Gemma — семейство лёгких языковых моделей с открытым кодом, которые построены на тех же технологиях и исследованиях, что и Gemini. Кроме того, доступны все инструменты для дополнительного обучения модели.
Версию Gemma 7B уже можно протестировать онлайн. Или же развернуть на машине и обучить на своих данных.
Отличия от Gemini в том, что Gemma можно использовать коммерчески. Например разместить на сайте в виде ассистента.
Но главное отличие - количество параметров. Если у Gemma 2 или 7 млрд, то у Gemini 1,6 трлн. К примеру у GPT 4 - 1,76 трилл, GPT 3.5 - 355 млрд, GPT 3 - 175, млрд, GigaChat Lite 7 млрд
Для справки, параметры у нейросети представляют собой числовые значения, которые определяют веса и смещения между нейронами. От них зависит как модель будет себя вести.
Понятно, что на своей машине обучить нейронку уровня GPT 4 не получится. Но это и не надо. Здесь решение простеньких задач за минимум времени. Если пофантазировать, скормить документацию на проект и задавать ей глупые вопросы, а не беспокоить файндера или тех директора.
Ps логотип сильно смахивает на примогемы из Genshin Impact
Немного о себе, а то как-то невежливо заявляться на новую площадку без приветствия.
Вот как 3 месяца занимаюсь созданием контента для продвижения стартапа. В частности: канал в телеграмме с новостями/мемами/историей it (сильно авторский, это принципиально), ютуб канал с дайджестами, шорты из этих дайжестов. Ссылок не будет, потому что сочтете за рекламу)
Из-за этого стал пристально следить за новостями из Хабра и другими источниками. И стало как-то грустно. Во многих тг каналах одно и тоже (может быть сетка каналов, здесь хз). На других площадках похожая ситуация. Хабр из этого множества выделяется уникальным контентом. Но есть нюанс.. Посты на нем часто выглядят как сгенерированные чат ботами - бессмысленные предложения, отсутствие согласования и так далее.
И здесь я задумался. А может уже живые люди не ведут сайты/блоги/каналы? Может это делают заточенный под это чат боты? Сами находят новости из списка сайта, те самые единственные источники, где еще пишут люди. (Спасибо ТЖ, что запретил ИИ для написания текста, может это единственная живая площадка) Боты переводят, переформируют материал и публикуют на своих площадках, даже без проверки главреда.
Но чтобы создать новое (это будет позже рассмотрено) нужно разобраться со старым.
Теория мертвого интернета
Это ситуация напомнило теорию “Мертвого интернета”. Почитать подробнее можно тут и тут, здесь.
“Теория мёртвого Интернета возникла на американскомимиджборде4chan, в разделе /x/, посвящённом паранормальным явлениям, крипипастам и конспирологическим теориям. 31 октября2018 года один из анонимных участников создал тред, в котором написал про «пустой Интернет», в котором нет людей.”
“На самом деле интернет мертв уже как минимум пять лет. Он умер то ли в 2016, то ли в 2017 году. Практически все люди ушли из сети, их место заняли боты. Комментарии на сайтах и форумах пишет ИИ, он общается там сам с собой, поддерживает и имитирует активность интернета.”
А что выглядит правдоподобно (с большими допущениями). Я же решил ее немного заземлить, рассмотреть не в масштабе замены всего человечества, а только в частных случаях. Например, копирайтерами, маркетологами.
Доделанная теория
Чтож, с вводными закончили перейдем к теории. Она будет состоять из 3 пунктов
Мусорный контент (хотя кто я такой, чтобы судить о мусорности/бесполезности материала).
Бесполезные страницы. Обычная ситуация, делаешь запрос и тебе поисковая система выдает сайт с хорошим совпадением (нормально, так и работают поисковики). Но на нем нет ничего полезного по теме, только набор вопросов/запросов с очень кратким ответом скопированные из другого сайта. Как бы сайт содержащий все вопросы по теме со смежных сайтах. В таких страницах нет ничего полезного, они даже бесят. Тратишь время на перебор таких сборников, к тому же они в топе находятся…
Я не знаю как пишутся такие страницы. Но подозревания либо через чат бота, либо через парсинг сайтов с похожими запросами. А вот смысл понятен. Топ в поиске, много переходов, много показов рекламы.
