Найти похожее

⚙️Как сделать нейросеть «своей»? Представьте, что у вас есть модель, которая уже обучена на огромном количестве текстов и умеет хорошо понимать язык в целом. Но вам нужно, чтобы она выполняла конкретную задачу: например, отвечала на вопросы по медицине или классифицировала отзывы покупателей. ✍️ Необязательно создавать нейросеть с нуля — для таких задач существует файнтюнинг (от англ. fine-tuning, «тонкая настройка»). Где применяется? 👩‍⚕️Медицина: дообучают модель на медицинских снимках или картах пациентов, чтобы она могла давать персонализированные рекомендации или ставить диагнозы по снимкам. 🏭Промышленность: модель, обученная на общих изображениях, дообучают на фото конкретных деталей или изделий, чтобы автоматически находить брак на производственной линии. 👨‍💼Юридические консультации: чат-бота дообучают на базе юридических документов, чтобы он мог давать точные советы по законам определённой страны. 📝Обработка текстов: модель дообучают на текстах компании, чтобы она отвечала в фирменном стиле или знала внутренние термины. Хотели бы себе «личную» нейросеть? ❤️ — да, было бы круто! 🔥 — не, хватит «общей» 🦄 — я лучше все сам(а) #теория@EDU4Telegrambot

🔍Уроки: обзор популярных AI-сервисов Если вы еще не нашли себе помощников в рабочих и повседневных задачах, самое время сделать это сейчас. AI-сервисы появляются каждый день, но в наших уроках собраны те, которые держат лидирующие позиции уже значительное время. На курсе «Нейрограмотность» вам доступны уроки на следующие темы: ⚫️Обзор самых популярных нейросетей в мире ⚫️Тексты: ChatGPT / Perplexity / Claude-3 / Gemini ⚫️Создание изображений: Midjourney / DALL-E 3 ⚫️Улучшение изображений: Adobe Generative Fill / KREA ⚫️Логотипы и стиль: Looka / Brandmark / Logo Diffusion ⚫️Голос и аватары: HeyGen / ElevenLabs ⚫️Музыка и песни: Suno AI ⚫️Презентации: Gamma ⚫️Сайты: Dorik / Gamma / Sitekick ⚫️Бизнес-документы: MyMap ⚫️Общение с AI: Character / Replika ❓КАК НАЙТИ УРОКИ? Меню ➡️ Теория ➡️ Модуль 1.2. Обзор популярных AI-сервисов 🔵 Все уроки находятся в образовательном боте. Делитесь, какими сервисами вы уже пользуетесь?💬 #теория@EDU4Telegrambot

🤓 Как не переучить AI? На прошлой недели мы говорили о том, что ИИ может стать «ботаником» и просто «заучить» ответы. Вследствие этого, нейросети допускают ошибки. Представьте, что вы разработчики, и сейчас обучаете модель. Вот советы, как не сделать из искусственного интеллекта зубрилку, а создать классную рассуждающую модель: 💙Увеличивайте объём данных 💙Разделяйте процесс обучения и проверки 💙Останавливайте процесс обучения 💙Создавайте искусственные провалы в памяти ИИ 💙Меняйте примеры для обучения Подробнее написали о том, как это делать, в карточках⤴️ Уже чувствуете себя разработчиком? ❤️ — да, я почти senior 🔥 — пока только на уровне джуна 😎 — я и есть он #теория@EDU4Telegrambot

🤯Может ли нейросеть переобучиться? Снова вспоминаем, что ИИ — ученик, которому не чужды никакие ошибки обычного школьника. Сегодня разбираемся с таким явлением, как переобучение. Здесь «пере» = слишком. ✍️Разберемся на примере: Представьте, что вы учитесь решать задачи по математике и зазубрили, что: 2 + 2 = 4 3 + 5 = 8 7 + 1 = 8 И тут вам дали новую задачу: 6 + 2 = ? А вы не знаете, как её решать, потому что просто запоминали ответы, но не поняли, что надо складывать числа. Также и переобученная модель: она «знает» старые примеры, но не умеет работать с новыми. 👩‍🏫Вот как это выглядит на практике: Допустим, мы учим нейросеть распознавать кошек и собак по фото. В обучающей выборке: ✔️Все фото кошек — на белом фоне ✔️Все фото собак — на траве Сеть не учится отличать по морде или форме ушей. Она запоминает так: белый фон = кошка, зелёный = собака. ❌ Когда мы покажем ИИ фото кошки на траве — получим ответ «собака». Потому что нейросеть запомнила фон, а не животное. 🤔 Почему так происходит? — Мало данных — Слишком сложная модель — Слишком долгое обучение — Нечестные или однотипные примеры Конечно же, разработчики стремятся к тому, чтобы избежать таких случаев. Ставьте реакции, если интересно узнать, как именно это происходит 🔥 Сталкивались с такими ошибками? ❤️ — нет, не помню такого 🦄 — возможно было #теория@EDU4Telegrambot

