Нейросеть что это и как она работает простым языком для новичков.

Приветствую вас, друзья!

Попробуем разобраться что такое Нейронная сеть и как она работает.

Для начала поймем, что «Нейронная сеть» (Нейросеть) и «Искусственный интеллект» (ИИ) — не одно и тоже, хотя эти понятия связаны между собой.

ИИ — относится к компьютерной технологии, которая позволяет имитировать интеллект человека и выполнение «умных» задач. ИИ использует различные методы и алгоритмы для создания чего-то нового.

Нейронная сеть — это специфический тип ИИ, который имитирует работу человеческих нейронов с помощью связывания их в цепочки из искусственных нейронов. Нейронная сеть может обработать большой объем данных и использовать его для обучения и решения задач в автоматическом режиме.

Нейросеть — это чудо-технология, которая позволяет компьютеру обучаться через опыт и самостоятельно принимать решения. Это как будто маленький мозг внутри компьютера. Эти мозги бывают разных типов: от простых, которые могут распознавать лица на фото, до сложных, которые могут учиться играть в шахматы или поиску лекарств от страшных болезней. Каждая нейросеть имеет множество нейронов, которые подобны нейронам в головном мозге человека. Эти нейроны связаны между собой с помощью сверхмощных каналов передачи данных, которых обычный компьютер не может иметь. Но как это все работает? Нейросеть получает данные, обрабатывает их, а затем выводит результат. Все это делается благодаря процессу, который называется «обучением». Простыми словами, это означает, что нейросеть получает данные, находит в них общие закономерности и использует их для решения задачи. Кстати, это очень удобно для людей, потому что мы можем обучать нейросеть распознавать образы, звуки и даже язык. Именно поэтому нейросети стали настоящим прорывом в мире технологий и уже сегодня используются в самых неожиданных областях.

Как работает нейросеть

Представьте, что у Вас есть магическая шкатулка, которая может создавать картинки по желанию. Но чтобы она знала, что именно нарисовать, ей надо дать четкое задание. Вот так, например работает нейросеть DALL·E. Она может создавать уникальные изображения по словесным описаниям. Например, можно попросить ее нарисовать «помаду-авокадо» или «зеленую лампу в виде кролика», а она выполнит просьбу, создав уникальное изображение. Как это возможно? Очень просто — нейросеть уже имеет в своей базе данных миллионы изображений, и использует их для создания новых. Она исследует все возможные комбинации изображений и словесных описаний для создания новых, уникальных работ. Это действительно потрясающий инструмент, который может быть использован в различных областях, от маркетинга до искусства и разработки продуктов.

Виды нейронных сетей

Сегодня нейронные сети — это одна из самых захватывающих и быстро развивающихся технологий. Они умеют понимать показания медицинских приборов, распознавать голоса и лица людей, играть в компьютерные игры, делать прогнозы погоды, сочинять музыку, создавать изображения, видео и многое другое. Каждый тип нейросетей решает свой конкретный класс задач:

Прямой тип распространения — самый базовый вид нейронной сети, который используется для обработки и классификации данных вроде картинок и звуков.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — используются для работы с данными, которые можно интерпретировать как последовательности, например, аудиозаписями или текстами. Они часто используются для создания автопереводчиков и обработки естественного языка.
Сверточные нейронные сети (CNN) — используются для анализа и обработки изображений. Они особенно хорошо подходят для распознавания объектов на фотографиях.
Автокодировщики — используются для сжатия информации, например, для уменьшения размера фотографии.
Генеративно-состязательные нейросети (GAN)- используются для создания новых изображений и звуковых файлов на основе обучающих данных.
Нейронные сети на основе долгой краткосрочной памяти (LSTM) — это тип нейросетей, который используется для работы с данными, имеющими временную составляющую, как, например, речевые данные.

Примеры известных нейронных сетей:

StyleGAN — генеративно-состязательная нейросеть для создания высокореалистичных изображений, созданная компанией NVIDIA. Она обладает способностью управлять параметрами стиля и контролировать вид исходных изображений.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) — нейросеть для генерации текста и изображений, созданная компанией OpenAI. Она использует трансформерное предобучение на огромных объемах данных для создания высококачественных изображений на основе предоставленных текстовых описаний.
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это одна из самых продвинутых нейросетей для создания текстов на естественном языке. Она основана на моделировании с использованием глубоких обучающихся алгоритмов нейронных сетей.
LSTM (Long Short-Term Memory) — это тип нейронных сетей, который сейчас широко используется для генерации текста. LSTM-сети способны ‘запоминать’ предыдущие входы и использовать эту информацию для генерации последующих слов и фраз.
DeepFake — это нейросеть, которая используется для создания поддельных видео, в которых можно заменить лица актеров на лица других людей. Эта нейросеть может создавать новые сцены с использованием лиц людей из других видео, что делает ее очень полезной для создания фильмов и других видеороликов.
Vid2Vid — это нейросеть, которая используется для конвертации видео из одного формата в другой, например, из аквариумного окна в реалистичное видео с окном, открывающимся на улицу. Vid2Vid использует глубокое обучение для создания более качественного видео, чем это может сделать обычная программная обработка.
Magenta — это платформа машинного обучения от Google, которая разрабатывается для создания новой музыки и изучения ее содержания. Magenta использует нейронные сети и рекуррентные модели, чтобы обучать музыкальные последовательности на основе уже существующей музыки.
Amper Music — это нейросетевая платформа, которая автоматически создает музыку для видео и других проектов, адаптируя ее к образцу и настроению контента. Amper использует нейросети и машинное обучение для создания уникальных, настраиваемых композиций.

