Найти похожее

🤯 Модели, которые могут все Встречали людей, про которых говорят «и швец, и жнец»? Так вот, то же самое можно сказать и про нейросети, только более научным языком. Если перед вами мультимодальная модель, значит к ней можно обратиться сразу с несколькими вопросами: распознать элементы на изображениях, интерпретировать текстовые запросы, обработать текст, звук, изображения и видео. 🔴 Часть нейросетей мы с вами знаем: ChatGPT, Gemini, которые, кстати, доступны в @GPT4Telegrambot. Где их применяют? ▶️В образовании для создания интерактивных обучающих материалов, которые комбинируют текстовые и визуальные элементы. ▶️В логистике для оптимизации маршрутов с использованием данных GPS и текстовой информации о заказах. ▶️В медицинской диагностике для анализа изображений (например, рентгеновских снимков) в сочетании с текстовыми описаниями симптомов. Как считаете, такие модели удобны? ❤️ — конечно, еще спрашиваете 🔥 — думаю, да 👀 — пусть лучше каждый делает свое #теория@EDU4Telegrambot

🔍Как работают лучшие нейросети для поиска? Чтобы избежать галлюцинаций и давать наиболее точные ответы на наши запросы, некоторые нейросети используют Retrieval-Augmented Generation (RAG). Это такой метод, который позволяет не просто «выдумывать» ответы, а еще и искать информацию в реальных источниках. Рассказываем, как это работает 👇 1⃣ Первый этап: поиск информации Когда мы задаем вопрос, нейросеть сначала ищет информацию в различных источниках: книгах, статьях или интернете. Это как если бы мы искали ответ на вопрос в библиотеке, вместо того, чтобы выдумывать его самостоятельно (вполне логично, не так ли?). 2⃣Второй этап: генерация ответа После того, как нейросеть находит нужные данные, она использует их, чтобы сформулировать ответ. Эта информация может быть скомбинирована с тем, что нейросеть уже знает. В итоге мы получаем новый, готовый текст, который будет понятным и полезным. 🔴 По такому принципу работает, например, известная нам нейросеть Perplexity. Вы можете убедиться в этом, если в @GPT4Telegrambot введете свой запрос после команды /s. Часто используете Perplexity? ❤️ — нет, чаще ChatGPT 🔥 — да, это лучший поисковик! 😎 — я вообще за Google #теория@EDU4Telegrambot

😯 ИИ галлюцинирует? Если вы когда-нибудь встречали странные руки или получали от ИИ информацию о том, чего не было на самом деле, значит вы столкнулись с галлюцинациями. 🤨Откуда они берутся? Галлюцинации могут возникать из-за недостатка данных для обучения, ошибок в обучающих данных или сложности моделей глубокого обучения. Эти факторы могут привести к тому, что ИИ начинает интерпретировать данные неправильно. Также, как и человек, искусственный интеллект иногда может «видеть» и «слышать» вещи, которых нет. Также это происходит из-за способа, с помощью которого нейросети формируют, например, текст. При ответе на наш запрос ИИ предсказывает следующее слово, основываясь на большом объеме предыдущих данных, при этом не всегда правильно подбирая фразы. Вспомните те самые странные подсказки Т9 в телефоне 😅 С каждой новой моделью таких ошибок встречается все меньше, но иногда мы на них все равно натыкаемся. А вы сталкивались с галлюцинациями ИИ? ❤️ — конечно, мои любимые 6 пальцев! 🔥 — было, но очень мало 😎 — у меня с ИИ все идеально #теория@EDU4Telegrambot

🌊Что такое глубокое обучение? Мы уже говорили о том, что такое слои в нейросетях и какие онибывают. Оказывается, нейросети с большим количеством этих самых слоев ведут себя определенным образом во время обучения (прямо как самые идеальные ученики). Рассказываем подробнее ⤵️ Представьте, что вы обучаете ребенка распознавать животных. Вы показываете ему множество картинок с кошками и собаками и объясняете, чем они отличаются. Со временем ребенок начинает сам распознавать, что на картинке — кошка или собака, даже если он никогда не видел именно эту картинку раньше. Так и с глубоким обучением: вам не нужно вручную выбирать, какие признаки использовать для обучения модели. Модель сама находит важные признаки на разных уровнях. Где применяется? ➡️ Компьютерное зрение: распознавание объектов, лиц и анализ изображений и видео. ➡️ Обработка естественного языка (NLP): перевод текстов, создание чат-ботов и анализ тональности. ➡️ Здравоохранение: диагностика заболеваний, анализ медицинских изображений и персонализированная медицина. Важно понимать, что глубокое обучение требует значительных вычислительных мощностей и с ним вряд ли справятся обычные компьютеры. Было ли понятно? ❤️ — точно да! 🔥 — загружаюсь... 😎 — все знаю #теория@EDU4Telegrambot

