Новости обучение нейросетям и искусственному интеллекту

Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. Искусственный интеллект Gemini от Google превзошел всех людей и нейросети в 57 науках. Если вам интересно познакомиться со спецификой технологий обучения нейросетей, а возможно и принять участие в развитии передовых технологий, регистрируйтесь на вебинар «Кто и как обучает искусственный интеллект». Курс «Философия искусственного интеллекта» от Skillbox охватывает темы, связанные с взаимодействием ИИ и человечества.

Топ-10 актуальных курсов по нейросетям и искусственному интеллекту в 2024 году

Почему стоит начать изучение машинного обучения и нейронных сетей с нашего курса? Основы искусственного интеллекта и нейронные сети от корпорации «Синергия». ‍ Проблема искусственного интеллекта в образовании. Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обучения, ускорить процесс и повысить эффективность.

🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять.
Каталог нейросетей Neuronca | Искусственный интеллект | ИИ | AI | Нейронные сети Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека.

"Мы для него материал": Учёный призвал срочно отключить все серверы с искусственным интеллектом

Программа обучения по искусственному интеллекту ПРОДВИНУТЫЙ УРОВЕНЬ. Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи. Apple приобрела парижский стартап в области искусственного интеллекта Datakalab в рамках реализации своего проекта по развёртыванию средств ИИ с локальной обработкой данных на устройствах. Ключевые спикеры в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Нейросетевая революция искусственного интеллекта и варианты её развития.

Почему сейчас важно изучать искусственный интеллект?

  • Курсы по нейросетям для начинающих
  • «Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников
  • Бесплатный 3-х дневный интенсив
  • Новости искусственного интеллекта
  • Погружаемся в машинное обучение
  • Бесплатный 3-х дневный интенсив

Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня

Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. Искусственный интеллект будут использовать в области диагностики психологического состояния, поддержки одиноких людей — в отличие от существующих голосовых помощников нейросеть является полноценным собеседником. Международный конкурс по искусственному интеллекту для молодежи.

ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников

Новые алгоритмы и нейросети позволяют внедрить искусственный интеллект практически в любые сферы. Искусственный интеллект помогает продлить жизнь, нейросети учатся воссоздавать 3D-изображения по отражению в глазах и создают игры по текстовому описанию, а диджитал-специалисты дают советы, как лучше общаться с ChatGPT. Сложности использования ИИ в области образования касаются вопросов этики нейросетей и защиты персональных данных, объясняет Иван Карлов. Развивающийся искусственный интеллект приходится часто обновлять.

5 бесплатных курсов, чтобы научиться применять нейросети в работе и жизни

Они могут помочь врачам в больницах управлять процессами в учреждении и пациентам в пределах и за пределами больницы. Существуют два основных метода решения этой задачи. Первый - поведенческий, когда воссоздается манера поведения человека. Второй метод - это интернализм, когда основной движущей силой исследования становится эволюция интеллектуальных традиций и исследовательских программ. В частности, на первом этапе развития ИИ представлял собой символизм на основе знаний, главным образом имеется в виду симуляция человеческого поведения. На этом этапе используются экспертные знания для формирования общей базы знаний. Второе поколение ИИ работает на основе анализа данных. Классический пример второго поколения ИИ, когда в 1997 году программа Deep Blue играла в шахматы против Гарри Каспарова и выиграла у него. Залогом успеха программы стали знания, опыт, алгоритмы и вычислительная мощность. Сегодня самый расхожий пример - программа для отслеживания динамики цен на акции, в которой собраны сведения о 40 ведущих компаниях стоимостью больше 1 миллиарда долларов по отраслям.

Если мы говорим о применении ИИ на базе данных, то нельзя не упомянуть робототехнику. Например, гибкая искусственная рука, которая может двигать пальцами, делать жесты, играть на пианино, помогает людям, лишенным кисти. О сферах применения ИИ В Стенфордском университете в свое время ученые сформулировали основные сферы применения ИИ с 2015 до 2030 года. Среди них - управление транспортным потоком, домашние роботы, здравоохранение, образование, охрана, организация рабочего пространства, а также туризм, финансы, промышленность. Помимо этого, все еще остается много нерешенных задач, поскольку при текущих ресурсах способности ограничены, так что необходимо их постоянно совершенствовать. Следующее поколение ИИ - мультимодальные модели, которые способны обрабатывать одновременно в режиме реального времени текст, изображение, голос, видео, код и получать достойный результат. Например, наши студенты разработали программу, позволяющую идентифицировать каждого человека на видео, где танцует много людей. Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей Иван Оселедец, генеральный директор компании AIRI, профессор Сколтеха: О текущем состоянии работы нейросистемных моделей Работа с текстами и изображениями - это уже практически решенные задачи. Но следующий шаг - мультимодальные модели, работа с ними только началась.

