Как упростить жизнь с помощью нейросетей

Принцип обучения нейронных сетей

ИИ качественно выполняет проверку, улучшение и дополнение кода. Поддерживают более 50 языков программирования, некоторые сети способны писать код на базе запросов на естественном языке + автодополнение. Доступны инструменты для создателей сайтов, компьютерных программ, мобильных приложений, прочих продуктов.

За десять текстовых уроков вы узнаете, как пользоваться нейросетями. Для этого научим составлять идеальный запрос, чтобы решать свои задачи и не разочаровываться. Дадим шаблоны команд и расскажем обо всех лайфхаках и ограничениях. А еще покажем реальные ответы и результаты работы нейросетей — все идеи проверены на практике.

Другой важной проблемой является сложность настройки нейронных сетей. Настройка параметров таких систем может потребовать значительных усилий и временных затрат, а результаты работы могут быть не всегда предсказуемыми. Также нейронные сети могут столкнуться с проблемами переобучения или недообучения, что может повлиять на их способность корректно выполнять поставленные задачи.

Нейронная сеть – компонент искусственного интеллекта (ИИ или AI), является компьютерной системой, выстроенной на базе искусственных нейронов (вычислительные элементы). Как биологические нейроны в мозге человека, искусственные осуществляют обмен информацией. Не являются классической программой с готовыми алгоритмами, а пишут их в процессе обучения. Например, если генеративному ИИ показать тысячу примеров домов – она будет легко распознавать их в разных вариациях и сюжетах. Чем больше выборка домов, тем выше точность сети. Классическая структура включает в себя 3 слоя искусственных нейронов:

Нейросети могут быть универсальными, например, ChatGPT и YandexGPT дают ответы на вопросы, ищут информацию, рисуют картинки, составляют бизнес-планы и решают другие задачи. В это же время Midjourney и Kandinsky ориентированы на отрисовку изображений, Codeium проверяет и дополняет код, а SteosVoice идеальна для озвучки. Помимо предназначения, классификация выполняется по типу архитектуры:

Нейронные сети – это алгоритмы, инспирированные работой человеческого мозга, которые способны обучаться на основе большого объема данных. Они состоят из множества соединенных между собой элементов, называемых нейронами, которые передают и обрабатывают информацию, имитируя работу нервной системы.

Разноплановые «таланты» генеративного AI не на шутку испугали многих специалистов: по данным экспертов некоторые профессии вскоре могут исчезнуть с HR-рынка. В 2024 году Дженсен Хуанг, глава компании Nvidia, во время всемирного правительственного форума (проходил в ОАЭ) призвал более не обучаться программированию. По утверждению Дженсена, в ближайшем будущем кодингом начнут заниматься только нейросети. В качестве перспективной профессии он назвал промт-инжиниринг, связанный с созданием запросов для нейронок. Также акцентировал внимание на том, что получать знания стоит в сферах, связанных с сельским хозяйством, производством, биологией и образованием.

В целом, работа с нейронными сетями требует глубокого понимания искусственного интеллекта, математических методов и алгоритмов машинного обучения. И хотя нейронные сети обладают большим потенциалом для решения разнообразных задач, их использование может быть вызовом для исследователей и разработчиков.

Отзывы студентов

Уже посоветовала курс нескольким знакомым. Сразу начала тестировать промпты, замечать прогресс в результате после внедрения схем из учебника, получила заряд вдохновения, разгрузила себя от рутинных списков дел и, конечно, обрела целый спектр тем для обсуждения с друзьями! Достоинства: — Формат лекций для чтения с интерактивными тестами очень удобен для восприятия. Мне понравилось даже больше, чем смотреть вебы; — Дизайн сайта не отвлекает от единиц смысла. Все наглядно, дружелюбно и приятно для восприятия; — Материал изложен доступно и с возможностью сразу все поверить на практике. Если вы не успели начать работу с чатом GPT по инструкции из первого урока, — не расстраивайтесь. Практическая часть дана таким образом, что вам все равно будет все понятно. Потрясающий базовый курс. Огромное спасибо его авторам. Горячо рекомендую к изучению!