Чат боты
Наткнулся на статью об использовании ИИ для написание материала. Из нее следует, что GPT 4 пишет на уровне хорошего копирайтера и вполне подходит для ведения личного или корпоративного блога. Да идеи, структуру для постов создает копирайтер, пока gpt генерирует скучные мысли и не всегда точно. Все же полной автоматизация не получается.
Может этот текст тоже им написан (шутка, это было слишком скучно. Хотя это новый уровень абстракции: отзыв на текст об использование ИИ написан ИИ).
Очевидно, что копирайтер сильно повышает количество создаваемого контента жертвую качеством. Идеально подходит для отчётности перед манагерами или продажи рекламы. Автор может иметь блог/сетку каналов о it, спорте, работе на АЭС, при этом не разбираюсь материале. Примеров не будет, тк вы сочтете это рекламой, но в новостях из Хабра это особенно заметно.
Идём дальше. Через какой-то промежуток времени (через никогда) многие авторы переходят на ИИ, потому что так проще. Ещё через время, весь контент становится сгенерированный чат ботом.
Но это рассмотрели только случай конвейера контента ради денег. А что если автор имеет свою подачу, свой стиль, свои мысли. Тогда можно обучить чат бота на его контенте и получить цифрового двойника. Цифра не придумает чего-то нового, все в рамках материала. Но для тех же соцсетях вполне подходит. (Вдруг за Лебедева пишет чат бот)) А может ли бот создать новое, выйти за рамки?
Формально чат бот может написать произведения на уровне величия Шекспира. На деле нет.
Все мысли уже созданы. Ничего нового не существует.
Цитата Марк Твена:
"Нет такой вещи, как новая идея. Это невозможно. Мы просто берем множество старых идей и помещаем их в своего рода ментальный калейдоскоп. Мы даем им ход, и они составляют новые и любопытные комбинации. Мы продолжаем вращаться и создавать новые комбинации до бесконечности; но это те же старые кусочки цветного стекла, которые использовались во все времена."
(Иронично, что этот материал идеальная иллюстрации цитаты, тк взял старую идеи адаптировал)
То есть новая идея есть комбинация старых. А это чат бот может делать, даже лучше чем человек. ИИ может обработать огромное множество старого и сделать из них какие-то выводы. Человеку же больше времени потребуется на анализ тех же мыслей. Так почему если он лучше человека в этом, то у нас до сих пор нет великих произведений написанных ИИ?
(Уже хочется уйти в рассуждения, а зачем мы вообще читаем? Но это уже слишком далеко от изначальной темы)
Тех ограничения. GPT-4 не хватает токинов для всего контекста.
Эмоции. В худ литература есть переживания, эмоции, драма персонажей. Вот здесь чат бот проигрывает. Он не может описать то, чего сам не знает/ощущают.
Уникальность. Опять же, чат бот пока однотипно пишет. А если попытка в уникальность, то сразу видно косяки. Ему верить вообще нельзя, даже факты он порой выдумывает
Кратко о всем абзаце. Уникальный авторский контент все еще востребован. Пока востребован.
Старые недобрые Боты
Интернет состоит на 47% из ботов. Формально их можно направить на "правильный контент". Накрутить просмотры, комментарии, тем самым в топ вывести. Но на это нужно много денег и мощностей. Но если это у вас есть, то вы можете диктовать повесточку.
Но я допустил критическую ошибку. Кто сказал, что пользователь станут читать такой контент? Есть вариант, что сам ИИ будет читать, сам писать комменты, очень удобная автономия особенно для отчетности. Представляет вы приходите в рекламное агентств, для вас делают рекламу: пишут посты, рекламируют. Замечательные цифры по итогу рекламной компании. Вы довольные уходите, но продаж нет. А все потому что ИИ создал иллюзию эффективности и за бота его не считают и включают в статистику. (Ладно, ладно сильно утрирую)
Итого
Интернет, состоящий только из чат ботов, скучно, дорого, неэффективно. Все будет среднее, бесконечно число одинаковых публикации, с однотипным комментами. Скучно. Где споры, тролли, черный юмор. Не то. Слишком пресно.
