Как создать нейросеть с помощью chatGPT

Минусы:

Microsoft Bing является мультиплатформенной, поэтому доступна на Android, iOS и в качестве веб-сайта. При его использовании можно переключаться с разных стилей общения, включая креативный, сбалансированный и точный, чтобы придать боту разное настроение. После этого просто введите свои запросы и общайтесь с ним так, как вы общались бы с ChatGPT. Bing предоставляет источники, на которых был основан его ответ, что является большим плюсом.

Это слишком простая модель. Создай более мощную модель, код запуска обучения, график точности, проверь в цикле различные batch_size (32, 64, 128). Ответ chatGPT: from keras.layers import Dropout, BatchNormalization # Создаем более мощную модель model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation= ‘relu’ , input_shape=( 64, 64, 3 ))) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D( 64 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D( 128 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Flatten()) model.add(Dropout( 0.5 )) model.add(Dense(num_classes, activation= ‘softmax ‘ )) model. compile (optimizer= ‘adam’ , loss= ‘categorical_crossentropy’ ,
metrics=[ ‘accuracy’ ]) batch_sizes = [ 32, 64, 128 ] for batch_size in batch_sizes: # Обучаем модель history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=batch_size,
validation_data=(X_test, y_test)) # Рисуем график точности по эпохам обучения plt.plot(history.history[ ‘accuracy’ ]) plt.plot(history.history[ ‘val_accuracy’ ]) plt.title( f ‘Model accuracy with batch size ‘) plt.ylabel( ‘Accuracy’ ) plt.xlabel( ‘Epoch’ ) plt.legend([ ‘Train’ , ‘Test’ ], loc= ‘upper left’ ) plt.show()
Получилось не совсем то, что мы хотели: код, созданный chatGPT, не проверяет точность при разных batch_size, а дообучает модель на их разных размерах. Необходимо было более точно составить запрос.

Сделай код запуска этой модели в цикле с разными размерами batch_size (32, 64, 128), выведи график точности по каждому запуску. Ответ chatGPT: batch_size_list = [ 32, 64, 128 ] for batch_size in batch_size_list: # Создаем более мощную модель model = Sequential() model.add(Conv2D( 32 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ , input_shape=( 64, 64, 3 ))) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D(64, ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Conv2D( 128 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ )) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Flatten()) model.add(Dropout( 0.5 )) model.add(Dense(num_classes, activation= ‘softmax’ )) model. compile (optimizer=’adam’, loss= ‘categorical_crossentropy’ , metrics=[ ‘accuracy’ ]) # Обучаем модель history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=batch_size,
validation_data=(X_test, y_test))
# Рисуем график точности по эпохам обучения plt.plot(history.history[‘accuracy’], label= f ‘batch size : ‘ ) plt.title( ‘Model accuracy with different batch sizes’ ) plt.ylabel( ‘Accuracy’ ) plt.xlabel( ‘Epoch’ ) plt.legend(loc= ‘upper left’ ) plt.show()
Таким образом, мы получили (хоть и не с первого раза) то, что хотели (почти). Стоило добавить, что графики нужно было отрисовывать по точности на проверочной выборке.

После входа пользователям необходимо нанести объект на карту с помощью камеры своего смартфона и полностью запечатлеть его. Затем Luma AI проводит рендеринг в течение некоторого времени. После пользователи могут использовать этот нанесенный на карту 3D-объект в любой среде по своему выбору.