✍️Рекуррентные нейронные сети Не стоит бояться этих сложных слов — сейчас разберемся с новым типом нейросетей и объясним все простыми словами. Поехали👇 🤓Как это работает? Представьте, что робот читает книгу. Он может запоминать, что произошло на предыдущих страницах, чтобы лучше понять, что происходит сейчас. Например, если в начале истории сказано, что герой — смелый рыцарь, то когда он встречает дракона, робот вспомнит, что он смелый и не испугается. Так и с рекуррентными нейросетями: в отличие от обычных нейросетей, где информация передается только в одном направлении (от входа к выходу), в RNN есть циклы, которые позволяют информации возвращаться назад. Это помогает сети учитывать предыдущие состояния и использовать это для понимания следующих слов. 💬Где применяют RNN? 🟢В чат-ботах для обработки и генерации ответов на основе предыдущих сообщений 🟢Для перевода текстов с учетом контекста 🟢При преобразовании аудиосигналов в текст 🟢Для создания связного текста на основе заданного контекста Что еще важно? Известные нам ChatGPT и другие подобные нейросети не работают на основе RNN, но об этом мы расскажем на следующей неделе 🤫 Удалось разобраться с RNN? ❤️ — да, я все понял(а)! 🔥 — объясните еще раз... 😎 — говорю же, я все знаю #теория@EDU4Telegrambot

📺СNN в искусственном интеллекте? Продолжаем нырять глубже в теорию искусственного интеллекта и сегодня говорим про CNN. Нет, не про телеканал, а про тип нейросетей, который вам уже, кстати, встречался. 🧐Как это работает? Представьте, что вы смотрите на фотографию. Когда мы смотрим на изображение, мы не анализируем каждую деталь по отдельности, а вместо этого замечаем общие формы, текстуры и паттерны. Сверточные нейросети делают что-то похожее, но с помощью математических операций и на уровне слоев, о которых мы говорили ранее. Каждый слой находит всё более сложные паттерны. Например, первый слой может находить края, второй — формы, а третий — более сложные объекты. После всех этих операций информация передается в выходной слой, который принимает решение о том, что изображено на картинке (например, кошка или собака). 🧑‍💻Где еще применяют сверточные нейронные сети? 🟣Для анализа медицинских изображений (например, рентгеновских снимков) при выявлении заболеваний. 🟣Для распознавания дорожных знаков, пешеходов и другие объектов на дороге. Как вам такие подробности из мира ИИ? ❤️ — класс, все понятно! 🔥 — сложно... 😎 — я все знаю уже #теория@EDU4Telegrambot

🤯Слои в нейросетях Погружаемся все глубже в теорию нейросетей. Сегодня большая, но очень интересная тема (многослойная, так сказать). Разберем, как работают все слои, на примере яблок и бананов: ⬇️Входной слой Сначала показываем картинку фрукта. Этот слой просто принимает данные о цвете и форме (например, пиксели картинки). ⬇️Первый скрытый слой Слой замечает простые вещи: «О! Этот фрукт круглый!» или «Этот фрукт длинный!» ⬇️Второй скрытый слой Слой делает выводы чуть сложнее: «Круглый фрукт с красным цветом, скорее всего, яблоко», «Длинный желтый фрукт — это банан». ⬇️Выходной слой Нейросеть выдает нам результат: «Это яблоко!» или «Это банан!» Итак, теперь вы знаете еще чуть больше о том, как работают нейросети и можете смело блеснуть умом при разговоре с друзьями 😏 Хотели бы узнать еще больше подробностей на эту тему? ❤️ — конечно, еще спрашиваете! 🔥 — погодите, идет загрузка 😎 — а я и без этого все знаю #теория@EDU4Telegrambot