Да чат боты есть. С ними ничего не поделать. Но развивать панику из-за этого не стоит. Хотя год назад мы дружно смеялись от Уилл Смитом поедающим спагетти, а теперь снегенированное видео слабо отличимо от реальный работы. Да и гугл у Gemini расширил контекст до той степени, что в него можно запихнуть всего Властелина Колец.
Так что можно снимать шапочки из фольги и дальше смотреть котичек, не опасаясь за ботов.
-Хаха, человечество так легко одурачить. Всего лишь надо дать возможнсоть смотреть смешные картиночки с котиками. -Оооо, какой милый котик. И еще один. И еще. И еще… Спустя 24 часа Все человечество, как и ИИ находятся в идиллию, потому что смотрят котиков. Которые в этот момент будут строить новую империю
10 новых российских проектов для создания онлайн-тестов, анкет и исследований, удаления фона с картинки, создания и монетизации контента в Telegram, помощи людям с тревожностью и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Это площадка, где энтузиасты из мира технологий делятся своими идеями, обсуждают и создают вместе новые продукты, чтобы делать жизнь людей лучше.
Мультипротокольный VPN сервис на базе телеграм бота. Быстрый и надежный + реферальная программа!
20-й набор «Радара»
19 февраля 2024 на сайте Product Radar были опубликованы свежие 10 проектов, которые поборются за ТОП-3 места по итогам недели. Победители получат значки «Продукт дня №1,2,3», а также отдельные посты в тг-канале Радара.
Следующий «набор» появится на сайте через неделю, вы еще можете поучаствовать в нем или выбрать другую дату для размещения. Заполняйте заявку сейчас.
Участники 20-ого набора Product Radar
19 – 25 февраля 2024 года
Читайте описания, кликайте на название проекта, голосуйте и комментируйте его на Радаре. Ваша поддержка очень важна основателям 🙂
WebAsk
Сервис для проведения онлайн-тестирований, анкетирования, маркетинговых и продуктовых исследований
Решаемая проблема: Мы часто нуждаемся в опросах и тестах для разных задач: – Фидбек клиентов – Оценка лояльности – UX-тестирование – Опросы персонал – Маркетинговые исследования – Тестирование учащихся
NoCode сервис с визуальным конструктором сценариев для интеграции сервисов друг с другом.
Решаемая проблема: Сложности и дороговизна интеграции необходимых сервисов (CRM, мессенджеры, службы доставки, оплаты) между собой для работы бизнеса и автоматизации бизнес-процессов.
Конструктор телеграм-ботов для создания, планирования и монетизации контента.
Решаемая проблема: На этапе зарождения бизнеса начинающие предприниматели сталкиваются с тем, что гипотезы нужно тестировать, а полноценной системы продаж еще нет. Это требует больших затрат и ресурсов.
Решаемая проблема: Часто не понятно кого из вашего списка фрилансеров позвать на проект — кто-то занят или уже не фрилансит.Чтобы узнать цену или занятость, приходиться писать каждому и спрашивать одно и то же.
Уникальный поисковик новостей. Программа включена в Реестр российского ПО и продублирована в боте
Решаемая проблема: 1. Пропускаем важные новости 2. Читаем много ненужной информации (в Telegram нет фильтрации, у бота есть) 3. Невозможно узнать по одной кнопке, что происходит прямо в эти минуты
Лайкните этот пост и поделитесь ссылкой на сайт Product Radar с друзьями и коллегами, чтобы как можно больше людей узнало о классных продуктах на русском языке!
Вам тоже не нравится, что на YouTube нечего посмотреть про ботов? Туториалы от конструкторов и бесконечные заголовки «Заработай в Telegram». Мне это не нравилось и мы решили снимать свои кейсы. Рассказываю что из этого получилось.
Это я с таким лицом рассказываю про кейсы чат-ботов
Удивительно, но несмотря на большие объемы загруженных видео, на YouTube до сих пор ничего вменяемого нет про чат-ботов.
