00:00 Начало 00:27 Поднебесный Скайнет 03:22 Неразрешимые проблемы Google 06:21 Почему двуногие роботы не идут на завод 08:45 Надёжная система для требовательных задач 12:20 Как реализовать мечты о море 14:00 Говорливая нейросеть и голосистая Черная Вдова 15:55 Скарлетт Йоханссон и предложение OpenAI 18:00 На что возбудились звёздные адвокаты 19:30 Дальнейшие перспективы развития ИИ
Своим опытом укрощения ИИ поделился Алексей Мартынов, программный директор Яндекс Практикума. Он рассказал, какие нейросети пригодятся разработчику и для чего. А еще на реальном кейсе показал, как их использовать, и дал советы новичкам.
Какие нейросети я рекомендую для работы программисту
Github Copilot
Для чего пригодится: ИИ-копилот позволяет быстро разрабатывать и находить проблемы в коде, повышая производительность опытных разработчиков в разы.
Вместе с редактором WebStorm выводит скорость написания кода на новый уровень. Но, конечно, при правильном применении. Новичкам в разработке, вероятно, будет мешать. Но если вы знаете, что вам нужно получить, подготовите контекст и запросите генерацию, то получите строго необходимый результат.
По сравнению с Amazon Whispers эта нейросеть работает несравнимо лучше. Сейчас JetBrains еще предлагает собственный AI-помощник в редакторе, но пока мало успел им попользоваться и не составил точного мнения. Хотя теоретически он должен работать лучше.
ChatGPT-4o
Для чего пригодится: GPT в новой версии отлично справляется с анализом графических изображений, неплохо переводит UML-диаграммы в код. Или, например, может выполнять несложную верстку по изображению.
Чат и до этого был неплохим помощником при проверке кода, генерации болванок и сниппетов. Но теперь, с расширенным контекстом и лучшим распознаванием изображений, обрел много новых вариантов применения.
Автоматизировать работу также поможет YandexGPT. Нейросеть ответит на вопросы по коду, объяснит работу алгоритмов и структуры данных.
Google TensorFlow
Для чего пригодится: это и все остальные решения требуют уже гораздо более глубокого погружения, но меняют сам подход к работе с кодом. Теперь программы — это набор действий, а их порядок может определяться моделями машинного обучения.
Google TensorFlow — это не только про анализ данных, но в том числе и отличное средство для формирования обучаемых программных систем на стыке обычного кода и машинного обучения. Очень производительное API, достаточно удобно встраиваемое в код.
Если вы только начинаете свой путь в разработке, но очень хотите попробовать нейросети в деле, перед этим пройдите наш бесплатный курс по основам программирования, чтобы лучше понимать код. А потом при желании можете освоить бесплатные курсы с базой по Python-разработке и Go.
Насколько нейросети экономят разработчику время
Работать в нейросети в виде чата — самый неудобный способ. Но если использовать API и предоставлять соответствующий контекст для заготовленных и отработанных запросов, то рабочую среду можно автоматизировать очень и очень сильно.
Мало того, в GPT, например, можно создавать агенты, которые могут даже исполнять произвольные действия. Аналогично используя API, можно реализовать и у себя на компьютере или сервере и использовать в повседневной работе. Такое применение устраняет большую часть рутины и может экономить до 60–70% времени, позволяя сконцентрироваться на важных задачах.
А теперь давайте разберем работу с ИИ на конкретном кейсе
Примеров применения нейросетей в программировании много, но мало какой кейс влезет в короткий текст, так как ежедневно используется в больших проектах. Из небольшого — это, например, быстрое прототипирование онлайн-сервиса для обрезки изображений в качестве учебного примера. Использовались Github Copilot и ChatGPT-4o.
```copilot
generate open api swagger defenition for photo crop service with following routes:
— post request for files upload return id for each file
— get request with id parameter for download image preview
— post request for croping array of prevoiously uploaded files by id and crop settings, return task id
— get request for downloading zip archive by task id
```
Генерация промежуточных типов, конфигов, описаний API и прочего значительно улучшает последующие результаты, но их нужно отсматривать и корректировать. После этого можно подготовить и настроить проектную директорию для бекэнда и сгенерировать сервер.
```
With open api defenition in api.yaml file generate routes realisation for express server using multer for file handling. Use unique identifiers for uploaded file names based on uuid package.
```
Причесываем код, устраняем ошибки. При генерации их всегда хватает, но можно скормить его GPT и попросить найти ошибки или предложить улучшения и т. д. Почему не в копилот? Чтобы не загрязнять его контекст, да и непосредственно с анализом и доработкой GPT справляется лучше, а у Copilot генерация первичная на лучшем уровне благодаря проектному контексту.
Подготавливаем заготовку фронта на реакт и генерируем основные компоненты.
Для загрузки:
```
Generate typescript react component for drag and drop uploading single file to the server using this api. Component should have a setFile(fileID) prop callback called when file uploaded and pass file id to them.
