Несколько человек после обучения на курсах в МГТУ им. Коллега Соколова Яна Петрова добавила, что явным преимуществом обучения в области ИИ является множество практических задач, которые разбирают преподаватели, отвечая на все вопросы в процессе. Как сообщало ИА REGNUM, по нацпроекту «Цифровая экономика» современные технологии активно внедряются в экономику и социальные сферы, повышая качество жизни и оптимизируя рабочие процессы. Экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта в России в 2021 году составил более 300 млрд рублей.
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
Рассмотрим, какую пользу она может принести человеку. Читайте также о самых современных и востребованных нейросетях, которые уже сегодня широко применяются во многих сферах деятельности. Что такое нейронные сети Нейронная сеть neural network — это компьютерный алгоритм, способный обрабатывать большие объемы данных, имитируя деятельность человеческого мозга. Как и человек, нейросеть изучает новые предметы, делает выводы и в дальнейшем использует полученную информацию. Нейросети представляют собой математические модели, созданные на основе биологических нейронных сетей, существующих в глубинах человеческого мозга. Нейронные сети Нервную систему человека образуют нейроны — клетки, которые получают информацию и транслируют ее в виде импульсов. Основная часть нейрона — аксон, а длинный отросток на его конце носит название дендрит, он выполняет роль своеобразного провода при передаче информации от одного нейрона к другому. Таким образом мозг, транслируя информацию, управляет всеми действиями человека.
На основе соответствующего принципа работают и компьютерные нейронные сети, ставшие цифровой моделью человеческого мозга. Главная же их особенность — способность к обучению. Стандартные компьютерные программы предполагают, что алгоритм для них пишет человек, то есть задает определенный набор действий, которые должны выполнить компьютеры. При использовании нейросети не нужно говорить ей, как решить задачу. Достаточно задать вводные данные, а способам решения задач нейронная сеть на основе искусственного интеллекта обучается сама, выявляя закономерности и обнаруживая на их основе способы решения задач Как появились нейросети Попытки математически описать сеть нейронов предпринимались еще в 1940-е годы. Идею создания нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс. В 1950-е годы эта математическая модель была воссоздана психологом Корнеллского университета Фрэнком Розенблаттом с помощью компьютерного кода.
Розенблатт был автор перцептрона — прототипа современных нейросетей. Даже такая элементарная структура в те годы могла обучаться и самостоятельно решать простые задачи. Маккалоу и Питтс Однако для создания моделей мощных сетей на тот момент было недостаточно, поэтому их развитие замедлилось. Оно возобновилось только в 2010-е годы, с развитием компьютерных технологий и появлением мощных компьютеров. Следующим этапом развития стало появление нейросетей с искусственным интеллектом. Структура нейросети Структура Главное отличие нейросетевых моделей от классических заключается в их структуре. Основные элементы, из которых он состоит — искусственные нейроны и связи между ними.
Искусственные формальные нейроны Искусственные нейроны также называются словом «узлы» — элементарные вычислительные единицы, связанные между собой. Они представляют собой нелинейные функции с одним аргументом. Нейрон получает общую информацию, производит вычисления и передает данные дальше. Каждый нейрон имеет два параметра: входные данные input data и выходные данные output data. Синапс Синапсы — соединения, которые используются для того, чтобы отправлять сообщения между нейронами. Каждое из них имеет определенный вес. Это число, на которое умножается значение входящего сигнала, коэффициент, определяющий взаимосвязь между нейронами.
Чем это значение выше, тем более важной является связь между узлами. Если значение веса на выход превышено, узел активируется и отправляет данные следующему нейрону.
По этой причине я постоянно повышаю свою квалификацию, осваиваю новые технологии. В программе ИИ меня привлекла возможность ознакомиться с алгоритмами искусственного интеллекта и научиться с ними работать. ИИ используется для анализа табличных данных, в анализе текстов, голосовых помощниках и других процессах. ИИ может значительно быстрее, чем человек, проанализировать, например, текущую дорожную ситуацию и принять решение», — поделилась Елена Жоголева. Выпускник Саратовского государственного аграрного университета Павел Никитин прошел программу переподготовки по курсу «Банковское дело», а затем окончил курс «Аналитик данных» в Финансовом университете при Правительстве РФ.
В беседе с ИА REGNUM он пояснил: поскольку в настоящее время банковский бизнес строится на сборе, хранении и обработке клиентских данных, полученные знания уже дают положительные результаты в части принятия правильных решений, способствующих скорейшему достижению поставленных целей. Больше всего понравилась поддержка со стороны организаторов обучения в наших чатах. Впечатлила возможность побывать в Совете Федерации на вручении документов о прохождении обучения — было интересно познакомиться лично с коллегами. Что касается самого обучения, то оно проводилось с достаточно высоким темпом», — отметил Павел. Баумана Григорий Соколов выделил четыре главных преимущества обучения в области ИИ: востребованность специалистов на рынке; практически безграничные возможности развития; возможность удаленной работы.
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.
Даже камеры слежения и системы безопасности, а также системы безопасного управления транспортом. Фактически ИИ сейчас вшит везде и всюду малозаметно для обычного потребителя, незнакомого с техническими тонкостями. На остальные страны приходится статистическая погрешность от объёма инвестиций этих технологических лидеров", — подчёркивает он. Вячеслав Борисов подтверждает, что, по мнению некоторых, Россия является одним из лидеров в области нейросетей в мире.