Многие слышали о нашумевшей нейронной сети chatGPT от OpenAI, которая способна решать множество текстовых задач: отвечать на вопросы, генерировать идеи и т. д. ChatGPT успешно используется для программирования, так как умеет писать код, находить ошибки в коде, комментировать код и многое другое. Логично, что мы, как Университет искусственного интеллекта, специализируемся на искусственном интеллекте и, естественно, решили попробовать использовать chatGPT для генерации и обучения нейронных сетей и проведения экспериментов. У нас это получилось: chatGPT не только применима, но и значительно упрощает работу по генерации архитектуры нейронных сетей и проведению экспериментов. Ниже приводен пример решения задачи классификации водителей на внимательных, засыпающих, отвлекающихся на телефон и т. п. — классификация изображений на 10 классов. Типовая задача, решать ее мы будем комплексно, начиная с подготовки датасета, который необходим для обучения нейронных сетей. В нашем случае это zip-архив, который надо скачать, подготовить, превратить в обучающие выборки, нормировать и преобразовать перед тем, как подать в нейронную сеть. Часто это гораздо больший рутинный труд для разработчика, чем само обучение нейронной сети. Мы сделаем и то, и другое исключительно с помощью запросов к chatGPT — вся статья представляет собой только запросы в chatGPT, без единой строчки рукописного кода – это был важный критерий. Приводим успешные запросы и пару ошибок для примера. При работе с chatGPT важно уметь правильно задать системе запрос. Она умная и отлично понимает даже сложные комплексные запросы, но иногда человек формулирует запрос так, что системе он не понятен. Поэтому важный скил программирования с помощью chatGPT – промт-инжиниринг, умение правильно поставить задачу. Вообще работа с chatGPT похожа на работу с очень умным junior’ом, который знает всё, что только можно знать в Интернете, но некоторые задачи понимает не так, как нужно. И, повторяю, результат зависит от умения правильно поставить ему задачу. Важный момент: мы будем обсуждать машинное обучение, создание нейронных сетей, поэтому аудитория может разделиться на две части. Первая – те, кто разбирается в машинном обучении и в библиотеке Keras. Для них будут интересны и сами запросы к chatGPT, которые мы сформулировали, и код, который она создает. Вторая часть аудитории – это разработчики, которые не разбираются в машинном обучении и Keras. Скорее всего, им будет не совсем понятно, что происходит (что такое слои, что такое эпохи, что такое батчи), но будет интересен сам формат запросов к chatGPT и то, как мы их формулируем. Возможно, в дальнейшем вы захотите либо изучать машинное обучение, либо программировать с помощью chatGPT, и тогда вам будет полезно посмотреть, какие бывают запросы, как мы их переструктурируем в случае ошибки, даже если вы не до конца будете понимать код созданной нейронной сети на Keras. Рассказываем, как устроены наши данные и как их нужно подготовить для подачи в сеть.

Копируйте строки и абзацы слов, написанных в ваших книгах, распознавайте цветы, картины, животных и любые объекты, добавляйте контакты, находите компании и бизнесы, сканируя визитные карточки. Сканируйте URL сайтов со своего компьютера, чтобы открывать сайты на мобильных устройствах.

Это приложение использует нейросети на основе ИИ для реалистичных преобразований лица. Его создала российская компания “Wireless Lab” . Нейросеть на русском языке для смартфона может заставить вас улыбаться, выглядеть моложе, старше, изменить свой пол и многое другое.

Также можно просто загрузить картинку в общедоступную галерею, чтобы все могли его увидеть. Можно даже создать собственное видео с ключевыми кадрами по вашему выбору, включая объект. Это приложение с AI создано для людей, которые хотят попробовать снимки, которые нелегко выполнить в реальной жизни. Самое приятное то, что Luma AI абсолютно бесплатная.