```
Для кроп зоны:
```
Generate typescript react component and corresponding styles for display and edit crop zone for uploaded image. Component should accept in props imageUrl, onChange and value for crop zone editing.
```
Вуаля, осталось собрать все это вместе, исправить ошибки и т. д.
Советы программистам, которые хотят освоить нейросети для работы
Не полагайтесь на код который выдает нейросеть, чтобы работать с ним вы должны знать его значительно лучше чем она и работать с ним очень внимательно. Запросы формируйте максимально конкретно: указывайте детали, дополнительный контекст, ограничения и пр.
Используйте нейросети для быстрого прототипирования какого-то решения, после чего его можно декомпозировать уже более детально и прописать требования и ограничения для каждой части. А уже с этими требованиями сгенерировать более годный код.
Не пускайте код от нейросети в прод: в нем изобилуют уязвимости, разного рода ошибки и не самые оптимальные решения. Но это хорошая болванка, чтобы не забивать кучу лишнего.
Не пытайтесь сгенерировать сразу все :) Чем меньшими шагами вы движетесь, тем лучше результат получаете.
Если вы начинающий разработчик, не генерируйте код. Лучше отправлять его части на проверку в нейросеть — вот это будет полезно.
Для тех, кто хочет войти в мир программирования, но пока сомневается, мы приготовили бесплатный тест на профориентацию. Его разработали методисты МГУ и Яндекс Практикума: он проанализирует ваши навыки, опыт и предложит подходящие специальности.
А наши бесплатные курсы помогут узнать о разных профессиях в IT, попробовать себя в них и определиться с направлением.
В нашей новой рубрике "НейроСети" мы расскажем, как искусственный интеллект меняет мир музыки. Сегодняшний выпуск посвящен Suno AI – мощной генеративной модели, которая позволяет создавать музыку без навыков игры на музыкальных инструментах и нотной грамоты.
Спасибо за 👍 и 🚀
🔹 Что вас ждет в этом видео:
1. Обзор Suno AI: что это такое и как работает.
2. Пошаговое руководство по созданию треков в Suno AI.
3. Как использовать автоматический и продвинутый режимы для генерации музыки.
4. Советы по созданию текстов песен и настройке параметров.
5. Как сохранять ваши творения в аудио- и видеоформатах.
🔹 Зачем вам это знать:
- Мечтаете создавать музыку, но не знаете с чего начать?
- Хотите добавить в свои треки немного магии искусственного интеллекта?
- Интересуетесь, как современные технологии меняют музыкальную индустрию?
Присоединяйтесь к нам и узнайте, как легко и быстро создавать уникальные музыкальные композиции с помощью Suno AI. Подписывайтесь на наш канал, ставьте лайки и делитесь этим видео с друзьями!
📌 Основные теги:
[Verse] - Куплет [Chorus] - Припев [Verse 2] [outro] - финал сингла [end] – конец ( Приведет к плавному завершение трека)
🗣️ Тегов очень много и чтобы сделать композицию более интересной используем подобные вставки [Bridge] [backing vocals] [loud sound effects, break]
После того, как стало известно, что нейронка может быть полноценным репетитором и говорить на разных языках, то акции компании пошли вниз. Эксперты считают, что OpenAl буквально убили несколько языковых профессий.
Все думали, что нейросети первыми заменят дизайнеров, но они пришли за совёнком Дуо 🔫
Вы только посмотрите! Наконец-то Vision Pro начали использовать по делу, это идеальный помощник для обучения. В данном случае студент изучает человеческое сердце, так же можно обучиться игре на гитаре или узнать устройство автомобиля, например.
С помощью приложений 3D моделирования мы увидим, как будут учиться в будущем.
Видео для вас перевел канал ИИшница🍳 - публикую интересное из мира новых технологий и нейросетей
Mathway - это инструмент на основе ИИ, позволяющий мгновенно решать сложные математические уравнения и задачи. Нейросеть умеет работать с алгеброй, геометрией, тригонометрией, дифференциальным и интегральным исчислением, а также решать физические и химические задачи.
«Чат на чат» — новое развлекательное шоу RUTUBE. В нем два известных гостя соревнуются, у кого смешнее друзья. Звезды создают групповые чаты с близкими людьми и в каждом раунде присылают им забавные челленджи и задания. Команда, которая окажется креативнее, побеждает.
Я уже рассказывала в своем телеграм канале про полезный сервис YouGlishдля изучения иностранных языков, где вписываешь слово, и нейросеть находит видео, причем конкретный кусок, где оно употребляется.
Есть подобный сервис Yarn - как мне кажется, он даже поинтереснее. Он тоже находит для вас произношение конкретного нужного вам слова на английском языке в рандомных видеофрагментах. Но в отличие от первого сервиса, в нем нет цензуры. Да-да, как видите, без проблем находит целые ругательные фразы и в каких фильмах, роликах и даже мультиках оно произносится) Вот это уже контент повеселее и поинтереснее.
Сразу предупрежу, для русского языка не подходит, зато для иностранного очень даже.
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.