Дополнительное профессиональное образование в области искусственного интеллекта и в смежных областях при финансовой поддержке от государства.
Бесплатные нейросети и курсы по ИИ
| Искусственный интеллект: старт в будущее | Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках. |
| Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023 | Дмитрий Иванков, эксперт Центра искусственного интеллекта СКБ "Контур", отмечает, что есть ещё множество российских нейросетей, на которые стоит обратить внимание. |
| Первая ступень ракеты SpaceX Falcon 9 утонула после 20-го успешного запуска | Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. |
Каталог нейросетей
Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества. Рассматриваете ли в перспективе платное обучение профессии Разработчик Искусственного Интеллекта? Помимо этого, помочь в решении проблемы может сам искусственный интеллект, а точнее — ИИ-детекторы сгенерированного контента.
Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми
В рамках федпроекта с 2021 г. Какие еще изменения внесли в Стратегию Федеральные и местные органы власти должны руководствоваться нацстратегией при планировании своих ведомственных и государственных программ. Госкорпорации и АО с госучастием обязаны включить до 1 ноября 2024 г. Например, «большие генеративные модели — модели, способные интерпретировать предоставлять информацию на основании запросов, например, об объектах на изображении или о проанализированном тексте и создавать мультимодальные данные тексты, изображения, видеоматериалы и тому подобное на уровне, сопоставимом с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящими их». Определен и «сильный ИИ», который считается текущей задачей создателей нейросетей. Это «тип ИИ, который способен выполнять различные задачи, взаимодействовать с человеком и самостоятельно без участия человека адаптироваться к изменяющимся условиям».
На их основе будет создан специальный реестр.
Нейронная сеть может ответить на различные вопросы, предоставить информацию и даже помочь в решении сложных задач. Например, она может быть использована для поиска информации по заданному запросу, определения настроений и эмоций текста, анализа данных и прогноза результатов. То есть она пишет текст по запросу, понимает информацию как человек. Благодаря такому искусственному интеллекту многие процессы могут быть автоматизированы, что значительно повышает эффективность работы и уменьшает затраты времени и ресурсов. Нейросеть, которая изменила мир Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. То есть нейросеть может самостоятельно адаптироваться и развиваться с помощью накопленных знаний. Их применяют в самых разнообразных областях, таких как технологии, медицина, финансы, транспорт и другие.
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. Я заметила, что информация об игроке не соответствует действительности нет такого игрока , а вот студент был неприятно удивлен, — поделилась эксперт.
На чем акцентируются университеты при обучении студентов и что ищут работодатели ИИ стоит свеч Архитектор систем компьютерного зрения Softline Digital Иван Корсаков придерживается мнения, что важно установить баланс между использованием данных для улучшения обучения и защитой конфиденциальности студентов.
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. Как использовать потенциал нейросетей, чтобы сделать уроки интересными и полезными Пока профильные специалисты и диванные эксперты спорят о том, что такое искусственный интеллект при подготовке к урокам — элементарное списывание или новый шаг в усвоении школьных знаний, преподаватели не дремлют. Ирины Жилавской «Медиаобразование 2023» была проведена онлайн-конференция «Этические нормы использования нейросетей в образовании», на которой учителя, студенты, представители госорганов и общественности обсуждали, насколько этично и правомерно использовать нейросети в образовании и медиа, а также делились своим опытом в этой области. Наталья Муллагалеева-Путинцева, учитель высшей квалификационной категории, призер регионального этапа всероссийского конкурса «Педагог года 2023», поделилась идеями применения нейросети на уроках русского языка и литературы. Наталья считает, что нейросети и чат-боты — это новая реалия, которую стоит освоить учителям.
Современных школьников нужно постараться заинтересовать, а не пытаться «натаскивать» для успешной сдачи экзаменов или написания ВПР. И, поскольку искусственный интеллект вызывает у них огромный интерес, если включить нейросети в образовательный процесс, это принесет определенные плоды. Эксперт предлагает работать с нейросетями на уроке по строгому алгоритму, чтобы показать ученикам — это не ресурс для списывания, а инструмент, помогающий лучше проникнуться предметом и понять его. Освоить нейросеть самостоятельно 2.
Что такое нейросеть простым языком
- Аресты счетов и «подставные юрлица»
- Создан искусственный интеллект для тренировки хирургов: Наука: Наука и техника:
- Структура нейросети
- Каталог нейросетей
- Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году
Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли?
