[404] — программирование

​🔥Как работает нейросеть? — [9:59] Нейросети уже заполонили мир, особенно ChatGPT и Midjourney, поэтому важно приблизительно понимать как они работают. В этом ролике речь пойдёт об общем строении ИИ, что такое нейрон, вес и как подбирается результат. Перейти к просмотру #видео#ai

​🤖Делаем нейросеть с нуля — [17:16] Как бы вас не запугивали, нейросети писать не сложно и можно сделать это даже в 90 строк кода. Достаточно просто хорошо разбираться в математике. Автор рассказывает про принципы работы нейронных сетей и создаёт проекты на их основе. Например, определение числа на основе пикселей. Перейти к просмотру #видео#ai

​🤖Делаем нейросеть с нуля — [17:16] Как бы вас не запугивали, нейросети писать не сложно и можно сделать это даже в 90 строк кода. Достаточно просто хорошо разбираться в математике. Автор рассказывает про принципы работы нейронных сетей и создаёт проекты на их основе. Например, определение числа на основе пикселей. Перейти к просмотру #видео#ai

​🤖Делаем нейросеть с нуля — [17:16] Как бы вас не запугивали, нейросети писать не сложно и можно сделать это даже в 90 строк кода. Достаточно просто хорошо разбираться в математике. Автор рассказывает про принципы работы нейронных сетей и создаёт проекты на их основе. Например, определение числа на основе пикселей. Перейти к просмотру #видео#ai

​🤖Делаем нейросеть с нуля — [17:16] Как бы вас не запугивали, нейросети писать не сложно и можно сделать это даже в 90 строк кода. Достаточно просто хорошо разбираться в математике. Автор рассказывает про принципы работы нейронных сетей и создаёт проекты на их основе. Например, определение числа на основе пикселей. Перейти к просмотру #видео#ai

​🗳Нейронные сети Небольшие ролики на тему того, как работают нейросети, что такое нейроные смещения, параметры, функции активации и как математика превращает изображения в скетчи. 1. Пытаюсь познакомиться — [20:04] 2. Рисунок из фотографии — [11:31] 3. Функция активации — [7:22] 4. Нейрон смещения — [5:45] 5. Простые эксперименты — [14:00] Перейти к плейлисту #видео#ai

​🎨 YandexART обновилась: что нового? В статье на Хабре старший разработчик в команде компьютерного зрения рассказал, почему в новой модели стали применять технологию латентной диффузии, зачем использовать два текстовых энкодера и что показали внутренние замеры. Читать статью #статья#ai

​⌨️ Как разрабатывали генеративную модель YandexART v2? На Хабр вышла статья Сергея Кастрюлина из команды Yandex Research, где можно узнать, какие подходы лежат в основе YandexART, как повышали эффективность работы этой нейросети и замеряли качество генераций — будет интересно и специалистам, и тем, кто захочет протестировать API в облаке и встроить генерацию картинок в свои сервисы и приложения. Перейти к чтению #статья#ai

🧠 В каких случаях и как нужно ускорять инференс LLM Инференсом ML-модели называют процесс её работы на конечном устройстве. Следовательно, его ускорение напрямую повышает скорость работы модели. Специалист из команды YandexGPT рассказывает про методы дистилляции, квантизации и дополнительные способы, такие как Speculative Decoding. Также автор делится опытом преодоления технических сложностей при внедрении LLM в реальные продукты. Перейти к изучению методов ускорения инференса LLM #ai#теория