Faceapp — редактор лиц с искусственным интеллектом

Напиши подготовку тренировочных данных для нейронной сети по классификации изображений, для чего напиши код скачивания датасета при помощи gdown по этой ссылке и код разархивации датасета из zip-формата в директорию ‘content/cars’. Датасет не поделен на train и test. Он состоит из 10 папок (название каждой соответствует названию категории), каждый файл необходимо открыть при помощи Image.open, не используй генератор. Добавь в код масштабирование данных и приведи y_train к формату one hot encoding. Используй LabelEncoder для кодирования строковых меток в целые числа. Определи список названий классов и количество классов. Создай простую keras-модель на получившихся данных. Ответ chatGPT: import os import gdown import zipfile from PIL import Image from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.utils import shuffle from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D # Скачиваем датасет url = ‘ https://storage.yandexcloud.net/aiueducation/marketing/datasets/reality.zip&#39 ; gdown.download(url, ‘reality.zip’, quiet= False ) # Распаковываем набор данных with zipfile.ZipFile( «reality.zip»,»r» ) as zip_ref: zip_ref.extractall( «content/cars» ) # Загружаем изображения и ярлыки X = [] y = [] classes = os.listdir( «content/cars» ) for i, class_name in enumerate ( classes ): for image_name in os.listdir( «content/cars/» + class_name): image = Image. open ( «content/cars/» + class_name + «/» + image_name) image = image.resize(( 64, 64 )) X.append(np.array(image)) y.append(class_name) # Масштабируем данные X = np.array(X) / 255.0 # Кодируем ярлыки label_encoder = LabelEncoder() y = label_encoder.fit_transform(y) # Приводим ярлыки к формату One-hot encoding num_classes = len(np.unique(y)) y = to_categorical(y, num_classes) # Перемешиваем данные X, y = shuffle(X, y) # Делим набор данных на тренировочную и тестовую выборки X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Создаем простую модель keras model = Sequential() model.add(Conv2D( 32 , ( 3, 3 ), activation= ‘relu’ , input_shape=( 64, 64, 3 ))) model.add(MaxPooling2D(( 2, 2 ))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(num_classes, activation= ‘softmax’ )) model. compile (optimizer= ‘adam’ , loss= ‘categorical_crossentropy’ ,
metrics=[ ‘accuracy’ ])

Теперь напиши, как дополнить этот код, чтобы запустить обучение модели на 10 эпохах, построй график точности по эпохам. Ответ chatGPT: import matplotlib.pyplot as plt # Обучаем модель history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test)) # Рисуем график точности по эпохам обучения plt.plot(history.history[ ‘accuracy’ ]) plt.plot(history.history[ ‘val_accuracy’ ]) plt.title( ‘Model accuracy’ ) plt.ylabel( ‘Accuracy’ ) plt.xlabel( ‘Epoch’ ) plt.legend([ ‘Train’ , ‘Test’ ], loc= ‘upper left’ ) plt.show()
Текстовый комментарий chatGPT: «Добавив этот код, мы запускаем обучение модели на 10 эпохах. Мы сохраняем результат обучения в переменной history, чтобы построить график точности модели по эпохам. Мы используем plt.plot() для отображения истории обучения из history.history[‘accuracy’] (точность на обучающем наборе) и history.history[‘val_accuracy’] (точность на тестовом наборе). И далее добавляем легенду и отображаем график».

Это приложение для изучения языка, которое поможет подготовиться к таким экзаменам, как IELTS и TOEFL. Elsa фокусируется на улучшении произношения для общения и делает это с помощью ИИ и распознавания голоса. Приложение записывает голоса пользователей и интеллектуально изучает их. Затем вы можете получать обратную связь в режиме реального времени по своим произнесенным фразам, используя визуальные подсказки, которые указывают, какие части этого слова вы поняли правильно.

Приложение Leia разработано компанией Vybe Software LLC как для Android, так и для IOS. Оно позволяет создавать красивые, уникальные и креативные веб-сайты без знания каких-либо языков программирования. И никакие два сайта никогда не будут точно соответствовать друг другу. Говорят, что Leia способна создавать более 1 набора уникальных функций с 303 нулями. Она также предоставляет обширную коллекцию дизайнов DIY для верстки веб-сайтов. В нем есть множество шаблонов для вырезания файлов cookie, вы также можете добавить живой чат на свои веб-сайты.

Трудно говорить о нейросетях для смартфона и не упомянуть Bing от Microsoft. Недавно обновленная поисковая система теперь обладает мощью GPT-4 и способна выполнять очень много действий. В отличие от ChatGPT, Bing AI может получать доступ к Интернету. Изначально нейросеть была доступна избранным, а сейчас ей бесплатно могут воспользоваться все желающие.

Приложения для смартфона на основе искусственного интеллекта служат различным целям. Заинтересованные лица преследуют свои цели для использования мобильных утилит AI. Предприятия стремятся интегрировать смарт-технологии в свой бизнес или приложения для множества целей, например, здравоохранение, гостиничный бизнес, игры, здоровье, фитнес и многое другое.