Делегируй текучку нейросети и не трать много времени на мелкие задачи. Основы нейронных сетей•30 мин. Участник проекта «Сколково» Zerocoder предлагает курс «Нейросети для жизни», который рассчитан на решение повседневных задач. группе, личного сопровождения или корпоративного обучения. Тем, кто уже владеет базовыми навыками IT, курс поможет добавить в арсенал нейросети и расширить профессиональные компетенции.
Нейросеть онлайн чат-бот GPT
Выберете площадку для продаж и правильно составите заявку. Модуль 6. Онлайн галереи — обзор площадки, покупатель, условия Урок 2.
Подготовка портфолио для публикации на онлайн-площадках Урок 3. Функции и особенности онлайн-галерей Урок 4. Создание и подача заявок — с чем и как заходить Урок 5.
Подача заявки на Artfinder Урок 6. Ценообразование, Настройка магазина Урок 7.
Нейрочат отвечает в режиме реального времени. Это удобно, чтобы получать ответы на свои вопросы быстрее. Введите ваш вопрос Сгенерируй 3 креативных заголовков для блог-поста о нутрициологии Отправить.
Программа курса: Модуль 2. Инструкция по установке и оплате нейросетей.
Модуль 4. Создаем статичную графику и иллюстрации с помощью нейросетей. Модуль 6. Видеопродакшен в нейросетях. Что ученики получают на выходе: умение генерировать запросы, настраивать нейросеть под себя и создавать с ее помощью статичные и анимированные изображения, видеоклипы, баннеры, игровые локации и персонажи; портфолио; стажировка; помощь при поиске клиентов.
Длительность курса: 2 месяца. Разработчик искусственного интеллекта Курс «Разработчик искусственного интеллекта» от образовательной платформы Geek Brains проходит в формате лекций в записи и прямые эфиры и семинаров с практическими заданиями, выполняемых под контролем преподавателя. Студентам предоставляется доступ к онлайн-библиотеке с материалами для самостоятельного изучения и отработки практических навыков.
Курсы по нейронным сетям
В приложении «НейроКафе» вы найдёте самые актуальные новости и курсы Института психологии творчества, легко найдёте каналы связи с нами и другими людьми. В последнее время интернет взорван количеством курсов и вебинаров по работе с нейросетями. Если вы находитесь в поиске новых творческих путей и хотите расширить свои горизонты, этот курс откроет перед вами мир возможностей, которые предоставляют нейросети. Выбирай нейросети, как перспективное направление со стабильным заработком. Первый поток курса «Нейросеть для фотографа» был продан за 3 дня ещё до официального открытия продаж. В сети есть готовые руководства по созданию онлайн-курсов с нуля с помощью нейросетей.
Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас
которые хотят понять, какие возможности есть у нейросетей и как их использовать для решения бизнес-задач. Инфоурок › Курсы повышения квалификации ›Курс повышения квалификации «Использование нейросетей в учебной и научной работе: ChatGPT, DALL-E 2, Midjourney». Курс помогает освоить 40 нейросетей: от сервисов для генерации текста, до программ для работы с фото и видео. Тем, кто уже владеет базовыми навыками IT, курс поможет добавить в арсенал нейросети и расширить профессиональные компетенции. Собрали хорошие дистанционные курсы обучения по работе с нейросетями, генерирующими изображения.
Выбери формат
Запишитесь на курс, освойте нейросети и найдите первый заказ уже во время обучения. В этой части курса вы погрузитесь в свёрточные нейронные сети, методы регуляризации и нормализации, которые делают реальные задачи – разрешимыми. Научись за 3 дня работать с нейросетями тратя на это минимум времени.
30 обучающих программ по нейросетям в 2024 году: платные и бесплатные курсы
Долгая краткосрочная память LSTM и принцип её работы. Экспоненциальное сглаживание в блоке памяти LSTM. Функции активации LSTM. Управляемый рекуррентный блок GRU.
Машинный перевод, как частный случай задачи Seq2Seq. Архитектура Transformer и Universal transformer. Занятие 9 — Автоэнкодеры Структура и обучение автоэнкодера.
Очищение изображения от шумов. Регуляризация: лассо-регрессия и гребневая регрессия. Вариативность в латентном пространстве.
Плавная интерполяция. Сжатие данных. Занятие 10 — Обучение с подкреплением Обучение с подкреплением RL.
OpenAI и gym. Обучение без учителя. Агент, функция награды, состояние среды.
Типовые среды: Atari, шахматы, Go, gym. Классификация алгоритмов RL. Reward shaping.
Типовые ошибки при обучении с подкреплением и их причины. Важность отсутствия априорных знаний при обучении. Experience replay.
Double DQN. Эпсилон-жадный алгоритм. Выборки случайных фрагментов записей для обучения.
Занятие 12 — Перенос обучения Занятие 11 — Перенос обучения Зачем нужен перенос обучения.
Your submission has been received! Something went wrong while submitting the form.
Добро пожаловать в нейробудущее! Новые возможности меняют правила игры.
Яков — отличный спикер, 6 часов пролетели незаметно! И сделать какое-то централизованное питание, это было не продумано.
Либо предупреждать об этом заранее. Отдельное спасибо организаторам за индивидуальный подход и готовность включиться в решение вопросов! Спасибо за возможность совместной рефлексии о будущем образования! Яков великолепен, как всегда!
Очень полезный семинар! За небольшое количество времени на практике получаешь в пользование отличные, супер нужные инструменты. Очень верно выбрана тактика проведения. Действительно оценить полезность современных инструментов сложно, если не попробуешь на своем опыте порешать очень разные задачи, наиболее типичные для многих, не смотря на разные сферы деятельности.
Было бы очень круто еще получать в конце обучения короткий гайд со всеми ссылками и алгоритмом последовательности нажатия кнопок для ключевых операций. Запомнить так много сразу последовательностей крайне сложно.
Поэтому может решать конкретные задачи, например писать текст или рисовать иллюстрации. В чем заключается обучение нейронной сети? Обучением занимаются AI-тренеры. Они готовят эталонную информацию, на которую ориентируются алгоритмы нейросетей, оценивают их ответы и проверяют, насколько они точные. Сначала с помощью формул и числовых значений AI-тренеры предоставляют информацию с пояснением, что это такое.
Например, «собака» — 1, «кошка» — 2, «курица» — 3. Обычно данных очень много — в 10 раз больше, чем нейронов. Информация автоматически обрабатывается и преобразуется в математические коэффициенты. Это можно сравнить с работой человеческого организма, когда увиденное глазами превращается в нервные импульсы, которые передаются в мозг. У каждого нейрона есть вес, который показывает, насколько информация в конкретном нейроне значима для всей сети. Во время обучения этот показатель автоматически меняется. В результате определенные нейроны реагируют, например, на силуэт собаки и преобразуются в ответ «Это собака».
Какие есть методы обучения нейронных сетей? Чаще всего применяют один из двух методов: С учителем. Нейросеть получает набор информации, в котором отмечены значения данных. Иными словами — вопросы и ответы, которые она должна давать. Нейросеть анализирует большой объем информации и благодаря этому учится генерировать правильный результат по запросам человека. Без учителя. Нейросеть получает неразмеченные данные и пытается сама выявить в них связи, закономерности, общие признаки.
На каком языке лучше писать нейронные сети?