Недостатки нейронных сетей

Нейронные сети — это потрясающая технология, но у нее есть и некоторые недостатки.

Во-первых, обучение нейронной сети может быть очень длительным процессом, иногда требующим много времени и ресурсов.

Во-вторых, они нуждаются в большом количестве данных для обучения, чтобы создать более точную модель. Если данных мало или они неточны, то и результаты работы нейросети будут неправильными или не будут отвечать запросу пользователя.

Поэтому необходимо тщательно проверять данные и результаты работы нейросети.

Например, DALL·E каждый день обрабатывает более двадцати тысяч изображений, чтобы улучшить качество своего обучения и создания картинок. Эти недостатки могут быть устранены в будущем с помощью дальнейшего развития технологии и использования больших объемов данных, но на данный момент это область, в которой еще есть много работы.

Но все эти проблемы могут быть решены с помощью правильного выбора типа нейронной сети, ее оптимизации и обучения. Будьте уверены, нейросети — это одна из самых инновационных и захватывающих технологий сегодняшнего времени, и мы можем быть уверены, что они продолжат развиваться и улучшаться в будущем.

Самое главное когда ты современный актер — это уменье не смеяться @ChatGPT

Где используются нейросети

Нейросети широко применяются в различных областях, включая:

Медицину — для распознавания, диагностики и прогнозирования заболеваний, управления лекарственным лечением и т.д.
Финансы — для анализа финансовых данных, прогнозирования курса валют, управления рисками, определения цен на акции и т.д.
Промышленность — для оптимизации производственных процессов, контроля качества продукции, управления снабжением, управления инвентаризацией и т.д.
Транспорт — для определения маршрутов и прогнозирования времени прибытия, улучшения безопасности на дорогах, управления расходами топлива и т.д.
Искусственный интеллект — для разработки и совершенствования алгоритмов машинного обучения, улучшения программных приложений и т.д.
Образование — для помощи студентам лучше понимать материал, разрабатывая тесты и проверяя знания. Нейросети могут создавать персонализированные планы обучения, которые настроены на индивидуальные нужды каждого ученика.Существует много приложений, созданных с использованием нейросетей, которые помогают студентам и учителям. Например, приложение Coursera использует нейросети для оценки работ студентов, а Duolingo использует их для персонализации подхода к обучению иностранному языку.

В целом, нейросети могут быть применены в любой области, в которой нужно обрабатывать большие объемы данных, делать прогнозы, оптимизировать, улучшать качество работы. Например в повседневной жизни некоторые устройства помогают людям экономить энергию и уменьшать затраты на электричество. Также очень перспективно использование их в медицине для создания медицинских препаратов от неизлечимых болезней или в автомобильной промышленности для создания автомобилей, которые могут ездить без водителя.

Что такое чат-бот и где используется

Чат-бот — это программное приложение, которое использует искусственный интеллект и машинное обучение для имитации беседы с человеком через интерфейс мессенджера или другой коммуникационной платформы. Он может работать с клиентами и покупателями, отвечать на вопросы, предоставлять различную информацию, помогать в выполнении заданий и т.д.

Чат-боты — наши интерактивные помощники и мы постоянно взаимодействуем с ними. Например:

В коммерции и сервисах — для поддержки клиентов, обработки заказов и прочих операций.Сервис поддержки клиентов может предоставить ответы на часто задаваемые вопросы и установить маршруты, чтобы решить проблемы пользователей с минимальным участием операторов. В онлайн-магазине чат-бот может помочь покупателю найти товар, предложив варианты или задавая вопросы о предпочтениях и пожеланиях.
В медицине — для консультаций, записи на прием, выдачи рекомендаций и предоставления информации о заболеваниях.
В образовании — для помощи студентам в учебном процессе.Чат-бот может предоставить информацию о курсах, ответить на вопросы студентов и помочь им получить дополнительную информацию, связанную с курсом.
В банковском обслуживании — для предоставления информации о банковских продуктах. Чат-бот может помочь пользователям совершать финансовые транзакции, осуществлять платежи, проверять баланс и рассчитывать кредитные проценты.
В путешествиях — для поиска и бронирования гостиниц, билетов на транспорт, планирования маршрута в путеводителе. Предоставит информацию о достопримечательностях, театрах, культурных событиях и т.д.
В сервисе доставки еды чат-бот может помочь сделать заказ, предоставить информацию о меню и стоимости, а также рассказать о дате и времени доставки.
В рекрутинге: чат-бот может предоставить информацию о вакансиях, провести собеседования в удобное время, а также помочь рассмотреть резюме и отфильтровать потенциальных кандидатов.