- Курсы по нейросетям
- ИИ в образовании: как нейросети помогают ученикам и преподавателям
- Что такое нейросеть простым языком
- ИНСТИТУТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Яндекс, ВШЭ и Сириус запустили бесплатный курс по ИИ для школьников
Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. Нейросеть — это искусственный интеллект, который может обучаться и принимать решения, используя данные информационных баз, созданных на основе опыта и инструкций. База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд. Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования», которая восстановила движения и чувствительность рук человека с параличом. сервис Университета искусственного интеллекта, который позволяет создавать нейросети без единой строчки кода. поэтапное обучение студентов азам искусственного интеллекта, упор на полезные.
🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению
ИИ всего лишь технология, результат применения которой напрямую связан с личностью студента. 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.
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. Coca-Cola использует AI для персонализированных рекламных кампаний, а Sephora — для индивидуальных рекомендаций по макияжу и уходу за кожей. Toyota с помощью AI в маркетинге создает уникальные дизайны своих автомобилей. А вот пример из России: некоторые логотипы для клиентов студии Артемия Лебедева делает нейросеть, которую назвали «Николай Иронов».
Демоверсия искусственного интеллекта «Николай Иронов» студии Артемия Лебедева. Сервис генерирует 999 логотипов и позволяет скачать 6 дизайн-паков Из свежих примеров — поздравление с 8 марта 2023 года от нейросети Сбер. В видеоролике современные девушки превращаются в персонажей на картинах известных художников. Есть мнение, что скоро нейросеть заменит креаторов во всем мире и кардинально поменяет маркетинг. Так ли это? Чат-бот появился в ноябре 2022 года.
Сама технология разработана в 2021 году компанией OpenAI, одним из ведущих игроков в области искусственного интеллекта. Что может ChatGPT Нейросеть в формате живого диалога с пользователем может отвечать на вопросы, помогать в исследованиях, в том числе маркетинговых, написать рассылку или статью, подготовить SEO-оптимизированный текст и даже написать программный код или найти баги в нем. Он дает ответ на нужном языке и знает русский. Нейросеть учится на своих ошибках. Она может работать с большими массивами данных.
Подробности — в материале обозревателя "Известий" Виктора Синеока. Поделиться Путин протестировал нейросети на конференции по искусственному интеллекту Путин протестировал нейросети на конференции по искусственному интеллекту Для общения президента один на один с искусственным интеллектом еще не время. Пока посредниками выступают разработчики и организаторы выставки. Они и рассказывают про стремительное развитие систем. Но технический прогресс уже не остановить.
Путину показали возможности: спросить можно было, что угодно. Это действительно похоже на сказку. Машины отвечают на сложные вопросы, пишут тексты, рисуют. На одном из стендов пресс-секретаря президента в реальном времени превратили в Илона Маска. То есть сделали дипфейк. Вполне приличный. Но ведь такое можно использовать и во зло.
Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей. Нейросети в 2024 году Итак, с момента релиза ChatGPT разработка моделей генеративного искусственного интеллекта продолжается головокружительными темпами — новый класс ИИ-систем учится быть мультимодальным. Это означает, что данные, используемые для обучения нейросетей, поступают не только из текстовых источников, таких как Википедия, но и из видео на YouTube и других аудио и визуальных источников информации. Все это в очередной раз поднимает один из главных вопросов, связанных с ИИ-системами — достоверностью информации. Достоверность информации Чат-боты щедро делятся с нами фейковыми фото и видео причем, понять что перед нами фейк довольно трудно и в будущем эта проблема усугубится, нанося все больший вред как отдельным лицам, так и крупным компаниям и даже государствам. Все это происходит несмотря на зарождающееся регулирование, в связи с чем многие эксперты предрекают появление новых, ранее невиданных классов проблем. Одна из главных проблем ИИ — достоврность информации Это интересно: «Темная сторона» чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми Сегодня ИИ позволяет буквально автоматизировать создание фейков — как текстовых, так и видео, а значит имитирующего правду контента на просторах сети становится все больше. Создание более крупных моделей Развитие имеющихся ИИ-систем продолжается ускоренными темпами, несмотря на многочисленные предостережения. Напомним, что в прошлом году более 1800 технических специалистов, включая Илона Маска, Стива Возника, а также инженеров из Amazon, DeepMind, Google, Meta и Microsoft подписали открытое письмо с требованием приостановить обучение ИИ, более мощных чем GPT-4, хотя бы на полгода. По мнению подписантов, на данном этапе нейросети не поддаются контролю даже своих создателей, а потому регулированием ИИ должны заниматься и в правительстве, — подробнее можно прочитать здесь. Проблемой также является тотальная конкуренция за прибыль, славу и господство в отрасли, которая началась с релиза ChatGPT. А подобная конкуренция, как уже не раз показывала история, любит обходить всевозможные ограничения и попытки регулирвоания. Так или иначе, многие эксперты склоняются к тому, что нам следует быть готовыми к появлению более мощного ИИ и целому потоку разнообразных приложений. В 2024 году ИИ-системы станут более мощными Так, в декабре 2023 года Google DeepMind анонсировала последнюю модель искусственного интеллекта Gemini Ultra, не раскрывая при этом объем вычислительной мощности, использованной для обучения модели. Однако по оценкам организации Epoch, занимающейся прогнозированием искусственного интеллекта, система была обучена с наибольшими мощностями.