Основа взаимодействия с генеративным ИИ – запросы пользователей, которые они могут вводить как голосом, так с и помощью клавиатуры. При составлении промтов нужно использовать формулировки, применимые для обычных технических заданий, ориентированных на специалистов. Чем конкретнее изложено требование, тем релевантнее будет результат. В помощь – следующие рекомендации:

Искусственные нейроны составляют узлы, в которые заложены формулы. Узел получает информацию, осуществляет вычисление и направляет его дальше. Связь между ними обеспечивают синапсы – пути передачи данных, каждый из которых имеет вес. Последний является числовым коэффициентом, демонстрирующим важность результата нейрона по отношению к общим показателям. В необученных сетях распределение весов – случайное, если в ходе обучения путь ведет к эффективным решениям – его значимость (вес) увеличивается. Связи и показатели постоянно корректируются до тех пор, пока система не начнет выдавать стабильные результаты.

Volkswagen. С 2016 года автомобильный концерн ведет сотрудничество с компанией, которая функционирует на базе ИИ. Инструментарий обеспечивает аналитику, оптимизирующую рекламные процессы и бюджет. Используются рыночные данные (конкуренты, стоимость топлива, спрос). Сотрудничество принесло хорошие плоды: продажи Volkswagen !Up увеличились примерно на 14%, других моделей – на 20% и более.

В запросе важны конкретика и четкие параметры, дополнительно можно использовать универсальные подсказки, знакомые каждой нейронке: «опиши пошагово», «нарисуй в стиле», «от лица маркетолога» и аналогичные. Если реализована загрузка примеров – рекомендуется прибегнуть к функции, чтобы повысить качество результата и сократить количество генераций. На старте лучше использовать бесплатные нейросети, помогающие набить руку и понять принцип формирования запросов.

Зачастую в современном мире мы можем слышать о нейронных сетях, которые играют ключевую роль во многих областях науки, техники и бизнеса. Но что же они представляют из себя и каким образом функционируют? Давайте вместе разберемся в этой увлекательной теме.

Принцип работы нейронных сетей

С нейросетями немного сложнее, их невозможно запрограммировать один раз и навсегда: они обучаются, самостоятельно пишут алгоритмы и инструкции, проводят сверку с ответами. Например, сеть для генерации изображений: изначально она «увидела» огромное количество картинок с подписями, чтобы научиться определять, что же на них запечатлено. Если нужно обучить нейронку распознавать текст или музыку – применяются подходящие примеры. Рассмотрим, как это работает:

Изучение нейронных сетей может быть сложным и трудоемким процессом, но не теряйте мотивацию. Будьте готовы к постоянному обучению и развитию своих навыков. Постепенно, с практикой, вы станете более уверенными в работе с нейросетями и сможете применять их в различных областях.

Одной из основных проблем, с которой сталкиваются исследователи и разработчики, является сложность объяснения принципов работы нейронных сетей. Эти системы могут обладать высокой степенью абстракции, что затрудняет понимание их функционирования. Также нейронные сети могут быть подвержены проблемам, связанным с недостаточной точностью предсказаний или непредсказуемым поведением.

Domino’s Pizza. Компания ведет работу с Phrasee – генератором контента, который пишет электронные письма и интересные заголовки для пуш-уведомлений. Пока проект реализуется в тестовом режиме. Дополнительно – привлечение генеративного AI для повышения как численности клиентов, так и их лояльности. Сотрудничество с Phrasee позволило увеличить коэффициент кликов на более чем 50%.

Levi’s. Бренд начал работу с компанией Lalaland.ai, специализирующейся на нейросетях. Основной продукт – генерация AI моделей на основе искусственного интеллекта: они практически неотличимы от реальных, что позволяет хорошо экономить на фотосессиях.

В научных и технологических областях нейронные сети объясняют сложные зависимости между переменными, которые трудно или невозможно выявить с помощью традиционных методов. Они способны обучаться на больших объемах данных, что делает их эффективным инструментом для анализа информации, выявления трендов и принятия решений.

Нейросети обеспечивают создание новых возможностей, однако развитие рынка связано со сложностями – это наращивание вычислительных мощностей и хранилищ данных, компоненты для которых компенсируются за счет импортозамещения и других инструментов. Такие вызовы становятся толчком к развитию: компании, которые займут свободные ниши, могут получить отличный старт.

Российский сегмент генеративного ИИ развивается темпами, существенно опережающими мировые. В 2023 году выручка крупнейших ИИ-поставщиков выросла практически на 90%, но это не предел. Участники рынка отмечают, что качество продуктов не уступает зарубежным аналогам, а государственные программы поддержки и ориентирование на импортозамещение позволяют создавать/дорабатывать то, чего не хватает клиентам. Что сейчас в тренде и на пике развития: