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

Вышел новый бесплатный курс от deeplearning.ai по сложным техникам RAG (Retrieval Augmented Generation).

В этом курсе преподаются продвинутые техники работы с LLM, которые помогут вам генерировать хорошие и релевантные ответы и.

deeplearning.ai/short-courses/building-evaluating-advanced-rag/

Многослойные нейронные сети (MLP):

- Это компьютерные модели, которые могут учиться и принимать решения.

- Они полезны, например, для определения, является ли письмо спамом или для предсказания цены дома.

Сверточные нейронные сети (CNN):

- Эти модели хороши в распознавании объектов на фотографиях.

Это третий из очень важных момент, без которого не получиться генерить фото с вашим лицом в любой локации, под любой сценарий.

Выглядит странно, но ждём дальнейшего развития.

«Яндекс» расширяет функционал своей нейросети «Шедеврум» — теперь она может генерировать короткие видеоролики по текстовому запросу. Об этом компания рассказала в своём блоге.

Человекоподобный робот Ameca научился рисовать, благодаря внедрению нейросети Stable Diffusion. Для демонстрации робохудожница изобразила кошку.

Робот сразу ответил тем, кому рисунок покажется простоватым: «Если вам не нравится моё искусство, то вы, вероятно, просто не понимаете искусство».

Новый метод персонализации изображений Perfusion, разработанный компанией Nvidia, занимает 100 КБ места, а для воспроизведения концепции требуется всего 4 минуты обучения.

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

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