Нейронные сети и компьютерное зрение
Новости Искусственного Интеллекта (ИИ), машинное обучение, квантовые компьютеры, нейронные сети и другие научные новости и открытия в сфере Искусственного Интеллекта. Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных. Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках. Канал Центра обучения искусственному интеллекту. Мы здесь, чтобы рассказать о нейросетях максимально простым языком, доступным каждому.
Сергей, расскажи, где ты учился и как пришёл к работе с нейросетями?
- Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023
- Интенсив по нейросетям в образовании
- «Как упростить жизнь с помощью нейросетей» от Тинькофф Журнала
- Что умеет самая умная нейросеть на Земле и почему недовольны разработчики искусственного интеллекта
ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России
Спасибо за возможность совместной рефлексии о будущем образования! Яков великолепен, как всегда! Очень полезный семинар! За небольшое количество времени на практике получаешь в пользование отличные, супер нужные инструменты. 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.
Но не надо забывать, что белки участвуют и в других сферах жизни. Например, есть ферменты, которые необходимо улучшать, чтобы они перерабатывали мусор, или есть целый биотехкластер, который производит вещества для бытовых нужд, в частности, усиливает свойства стирального порошка. Все эти задачи можно разделить на четыре больших блока. Первый блок - генерирование окружения белка, чтобы он мог хорошо работать. Второй блок - зная каркас белка, мы генерируем его аминокислотный состав, чтобы придать ему каталитически активные функции и использовать дальше. Третий блок - дизайн фрагмента белков, которые, к примеру взаимодействуют с поверхностью вирусов.
Четвертый блок - диффузионная модель создания белков открывает огромную вселенную возможностей работы с белком. Таким образом инструменты на основе ИИ могут трансформировать нашу медицину. О генерировании белка под определенную задачу Если мы можем делать теги для новостей по их типу "Политика", "Культура" и т. Таким образом наши коллеги, разработавшие языковую модель Progen для работы с 280 миллионами белковых последовательностей, добавили более 19 тысяч известных семейств белков. В итоге они смогли сгенерировать 1 миллион белковых последовательностей, похожих на семейство лизоцинов, обладающих антибактериальными свойствами, способными разрушать клеточные стенки бактерий. Для его получения выбрали из миллиона последовательностей 102 проверки, из которых, в свою очередь, удалось синтезировать не в клеточной линии всего лишь 72 белка. Из них только часть показала реальную каталитическую активность.
Были выбраны пять наиболее активных белков, которые уже решили синтезировать в клеточных линиях, как это делают на фармпроизводстве при разработке новых белковых препаратов. В итоге были выявлены два активных белка, разрушающих бактериальные стенки. Один из этих белков был проверен методом рентгеноструктурного анализа, который подтвердил, что его структура соответствует предсказанной и похожа на структуру лизоцина дикого типа. В биологии очень важна также обратная задача. Ее выполнила языковая модель ProteinMPNN, когда имеющийся каркас нужно вернуть в изначальное состояние, чтобы потом снова его синтезировать. 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.
Сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, картинок и фото. В эту группу входят нейросети, способные что-то создавать. Это, к примеру, генераторы картинок или текстов. Еще одна классификация делит нейросети на однонаправленные и реккурентные в зависимости от распределения данных по синапсам: Однонаправленные прямого распространения.