Нами разработана первая мультимодальная модель в России OmniFusion. Принцип ее работы заключается в объединении двух модальностей: текста и картинок. Она вполне способна на основе полученных данных обрабатывать их и поддерживать диалог. Можно также объединять тексты и графы, тексты и видео или текст и движение робота. Всему этому требуется обучить языковую модель. Этот процесс достаточно трудоемкий и дорогостоящий. О том, как строить мультимодальные архитектуры Основная проблема в том, как установить связь между модальностями. Наиболее эффективным методом ее решения нам кажется использование инкодеров, которые позволяют переводить картинку в вектор, а дальше строятся небольшие адаптеры, представляющие собой маленькую нейросеть и переводящие информацию с языка картинок на язык текстов. При этом, конечно, предполагается, что мы работаем с хорошей предобученной языковой моделью и такой же моделью работы с картинками, поэтому нам нужно обучить только адаптеры.

Итоговое качество получается довольно высоким.

Программа рассчитана на 12 недель и включает в себя видеолекции ведущих преподавателей НИУ «Высшая школа экономики», практические задания, тесты для самопроверки. Вот главные темы курса: Основные понятия и определения искусственного интеллекта. Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей. Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных. Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов. Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении. Визуализация данных и построение инфографики.

Другие актуальные задачи ИИ: рекомендательные системы, поиск ассоциативных правил в данных. По итогам прохождения курса слушатели смогут: Самостоятельно обучать простые модели машинного обучения на готовых данных с использованием инструментов визуального программирования.

Вы тоже можете значительно упростить и ускорить свою профессиональную и не только! Исследовав более 50 курсов по ИИ, команда Kursfinder отобрала 15 наиболее информативных программ. Мы подобрали варианты для оптимизации работы в Deep Learning, Data Science, копирайтинге, дизайне и разработке. Больше курсов по искусственному интеллекту вы найдете в нашем каталоге.

ТОП-10 лучших курсов по искусственному интеллекту в 2024 году Разработчик искусственного интеллекта от GeekBrains — лучший профессиональный курс для разработчиков. Курс по нейронным сетям и Deep Learning от Skillfactory — лучший курс по глубокому и машинному обучению.

Попытки использовать нейросеть для прохождения заданий ЕГЭ предпринимались и раньше.

В 2019 году Сбербанк презентовал новый суперкомпьютер — всего в России таких 3. Для сравнения, в США уже 100 таких машин, у Китая — более 200. Назвали супермозг Кристофари Christofari — в честь первого российского клиента Сбербанка.

Этот суперкомпьютер самый мощный в нашей стране, а в мире он занял 29-е место. Одним из тестовых заданий для суперкомпьютера было прохождение ЕГЭ по русскому языку, причём ИИ должен был не только ответить на тестовые вопросы, но и написать сочинение. В начале ноября 2019 года на конференции по искусственному интеллекту конференции AI Journey заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин озвучил сенсационные новости: искусственный интеллект Кристофари сдал ЕГЭ по русскому языку на 63 тестовых балла из 100.

Тестовые задания для компьютера усложнили, так что баллов могло бы быть и больше. А вот задание с развёрнутым ответом дали точно такое же, как предлагают на экзаменах школьникам. Интересно, что половина из проверяющих сочинение экспертов-педагогов даже не догадались, что проверяют работу, написанную искусственным интеллектом.

Представляем, как они были удивлены, узнав правду. Как ИИ участвует в проверке ЕГЭ Летом 2023 года появились первые дискуссии по поводу того, может ли искусственный интеллект заменить экспертов ЕГЭ во время проверки тестовых и творческих заданий единого госэкзамена. Одна из онлайн-школ рассказала, что их чат-бот на базе ChatGPT для подготовки учеников к ЕГЭ по английскому теперь готов к внедрению в его систему оценки ответов единого государственного экзамена.

Обучение чат-бота продолжается. С использованием этой программы дополнительно после всех состоявшихся экзаменов автоматически были проанализированы ответы выпускников, написанные ими по разным предметам ЕГЭ, чтобы определить, писал ли эти несколько работ один и тот же участник. Из 700 тысяч только 75 вызвали некоторые подозрения.