Сейчас многие студенты хотят стать стажёрами в компании «Яндекс». Чего вы ждёте от своих стажёров? На стажировку в «Яндекс» попасть непросто — компания тщательно отбирает кандидатов на любые должности. При этом принять большое количество стажёров и вовсе нереально, поскольку за каждым новичком закрепляется наставник.
Стажёры в «Яндексе» по направлению искусственного интеллекта и нейронных сетей решают крайне сложные задачи. Такой подход позволяет привить ответственность и быстро набраться опыта. Были ли какие-то стажеры, которые сразу попадали на работу в «Яндекс»? Хороший пример: студент 4-го курса пришёл в компанию стажёром, а уже через пару лет внедрил нейронные сети в работу «Яндекса». Как компания взаимодействует с университетами? Многие сотрудники преподают в университетах. Также существуют совместные программы с вузами. Вы отвечаете за практическую часть на базе искусственного интеллекта.
Насколько много удачных экспериментов? Над чем Вы сейчас работаете? Доля неудачных экспериментов больше, нежели удачных. И это совершенно нормально, поскольку ведётся работа над сложными продуктами. Из удачных — успех при обучении голосового помощника Алисы рисованию, а также нейросети , пишущие музыку. Каков портрет учёного в области нейросетей? Зачем вообще нужен искусственный интеллект? Какое будущее нас ждёт?
Посмотрите видео полностью, чтобы узнать ответы на эти вопросы. В дополнение к теме Сегодня часто можно услышать такие термины, как «нейронные сети», «искусственный интеллект». Эти слова уже довольно прочно вошли в русскую речь. ИИ по принципу работы схож с тем, как работает человеческий мозг. Однако ИИ нуждается в обучении.
Нейросеть онлайн [34 режима]
Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему. Нейросетевая революция искусственного интеллекта и варианты её развития.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Выдающийся преподаватель иностранного языка и автор собственной методики обучения рассказала о том, как искусственный интеллект меняет образование. Новости нейросетей и ИИ. С тех пор как технологии искусственного интеллекта стали достоянием широкой общественности, в мире многое изменилось.
ТОП-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту (AI) в 2024 году
Говорит, что вопрос овладения новыми компетенциями, расширения используемых инструментов, понимания принципов работы информационных систем стоит постоянно. Например, в навигаторе: искусственный интеллект строит маршрут и учитывает внезапно возникшие ситуации на дороге, а также их влияние на скорость прохождения маршрута. Также известно об испытаниях автомобилей, управляемых ИИ. По этой причине я постоянно повышаю свою квалификацию, осваиваю новые технологии. В программе ИИ меня привлекла возможность ознакомиться с алгоритмами искусственного интеллекта и научиться с ними работать. ИИ используется для анализа табличных данных, в анализе текстов, голосовых помощниках и других процессах. ИИ может значительно быстрее, чем человек, проанализировать, например, текущую дорожную ситуацию и принять решение», — поделилась Елена Жоголева. Выпускник Саратовского государственного аграрного университета Павел Никитин прошел программу переподготовки по курсу «Банковское дело», а затем окончил курс «Аналитик данных» в Финансовом университете при Правительстве РФ. В беседе с ИА REGNUM он пояснил: поскольку в настоящее время банковский бизнес строится на сборе, хранении и обработке клиентских данных, полученные знания уже дают положительные результаты в части принятия правильных решений, способствующих скорейшему достижению поставленных целей.
Больше всего понравилась поддержка со стороны организаторов обучения в наших чатах.
Интернет-журнал Новая Наука каждый день сообщает о последних открытиях и достижениях в области науки и новых технологий. Читайте последние новости высоких технологий, науки и техники. Перепечатка материалов без согласования допустима при наличии активной ссылки на страницу-источник.
Ключевой компонент национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» — развитие и популяризация искусственного интеллекта ИИ. Использование продуктов и услуг, созданных при помощи технологий ИИ, позволит расширить возможности и результаты приоритетных отраслей национальной экономики и социальной сферы. Для достижения цели программы необходимы компетентные специалисты и визионеры, способные использовать мировой опыт в области ИИ для развития научно-технической отрасли России и создания новаторских разработок на базе отечественных цифровых технологий.
По оценке Gartner, к 2025 году активное внедрение ИИ в различные отрасли экономики создаст 2 миллиона новых рабочих мест.
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. Даже камеры слежения и системы безопасности, а также системы безопасного управления транспортом. Фактически ИИ сейчас вшит везде и всюду малозаметно для обычного потребителя, незнакомого с техническими тонкостями.
На остальные страны приходится статистическая погрешность от объёма инвестиций этих технологических лидеров", — подчёркивает он. Вячеслав Борисов подтверждает, что, по мнению некоторых, Россия является одним из лидеров в области нейросетей в мире. Традиционно в России сильна математическая школа, необходимая для создания и развития подобных технологий, и, если копнуть глубже, мы обнаружим достаточно много совместных проектов научных институтов и российских компаний по созданию и прикладному использованию ИИ", — поясняет он.