И это, конечно далеко не полный список, учитывая такие преимущества использования чат-ботов, как:

Оптимизация времени и улучшение качества обслуживания — чат-боты мгновенно отвечают на вопросы клиентов, сокращая время ожидания ответа.
Автоматизация процессов и снижение затрат — чат-боты могут обрабатывать большой поток запросов и выполнять рутинные задачи.
24/7 доступность — чат-боты могут работать круглосуточно. Они не устают и не требуют выходных.

Как обучить нейросеть

Обучить нейросеть – это значит предоставить ей большой объем данных, научить автоматически извлекать определенные закономерности и выдавать нужный результат. Например, чем больше изображений загрузить в память сети, тем детальнее, разнообразнее и уникальнее будет созданная картинка на выходе .

Для обучения нейросети нужно определиться с целью и подобрать подходящие данные для обучения. Этим занимаются профессионалы в области машинного обучения, а также разработчики соответствующего программного обеспечения. Обучение нейросети требует значительных знаний и опыта в области математики, статистики, программирования и логического мышления. Помните, что процесс обучения требует терпения и постоянной настройки, но результат стоит того!

В наше время нейросети уже стали частью нашей жизни, и использовать их может каждый в разных областях от поиска мелодии до полета в космос. Поэтому мы нашли для вас самые лучшие курсы. Выберите тот, который подходит и погрузитесь в мир нейросетей и искусственного интеллекта!

Где можно научиться создавать нейронные сети и работать с ними

CHATGPT для жизни и бизнеса от Infinity learning

Курс от Infinity learning по внедрению ChatGPT в бизнес-процессы для предпринимателей, бизнесменов, менеджеров и консультантов, которые хотят сократить затраты на персонал, ускорить бизнес процессы и вывести компанию на новый уровень.

Обучение проходит на современной и удобной платформе.

Модули выходят раз в неделю, чтобы вы обучались в комфортном темпе и успевали пробовать и внедрять технологии ChatGPT в свои задачи и работу сотрудников.

Введение в программирование от Хекслет

Бесплатный курс от школы программирования Хекслет

В этом курсе вы изучите основы программирования. Вы узнаете больше о языках программирования, их синтаксисе и правильном выборе языка для обучения. научитесь использовать функции, условия и циклы, а также напишите свои первые программы на JavaScript. Знания из этого курса пригодятся, если вы решите заниматься программированием и познакомиться с ключевыми принципами написания хорошего кода.

Этот курс подойдет для начинающих, которые хотят освоить базовые концепции программирования.

Искусственный интеллект с нуля от GeekBrains

Полный курс по искусственному интеллекту с самых азов
Вы на практике освоите основы машинного обучения и глубокого обучения, узнаете, как создавать и обучать нейронные сети, разрабатывать алгоритмы и анализировать данные
Станете квалифицированным специалистом по искусственному интеллекту и гарантированно найдете работу с нашей помощью

Инженер Искусственного интеллекта от GeekBrains

Станьте востребованным инженером, занимающимся разработкой Искусственного интеллекта. Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое.

Познакомитесь с тестированием и системным анализом. На программе сможете сделать осознанный выбор специализации и технологий, прокачаться в выбранном направлении.

Профессия Data Scientist от Skillbox

Освойте Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и подробно изучите направление, которое нравится вам больше.

Вам по силам освоить Data Science независимо от возраста, первоначальных знаний, образования и опыта. Больше половины участников курса старше 26 лет, а 48% изучали математику давно и уже всё забыли. И это не помешало им пройти курс и построить карьеру в сфере данных.

Сейчас участники работают аналитиками и дата-сайентистами в банках, IT-бизнесе, торговых сетях, страховых компаниях, хотя начинали с нуля.

Chat GPT для жизни и бизнеса от INFINITY LEARNING

Онлайн-курс для желающих научиться применять нейросеть Chat GPT для бизнеса, чтобы сократить затраты и провести оптимизацию бизнес-процессов.

В результате обучения вы научитесь использовать Chat GPT в бизнесе и сможете внедрять современные инновационные технологии нейросетей в свои задачи и работу персонала.

Профессия Python-разработчик от Skillbox

На Python пишут веб-приложения и нейросети, проводят научные вычисления и автоматизируют процессы. Язык просто выучить, даже если вы никогда не программировали.

На курсе вы создадите Telegram-бота, полноценный магазин и аналог популярной соцсети для портфолио, а Центр карьеры поможет найти работу Python-разработчиком.