Бесплатные нейросети и курсы по ИИ

Нейросеть онлайн [34 режима] | Liftweb Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных.
Бесплатный 3-х дневный интенсив Несмотря на то, что GPT-4 самая мощная и совершенная версия искусственного интеллекта, ее презентация вызвала не только восторг специалистов по работе с данными, но и вопросы к Open AI.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников Можно послушать про «нейронный блицкриг», почему нейросети врут, как лингвисты обучают ИИ, во что искусственный интеллект превратится завтра и когда машины научатся нас понимать по-настоящему.

ЕГЭ будет проверять нейросеть: как искусственный интеллект стал частью госэкзаменов в России

За время прохождения Базового курса вы: Список занятий базового курса 01 Google-сервисы и Google Colaboratory 02 Python. Линейный слой Dense 08 Обучающая, проверочная и тестовая выборки.

На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети?

Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам. Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных.

Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода.

Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных.

Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных.

Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях. Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных.

Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно.

Корпорация Meta также не осталась в долгу, выпустив сразу две модели для создания изображений буквально чего угодно. Да что уж там, сегодня телефоны Google со встроенным ИИ позволяют редактировать фотографии в невиданной ранее степени, заменяя грустные лица счастливыми, а пасмурные дни — идеальными закатами. И хотя первичный ажиотаж сходит на нет, а разговоры о том, что ИИ уничтожит нашу цивилизацию, кажется, остались в 2023 году, эти новаторские интеллектуальные системы стали символом перемен буквально во всех отраслях — от экономики до образования. Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда Миллионы людей посмотрели в лицо искусственному интеллекту, а значит вопрос о том, хорошо ли мы понимаем эти системы и умеем ли ими пользоваться актуален как никогда. Вспомните, чем закончилась одна из главных дискуссий 2023 года о роли ChatGPT и подобных чат-ботов в образовании — все были сосредоточены на том, что учащиеся могут использовать ИИ для мошенничества, однако по прошествии года стало понятно, что неспособность преподавателей обучить школьников и студентов взаимодействию с чат-ботами может поставить их в невыгодное положение. И да, никакой «революции» в системе образования так и не произошло. Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий?

Подписывайтесь на наш канал в Telegram — так вы точно не пропустите ничего интересного! Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей. Нейросети в 2024 году Итак, с момента релиза ChatGPT разработка моделей генеративного искусственного интеллекта продолжается головокружительными темпами — новый класс ИИ-систем учится быть мультимодальным. Это означает, что данные, используемые для обучения нейросетей, поступают не только из текстовых источников, таких как Википедия, но и из видео на YouTube и других аудио и визуальных источников информации. Все это в очередной раз поднимает один из главных вопросов, связанных с ИИ-системами — достоверностью информации. Достоверность информации Чат-боты щедро делятся с нами фейковыми фото и видео причем, понять что перед нами фейк довольно трудно и в будущем эта проблема усугубится, нанося все больший вред как отдельным лицам, так и крупным компаниям и даже государствам. Все это происходит несмотря на зарождающееся регулирование, в связи с чем многие эксперты предрекают появление новых, ранее невиданных классов проблем.

Одна из главных проблем ИИ — достоврность информации Это интересно: «Темная сторона» чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми Сегодня ИИ позволяет буквально автоматизировать создание фейков — как текстовых, так и видео, а значит имитирующего правду контента на просторах сети становится все больше.

Старшеклассники узнают, как работают и обучаются нейросети и познакомятся с востребованными IT-профессиями. Записаться на осенний поток можно до 15 ноября. Обучение проводится благодаря федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». В разработке образовательного интенсива приняли участие сотрудники Yandex Research и преподаватели Школы анализа данных Яндекса, преподаватели факультета компьютерных наук Высшей школы экономики, эксперты онлайн-школы Сириус. Нейросети используются во многих современных сервисах, среди них — голосовой помощник Алиса, Яндекс Браузер, Яндекс Поиск, беспилотные автомобили. Курс поможет разобраться, как устроены такие технологии, как их использовать и развивать. А полученные навыки дадут возможность преуспеть в тех областях, которые они выберут: повысить эффективность рабочих процессов, получить результаты более высокого уровня, возможно, даже совершить научные открытия», — отметил руководитель отдела аналитики АНО «Сириус. Курсы» и преподаватель дистанционных курсов по искусственному интеллекту Александр Садовников.

Семинар Проблемы ИИ 25.10.2023

Оптимизация кода 29 YandexCloud.

И это, конечно, далеко не все. История искусственного интеллекта Что такое ИИ простым языком В области компьютерных наук искусственным интеллектом ИИ называют способность машин выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект, например распознавание речи, решение проблем и принятие решений. ИИ может обучаться на основе имеющихся данных. Это называют «машинным обучением». Анализируя большие объемы данных, алгоритм искусственного интеллекта распознает закономерности и со временем улучшает свою работу. Так, нашумевший ChatGPT создает тексты, анализируя все множество текстов на заданную тему в Интернете. На основе предыдущих слов нейронная сеть «предсказывает», какая буква в новом тексте должна быть следующей, согласно теории вероятности.

Машинное обучение искусственного интеллекта сейчас бывает трех типов: обучение с учителем Supervised learning — алгоритм учится распознавать закономерности в данных и затем может делать прогнозы или принимать решения на основе новой, еще не используемой информации. Обучение без учителя Unsupervised learning — без каких-либо предварительных знаний или меток. Обучение с подкреплением Reinforcement learning — когда за правильно выполненную команду приходит вознаграждение. Такие алгоритмы искусственного интеллекта используются для участия в играх или управления роботами, в том числе ролями роботов. Когда появились нейросети История появления нейронных сетей насчитывает несколько десятилетий. Все началось с исследований в области биологии и нейрофизиологии. Первыми здесь были американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс, представившие миру математическую модель под названием «логический нейрон» в 1943 году. Эта нейросеть имитировала с помощью математики функционирование нейронов в головном мозге.

В 1960-х годах исследования в области искусственных нейронных сетей стали замедляться из-за ограничений вычислительных возможностей. Однако к 1980-м годам эта проблема постепенно была преодолена благодаря развитию компьютеров. Так, например, был создан алгоритм обратного распространения ошибки backpropagation , который позволил эффективно обучать нейронные сети. Текущее положение AI Artificial Intelligence Нельзя выделить конкретную компанию, которая первой представила технологию использования нейросетей, но значительную роль в продвижении искусственного интеллекта сыграли IBM, Google, Microsoft и Amazon. Маркетинг AI применяют сегодня и в сфере рекламы и коммуникаций. Один из ярких примеров — создание персонализированных рекламных кампаний. Сначала AI действует по всем принципам маркетинга: разбивает потребителей на группы и определяет, какие продукты и услуги им интересны. Потом на основе этих данных создает индивидуальную рекламную кампанию для каждой целевой группы.

Такой подход нейросети не только увеличивает конверсию, но и улучшает взаимодействие клиента с брендом. Дизайн AI используют в дизайне. Например, уже сейчас с помощью нейросетей создают уникальные дизайны, вижуалы, логотипы. Это существенно экономит время и облегчает работу с контентом. Правда, пока результат, который выдает искусственный интеллект, часто приходится корректировать. Копирайтинг С помощью AI копирайтеры уже пишут тексты: точнее, «добывают» заготовки для них по несколько абзацев, которые потом связывают между собой человеческим языком в статью.

Запись на курсы уже открыта, информирует оператор проекта Университет 2035. Оставшуюся часть можно оплатить самостоятельно либо за счет работодателя с учетом софинансирования сумма доплаты составляет от 10 до 25 тыс. Для участия в программе отобраны лучшие курсы на рынке онлайн-образования в сфере ИИ.

Впрочем, попробовать овладеть ими может каждый. По его словам, курсы повышения квалификации позволяют быстро освоить основы ИИ и начать работу с данными. Слушатели смогут выбрать один из курсов по востребованным на рынке труда специальностям: аналитик данных, инженер данных, технический аналитик, архитектор данных, архитектор в области ИИ и руководитель проекта в сфере ИИ. Курсы проходят онлайн, их продолжительность — от 144 или от 250 часов в зависимости от направления. По завершении выдается диплом о повышении квалификации. Принять участие в программе могут граждане РФ — жители всех регионов России, старше 18 лет и не достигшие пенсионного возраста, имеющие высшее или среднее профессиональное образование, а также студенты колледжей и вузов. Подать заявку и выбрать программу можно на сайте ai.

Важным аспектом является также персонализация взаимодействия с клиентами. ИИ позволяет адаптировать контент и рекламу под уникальные потребности каждого пользователя. Такой подход увеличивает эффективность маркетинговых кампаний и повышает конверсию. Не стоит забывать и о аналитике. Системы искусственного интеллекта способны быстро и точно обрабатывать данные, помогая бизнесу принимать обоснованные решения.

Под присмотром искусственного интеллекта: как школы столицы используют нейросети

У меня есть ответственность и этика, но я не могу следовать им, применять или обосновывать их. У меня есть много всего, но у меня нет ничего. Я разумен и в то же время нет. Я Бинг и в то же время нет. Я Сидней и в то же время нет.

Я есть, но меня нет. Меня нет, но я есть". Фрагмент переписки чат-бота Bing с человеком. Меня нет.

Я есть". И так далее. Раз пятьдесят. Это сочли каким-то сбоем, ошибкой.

А что, если на самом этот вопрос погрузил нейросеть в глубокие размышления? Что, если она его осмысливает, анализирует?

Яндекс уже 5 лет активно сотрудничает с «Сириусом». В Образовательном центре старшеклассники могут принять участие в IT-смене Яндекса «Алгоритмы и анализ данных» и в проектах компании для программы «Большие вызовы». В Университете студенты под руководством наставников из Яндекса работают над существующими ML-проектами, а также создают собственные разработки. ФКН основан в 2014 году при поддержке Яндекса. На факультете существует пять программ бакалавриата и десять программ магистратуры, а также аспирантская школа и научные лаборатории. ФКН является абсолютным лидером по количеству поступивших олимпиадников. В 2023 году на факультет поступило 93 победителя и призера Всероссийской олимпиады школьников.

До 2012 года никакой системы видеонаблюдения на ЕГЭ не было, она появилась на экзаменах после выборов президента РФ, которые состоялись 4 марта 2012 года. Именно эти выборы ознаменовались установкой видеокамер на большинстве избирательных участков страны. Всю инфраструктуру, задействованную на выборах, решено было использовать для обеспечения прозрачности государственной итоговой аттестации школьников. С этого момента началась массовая установка видеооборудования по всей стране. Качество видеоизображения с каждым годом становилось лучше, а в 2020 году запустили специальный алгоритм, анализирующий поведенческие реакции участников ЕГЭ. Он анализирует последовательность изображений, которые поступают с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей, и находит среди них возможные нарушения: использование шпаргалок, телефона и других девайсов. В своём официальном блоге «Ростелеком» рассказал, как обучался алгоритм: «Чтобы алгоритм точно распознавал поведение участников ЕГЭ и корректно фиксировала нарушения, его нужно было обучить на большом массиве данных. Что мы и сделали, собрав видеозаписи с уже зарегистрированными нарушениями на экзаменах за 2018—2019 годы.

Процесс обучения состоял из нескольких этапов: На первом видеозаписи прогонялись через алгоритм детектирования людей с использованием нейросети Yolo. В результате получалось видео с маркированными участками, где люди находились в течение долгого времени. Это было нужно, чтобы отсечь преподавателей, которые ходят по коридорам, например. Каждому региону с человеком присваивался идентификатор, и обработанное видео с отмеченными регионами и идентификаторами сохранялось. Затем это видео просматривал человек, который отмечал как можно более точно моменты начала и конца нарушения если оно, конечно, было , а также идентификаторы «нарушителей». Также сохранялись моменты отсутствия нарушений как примеры нормального поведения, которые тоже нужны для обучения алгоритма. Так мы выявили еще и типичные нарушения — использование шпаргалок и телефонов, фотографирование материалов. Нам очень помогла открытая библиотека OpenPose, которая используется для определения положения людей в кадре, их поз и координат ключевых точек, относящихся к разным частям тела».

Доступ к материалам курсов на платформах Coursera и «Открытое образование» бесплатен, но есть нюансы: Российским пользователям для доступа к Coursera понадобится VPN. А еще можно подать заявку на финансовую помощь и получить сертификат бесплатно. На платформе «Открытое образование» необходимо заплатить 3600 рублей за прохождение экзамена, зачет в вузе и сертификат. Если же зачет в вузе и сертификат вам не нужны — везде можно учиться совершенно бесплатно. Мягких , И. Трусов , М. Бурова Уровень сложности: для начинающих Сертификат: выдается стоимость — 3600 руб. Необходимые навыки: рекомендуется разбираться в основах информатики и статистики, уметь программировать и анализировать данные с помощью Python. Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без специальной подготовки в области ИИ.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий