Ai Новости: Искусственные нейронные сети (нейросети). Примеры реализации, обучение, архитектура

Мы отобрали бесплатные, или имеющие бесплатный период использования, так что можете переходить по ссылкам и пробовать.

1. AI2image

В полку необычных камер с нейросетью на борту появилось новое устройство. Мексиканский разработчик Диего Трухильо Писанти  создал проект Blind Camera. Это камера, которая оснащена одноплатным компьютером Raspberry Pi 3 B и нейросетью. А вот объектива у неё нет.

Камера собирает данные о местоположении, времени суток, погоде и близлежащих местах. Корпус камеры напечатан на 3д-принтере, внутри находится Raspberry Pi 4. Вместо объектива у камеры красный как у крота нос. Устройству нужен постоянный доступ в интернет, а для генерации изображений используется Stable Diffusion.

Нейросеть, генерирующая картинки, использует алгоритмы, базирующиеся на глубоком обучении и сверточных нейронных сетях.

Стартап Runway, принимавший участие в создании Stable Diffusion — популярного ИИ, генерирующего изображения, анонсировал новую нейронную сеть, которая позволяет создавать видео на основе текстовых описаний.

Мероприятия прошло 14 января 2023 года в Дубае, Москве, Ереване и Алма-аты. Встреча специалистов состоялась в рамках проекта "Модель мира". Впервые обсудили нейросети, генерационные модели и ChatGPT для бизнеса. Модератор: Федяков Иван, руководитель и основатель INFOLine.

Выступали спикеры:

Нейросеть Stable Diffusion: картинка на заставку.

Делимся своими результатами, спрашиваем и советуем.

Эта программа — дело рук разработчиков из компании stability.ai , которая занимается поддержкой и развитием проектов, связанных с искусственным интеллектом.

Объяснение популярной минимаксной игры GAN и функции общих потерь модели

Генеративно-состязательные сети (GAN) приобрели известность не так давно. Наиболее популярны эти сети в области машинного зрения. К старту нашего флагманского курса по Data Science рассказываем, какая математика у них под капотом.

Нейросеть поможет сгенерировать изображение или дизайн.

Библиотека Esri пополнилась новыми предварительно обученными моделями глубокого обучения. Теперь в ArcGIS Living Atlas of the World можно выбрать из 43 различных моделей!

Прежде доступ к ней был возможен только по приглашениям.

OpenAI открыла доступ к нейронной сети DALL-E 2, генерирующей изображения по описанию. С момента запуска в начале года нейросеть DALL-E 2 была доступна только по приглашениям. С тех пор на рынок вышло несколько похожих нейросетей.

Credit: NASA, ESA, G. Illingworth (UCO/Lick Observatory and the University of California, Santa Cruz), R. Bouwens (UCO/Lick Observatory and Leiden University) and the HUDF09 Team

Обещают открыть доступ примерно для миллиона пользователей в течение нескольких недель. Записаться можно тут: https://labs.openai.com/waitlist

Бесплатно можно будет генерировать 200 изображений в первый месяц и по 60 каждые следующие 30 дней. Дополнительные генерации платные — 460 штук за 15 долларов.

С сегодняшнего дня пользователи получают полные права на коммерческое использование изображений, созданных ими с помощью DALL-E, включая право на перепечатку, продажу и мерчандайзинг. Сюда входят изображения, созданные ими во время предварительного просмотра.

Некоммерческая организация OpenAI заявила о снижении предвзятости и улучшении безопасности в последнем обновлении генератора изображений DALL-E 2.

DALL·E now generates images of people that more accurately reflect the diversity of the world’s population. https://t.co/m2eOipOfwm

Команда CберБанка представила мультимодальную нейросеть Kandinsky. По словам пресс-службы, это самая большая на данный момент модель создания изображений по текстовому описанию на русском языке.

И вот в последнем обновлении компания представлена новую мощную модель искусственного интеллекта, увеличив разрешение получаемых изображений в четыре раза, а также добавив больше материалов.

Как они сами сообщили: «По мере развития искусства и навыков художников должны расти и их творческие инструменты.»

План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.

В этой статье мы будем разбирать код программы, в которой используется Deep Learning и OpenCV. Её суть: распознавание объектов в реальном времени.

Содержание статьи:

Часть 1: распознавание объектов в реальном времени — работаем с кодом

Пишем код для работы с командной строкой

Добавляем основные объекты

Сверточные нейронные сети для распознавания образов от Stanford University

@proglib

1. Введение в сверточные нейронные сети для распознавания образов

2. Классификация изображений

3. Функции потерь и оптимизация

4. Введение в нейронные сети

5. Сверточные нейронные сети

Практика С/С++

1. Как работает С/С++

2. Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты

3. Машинное обучение. Создание нейронной сети

Создание Chatbot с помощью Deep Learning, Python и TensorFlow

1. Введение

2. Структура данных

3. Буферный набор данных

4. Определение вставки

5. Создание базы данных

6. Обучение данных

7. Обучение модели

8. Концепции и параметры Neural Machine Translation (NMT)

Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – самый популярный тип машинного обучения. Читайте в статье о тонкостях работы с ним.

Если вы изучаете ИИ, возможно, вы также слышали о появлении такого революционного явления, как капсульные сети. Начните их использовать уже сегодня!

Курс начального уровня по программированию глубоких нейронных сетей и глубокому обучению на Python.

1. Введение

2. Искусственные нейронные сети

3. Обучение нейронных сетей

4. Библиотеки глубокого обучения

5. Распознавание рукописных цифр

6. Анализ качества обучения нейронной сети

Justin Pickard / Flickr