😳ИИ, который появляется сам Разработчики небольшой компании AIZip создали искусственный интеллект, который способен «создавать собственные версии самого себя». 🧑‍💻Где его использовать? Пока что такой ИИ находит применение в сфере интернета вещей (IoT) для создания специализированных моделей. Они помогают, например, умным кроссовкам адаптироваться к походке конкретного человека. Эти мини-модели могут работать автономно, с минимальным вмешательством человека, что позволяет создавать миллионы эффективно настроенных моделей, реагирующих на показатели локальных датчиков. Как считаете, такая технология получит развитие? ❤️— думаю, да 🔥— вряд ли 🦄— какая-то она странная #теория@EDU4Telegrambot

😯Выдуманный мир для ИИ Представте, что вы играете в игру, где нужно научиться управлять машиной. Но вместо того, чтобы ездить на настоящей дороге, вы играете в симулятор, где все выглядит как в реальной жизни. Это примерно то же самое, что такое симуляционное обучение для ИИ. Где применяется? 🚙 Автономные машины ИИ может учиться водить автомобиль в симуляторе, где можно попробовать разные дороги и ситуации, не рискуя реальными машинами или людьми. 🤖Роботы Роботы могут учиться делать разные задачи в симуляции, например, собирать вещи или помогать людям, без риска сломать что-то или ранить кого-то. 💊Медицинские симуляции Симуляции используются для обучения моделей ИИ в диагностике и хирургических процедурах, где точность и безопасность имеют первостепенное значение. В целом, симуляционное обучение для ИИ является мощным инструментом, который позволяет искусственному интеллекту учиться и совершенствоваться в контролируемой и безопасной среде, что имеет решающее значение для многих систем, где безопасность и точность являются приоритетом. Как считаете, это полезно? ❤️ — да, надо все тестировать в симуляции 🔥 — на реальных примерах будет быстрее 👀 — я вообще вашим роботам не доверяю #теория@EDU4Telegrambot

🤝Нейросети в аренду В наше время можно взять в аренду не только автомобили или квартиру, но и целую готовую инфраструктуру, сервисы и даже нейросети. Если вы встречались с такими понятиями, как SaaS, PaaS или IaaS, то AIaaS будет для вас весьма знакомым понятием. 🤔Как это работает? ➡️ Провайдеры предлагают шаблоны для распознавания речи, анализа данных, чат-ботов и других задач. ➡️ Вы платите только за то, чем пользуетесь (например, за количество обработанных запросов). ➡️ Вам не нужно покупать серверы или нанимать команду data-сайентистов. Получается, что необязательно разрабатывать что-то свое, тратя на это миллионы, так как можно внедрить уже готовое решение всего за несколько дней. 💰 Такой подход особенно выгоден малому и среднему бизнесу, так как позволяет конкурировать с крупными игроками без многомиллионных инвестиций в ИИ. Делитесь, знали о таком решении? ❤️ — нет, что-то новенькое 🔥 — да, слышал(а) 👀 — какие у вас тут слова сложные #теория@EDU4Telegrambot

😎ИИ-агенты: новая эра автономии Представьте ИИ, который сам принимает решения даже в незнакомых ситуациях. Такие системы называют ИИ-агентами — они позволяют автоматизировать даже самые сложные процессы. 💡Где это полезно? ➡️ Поддержка клиентов Агенты ИИ могут обрабатывать запросы клиентов, отвечать на вопросы и даже решать проблемы без вмешательства человека, адаптируясь к различным ситуациям. ➡️ Финансы ИИ-агенты могут помогать в выявлении аномалий и предупреждении о возможном мошенничестве, а также принимать решения по заемщикам с высоким уровнем риска. ➡️ Здравоохранение Агенты ИИ могут анализировать медицинские изображения, помогать врачам в диагностике и составлять планы лечения пациентов. Эта технология считается «третьей волной» в развитии ИИ, следующей после прогностических моделей и генеративного ИИ. Ожидается, что агентный ИИ станет ключевым инструментом для бизнеса и личных нужд, позволяя людям работать более эффективно и автономно. Встречались уже с ИИ-агентами на практике? ❤️ — да, было дело 🔥 — не знаю, возможно не понял(а) 👀 — нет, о чем вы вообще #теория@EDU4Telegrambot

😳ИИ может быть к нам предвзятым С одной стороны, нейросети не могут испытывать чувств, с другой стороны, могут проявлять предвзятость. Как так? Рассказываем👇 Алгоритмы ИИ обучаются на основе исторических данных, которые могут содержать существующие предрассудки и дискриминационные практики. Если обучающие данные отражают социальные предубеждения, алгоритм может воспроизводить и даже усиливать эти предубеждения. Вот, как это проявляется: 💙Системы распознавания лиц часто демонстрируют меньшую точность при идентификации людей с тёмным цветом кожи по сравнению с людьми с светлым цветом кожи. 💙Автоматизированные системы отбора резюме могут неосознанно дискриминировать кандидатов на основе пола, расы или возраста. Так, в 2018 году алгоритм найма, разработанный Amazon, демонстрировал предвзятость против женщин, так как обучался на данных, где преобладали резюме мужчин. 💙Алгоритмы, используемые для оценки кредитоспособности, могут демонстрировать предвзятость в отношении определённых демографических групп. Такой случай заметили в 2019 году, когда компания Apple Card предоставляла мужчинам более высокие кредитные лимиты по сравнению с женщинами, за что подверглась критике. Как с этим бороться? ✅ При обучении нужно включать данные, представляющие все группы населения, и регулярно проводить аудит данных на наличие предвзятости. ✅ Использовать различные метрики, такие как справедливость (fairness), для оценки работы алгоритмов и выявления потенциальных проблем. ✅ Следить за образованностью разработчиков и пользователей ИИ и повышать осведомлённость о таких проблемах и способах их решения. Это поможет создать культуру ответственности и этичного использования ИИ. Встречались с такими случаями? ❤️ — нет, что вы! 🔥 — возможно не заметил(а) 👀 — ой, было дело #теория@EDU4Telegrambot

👩‍⚖️Уроки: авторское право и этика в AI Продолжаем разговор о праве и AI. Эта тема актуальна не только для тех, кто работает юристом, но и всех, кто создает что-либо с помощью нейросетей. На курсе «Нейрограмотность» вы найдете уроки от основателя юридической фирмы на следующие темы: 🟣Автор и результаты AI-творчества 🟣Правила использования ChatGPT и DALL-E 3 🟣Правила использования Midjourney и HeyGen 🟣Деловая этика в AI 🔍КАК НАЙТИ УРОКИ? Меню ➡️ Теория ➡️ Модуль1.3. Авторское право и этика в AI 🔵 Все уроки в видео и текстовом формате находятсяв образовательном боте. Как считаете, кто создатель ваших картинок Midjourney? ❤️ — конечно я! 🔥 — уважаемый ИИ 😎 — Илон Маск #теория@EDU4Telegrambot

📖Открытый ИИ: кто и куда его открыл? Одна из последних моделей, DeepSeek, быстро набрала популярность благодаря так называемому открытому исходному коду. Давайте разберемся, что это все значит и зачем компаниям раскрывать на всеобщее обозрение все свои технологии. ➡️ Доступность и настройка DeepSeek дает возможность разработчикам адаптировать модель под свои конкретные нужды. Это помогает небольшим компаниям, стартапам и индивидуальным разработчикам использовать технологии AI без ограничений. ➡️ Сотрудничество Открытый код способствует созданию совместной среды, где разработчики могут вносить улучшения и инновации в модель. Это ускоряет процесс разработки и позволяет более разнообразному кругу экспертов участвовать в эволюции AI. ➡️ Прозрачность и доверие Модели с открытым исходным кодом часто воспринимаются как более надежные, потому что мы с вами можем смотреть и понимать, как все работает на самом деле. Получается классный эффект синергии, в ходе которого готовые технологии могут быть не только эффективно использованы, но и модернизированы путем объединения сил и идей. А все это — прямой путь к более быстрому развитию AI-мира 🤩 Знали про открытый ИИ? ❤️ — что-то где-то слышал(а) 🔥 — да, знаком(а) с этим! 👀 — ой, вообще что-то непонятное #теория@EDU4Telegrambot

🧐Как ИИ становится доступнее Раньше для того, чтобы самостоятельно создать и обучить эффективную модель, требовалось очень много данных и большие мощности. Значит, проекты без существенной поддержки извне были невозможны по умолчанию. Однако сейчас все меняется и способствует этому трансферное обучение. ❓Как это работает? Представим, что модель обучается распознавать картинки с животными. Затем её знания используются, чтобы распознавать картинки с транспортом. Модель уже знает много о том, как распознавать объекты, и ей не нужно учиться с нуля. Это помогает быстрее и лучше решать новые задачи! 🤯Что это все значит? Это значит, что теперь на обучение новых моделей требуются ни дни, а минуты, что еще больше ускоряет развитие сферы искусственного интеллекта и разработку новых моделей. Как вам скорости развития ИИ сейчас? ❤️ — просто бешенные! 🔥 — вполне обычный темп 👀 — а что вообще меняется? #теория@EDU4Telegrambot