Сигнал движется от входного слоя к выходному, обратного движения нет. Нейросети такого типа используют для распознавания речи, кластеризации, составления прогнозов. Реккурентные с обратными связями. Реккурентные нейронные сети предполагают, что любое количество сигналов может перемещаться в разных направлениях, в том числе от выхода к входу. По типам нейронов сети могут быть однородными или гибридными. Первые состоят из нейронов одного типа, вторые сочетают несколько классов нейронов.
По характеру настройки синапсов нейронные сети бывают с фиксированными либо с динамическими связями. Сферы применения нейросетей Разные варианты нейросетей создаются для решения нескольких типов различных задач: Задачи Классификация — отнесение объектов к нужному классу. Регрессия — предсказывание результата в виде чисел например, стоимости дома в зависимости от его площади и района, в котором он расположен. Распознавание — выделение объекта среди огромного множества других похожих пример - сеть может выделить конкретное лицо в толпе. Кластеризация — разделение объектов на несколько групп по какому-либо признаку, неизвестному ранее. Это, например, разбивка документов на разные классы.
Генерация — рождение чего-то нового в рамках заданной тематики. Прогнозирование — на основе полученных данных искусственный интеллект формулирует прогнозы по заданной теме на определенное время. В зависимости от задачи, которую могут решать искусственные нейронные сети она у каждого своя , они используются в разных областях. Перечислим сферы, где они наиболее востребованы: Медицина. Искусственный интеллект помогает обрабатывать снимки и другие данные исследований и тем самым позволяет врачам устанавливать точный диагноз, при этом тратить меньше времени. Преподаватели с помощью искусственных сетей имеют возможность быстрее проверять домашние задания, за короткое время составлять сложные презентации и планы уроков.
Нейросети создают изображения, произведения литературы и музыку. Строительство и архитектура. Искусственный интеллект полезен застройщикам, чтобы выбрать материалы, прогнозировать время выполнения работ. Нейросети имеют возможность распознавать обычные лица и путем слежки в общественных местах вычислять преступников, которые находятся в розыске. Банковская сфера. Нейронная сеть анализирует кредитную историю клиентов, создает прогнозы биржевых индексов.
Искусственный интеллект участвует в отслеживании производственных процессов, дают возможность контролировать продукции на предприятиях. Примеры Несколько конкретных примеров использования нейросетей ведущими компаниями: Нейронная сеть Microsoft Bing отвечает на запросы пользователей интернета в поиске. Голосовые помощники Сбера и «Тинькофф» заменяют сотрудников техподдержки и отвечают на запросы клиентов.
Параллельные нейровычисления начнут бурно развиваться тогда, когда на рынке появится большое число специализированных нейрочипов и плат расширений, предназначенных для обработки речи, видео, статических изображений и других типов образной информации. Пока это время еще не наступило по причине их дороговизны или их выпуска только в составе специализированных устройств.
На разработку нейропроцессоров тратится большое количество времени, за которое программные реализации на самых последних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, что в конечно итоге делает их использование нерентабельным. Смеем предположить, что решение данной проблемы — это лишь только вопрос времени. Искусственные нейронные сети пройдут тот же путь, что и компьютеры: будут постепенно увеличивать свои возможности и производительность, находя области использования по мере появления новых задач и развития технической базы для их разработки. Также намечается перспектива модификации интерфейса взаимодействия пользователя с нейронной сетью — интерфейс будет основан на новом виде программного обеспечения «Agentware» — интеллектуальных агентах. Агенты будут осуществлять взаимодействие не только со своим пользователем, но и с другими такими же агентами и со специальными сервисами.
Вследствие этого в сети возникнет новый социум с самообучающимися агентами, принимающими решения от имени пользователя. 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.
Курсы по нейронным сетям
Академия нейросетей и искусственного интеллекта. Проходят обучение программированию нейронных сетей. Генеративный ИИ — тип системы искусственного интеллекта, способной создавать текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых выполнено обучение. Вадим Ветров: Конечно же, задания по искусственному интеллекту — последняя и предпоследняя задачи, направленные на машинное обучение и на рекомендательные системы. В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. В рабочую программу обновлённого модуля по искусственному интеллекту от Минобрнауки входят «Основы программирования на Python», «Математический анализ», «Линейная алгебра» и «Теория вероятностей и математическая статистика».