🤓Кто обучает ИИ? Мы уже узнали, что нейросети — очень хорошие ученики. Теперь нужно разобраться, кто помогает им учиться и как. Рассказали подробно про два вида машинного обучения, которые используются при работе с известными нам нейросетями. Читайте в карточках, когда нейросетям нужен «наставник», а когда они справляются сами. 🔴 Протестировать их работу можно в @GPT4Telegrambot прямо сейчас. Переключайте разные модели и смотрите, как они выполняют различные задачи. Знали о таких моделях обучения? ❤️ — нет, впервые слышу 🔥 — да, я молодец! 👀 — какие еще модели, вы о чем тут #теория@EDU4Telegrambot

📚Сколько учебников у нейросети? Учебников, пожалуй, немного, а вот параметров, которые влияют на обученность модели, огромное количество. Пытаемся разобраться, что это вообще такое. 🤔Как это работает? Представьте, что нейросеть — это умный робот, который хочет научиться распознавать, что такое кошка, а что такое собака. Чтобы он смог это сделать, ему нужны специальные параметры. Рассмотрим, например, такой параметр как вес. Когда робот смотрит на картинку и видит большие уши, он думает: «Это похоже на собаку!» и придаёт этому больше веса в своём решении. Или же, такой параметр как эпохи — это количество раз, когда робот смотрит на все картинки и пытается понять, что на них изображено. Если он посмотрит на картинки всего один раз — может не запомнить. Но если посмотрит много раз (например, 10 или 100), то лучше запомнит и научится различать животных. А теперь представьте, что таких настроек — миллиарды! 😉 Надеемся, вам стало еще чуть понятнее, как работают нейросети и почему могут ответить практически на любой вопрос. Как считаете, нейросети — хорошие ученики? ❤️ — конечно, что за вопрос! 🔥 — ну и мощь... 😎 — я в школе больше учил(а) #теория@EDU4Telegrambot

🤔Как нас понимает нейросеть? Продолжаем разбираться с теорией в AI, которая поможет стать вам продвинутыми пользователями в этой сфере. Итак, оказывается, нейросеть обладает способностью NLP. И нет, это не про психологические трюки. Как это работает? 1️⃣ Сначала нейросеть получает от нас текст (предложение или вопрос). 2️⃣ Полученные данные компьютер переводит на понятный для себя язык — в числовой формат. 3️⃣ Далее все числовые данные проходят несколько этапов обработки (которые мы, конечно же, не видим). 4️⃣ После обработки и всех манипуляций за кадром нейросеть выдает нам понятный для нас ответ на вопрос. Снова на нашем, естественном языке. Каждый раз, давая ответ на наши вопросы, искусственный интеллект проходит через такие сложные этапы. Согласитесь, он — молодец? 😎 Знали о таком процессе в ИИ? ❤️ — ого, нет конечно... 🔥 — ну, я догадывался 👀 — это же было очевидно #теория@EDU4Telegrambot

🔄 ИИ бывает разным Время еженедельной рубрики, где мы чуть больше узнаем о терминах из области AI. Сегодня разбираемся, каким еще бывает наш любимый ИИ и где его можно встретить. Оказывается, это не только ChatGPT, но и множество других окружающих нас вещей: автомобили, алгоритмы в соцсетях и системы рекомендаций на наших любимых сервисах с сериалами. Подробнее о разнице генеративного и негенеративного ИИ — в наших карточках. 💬 Пишите в комментариях, где еще можно встретить разные типы ИИ? 5 самых интересных комментариев получат подписку «Премиум» в @GPT4Telegrambot Знали про такую классификацию AI? ❤️ — знаю, просто забыл(а)... 🔥 — да, я все знаю 👀 — первый раз вообще слышу #теория@EDU4Telegrambot

🧠Когда ИИ превзойдет человека? Нам кажется, что уже сегодня AI проник во все сферы и стал невероятно сильным. Но что если мы скажем, что нынешний AI считается слабым? Да-да, это только начало. Рассказали про три типа искусственного интеллекта, которые принято выделять среди ученых: ▶️Искусственный интеллект узкого назначения (ANI) ▶️Искусственный интеллект общего назначения (AGI) ▶️Искусственный суперинтеллект (ASI) Еще больше про их отличия и о том, что нас ждет в ближайшем будущем, смотрите в уроке «Будущее AI» на курсе «Нейрограмотность». 🔍 КАК НАЙТИ УРОК? Меню ➡️ Теория ➡️ Модуль 1.1. Про AI простыми словами ➡️ 9 урок. Будущее AI после 2024 Верите в восстание машин? ❤️ — ну уж нет, мы договоримся 🔥 — да, это будет такое противостояние! 👀 — да это просто тренд, пройдет #теория@EDU4Telegrambot