Нет, конечно, видео о том, как сделать чат-бота и как заработать на нем миллионы, мы с вами найдем запросто. А вот подглядеть какие-то референсы, идеи, послушать про процесс создания ботов — та самая реальная информация изнутри компании, такого добра нет. Ну, не было, до января 2023 года. А потом мы в BotCreators решили что-то с этим сделать.
Но прежде чем рассказать об этом, давайте порассуждаем, почему такого контента мало. Неужели так сложно написать сценарий на основе своего реального опыта и потом просто об этом рассказать?
Думаю, причин может быть несколько:
Непонятно, как делать видео. Если в компании нет сотрудника, который отвечает за контент и может иметь хотя бы минимальный опыт работы с видео, то спросить будто и не у кого. Смотреть туториал, как снимать видео, руководитель компании лично сам вряд ли возьмётся.
Нет понимания, о чем говорить. Чтобы вести свой канал, мало сделать пару видео. Нужно понимание на несколько десятков видео вперед, и все они должны быть связаны одной темой. Записывать процесс работы никто не будет, не до этого. А после завершения проекта как будто уже и нечего сказать.
Не ясна выгода трансляции своего опыта. Даже если найдутся те, кто и со съемкой поможет, и про сценарий со смыслами расскажет, без понимания, что от этого можно получить, дело дальше не пойдет.
Как мы решили эти вопросы
У меня есть идея написать отдельный материал по этой теме, в котором я подробно расскажу о нашем видеопроизводстве. Напишите в комментариях, если интересно такое.
Так выглядит наш YouTube-канал спустя 11 месяцев с начала запуска
После того, как мы подготовились к запуску, мы выпустили первое видео «Разбор чат-бота для приема заявок. Бот для digital агентства», и дальше стали выпускать их каждый понедельник, рассказывая о том, как создаем чат-ботов, как они работают и как их можно внедрить в свой бизнес.
Вот что я рекомендую посмотреть в первую очередь, если вы давно искали качественную информацию по этой теме:
За то время, что делаем канал, мы уже хорошо прокачались и в донесении информации через видео, и в понимании, о чем рассказать в первую очередь. С большим удовольствием рассказываем о наших проектах и готовы делиться полезной информацией о внутренней работе чат-ботов в видеоформате. К этому моменту сделали уже 50 видео, совсем не устали от этого и не планируем останавливаться и дальше. Нам еще есть о чем рассказать, поэтому ждем новых подписчиков!
Ещё у нас есть Телеграм-канал, где мы рассказываем о разработке чат-ботов в текстовом виде. Подписывайтесь 😏
"Яндекс" планирует интегрировать новые нейронные сети в свои сервисы. Об этом сообщает "Известия".
В ближайшее время компания начнет обучение русскоязычной версии своей нейросети ChatGPT и может запустить первую интеграцию с сервисом уже к концу этого года. Компания заявила, что на самом деле разрабатывает сеть под названием YaLM 2.0.
Таким образом, пользователи смогут получать от системы готовые тексты (например, школьные сочинения) или программные коды по запросу, что в целом повысит качество поиска.
Привет! Сегодня я начну с вами делиться историей о том, как я - начинающий СММщик, и мой родственник - Данил решили попробовать свои силы в создании телеграм-бота для автоматического заполнения юридических заявлений. Это была наша "гениальная" идея, которая превратилась в череду ошибок.
Все началось с того, что Данил, адвокат по профессии, предложил заманчивую перспективу: создать бота, который будет упрощать заполнение шаблонных юридических заявлений. Ведь кто-то платит кругленькую сумму за заполнение этих заявлений, хотя большинство шаблонов можно легко найти в интернете. Ну, мы подумали, что мы-то сможем это сделать еще лучше!
Так мы разделили зоны ответственности: я принялся за написание бота, а Данил взял на себя роль создания и продвижения телеграм-канала на юридическую тематику.
План казался идеальным - я пишу код, а Данил делится полезными юридическими советами. Что может пойти не так, правда?
Начну со своей зоны ответственности.
Угадайте, а я программист? Правильно, нет, от слова совсем.
Что же делать? Правильно, я пошел на биржи фриланса. И так, проводим изучение темы, смотрим доступные видео на ютубе и ищем программистов.
Написал я первым попавшимся программистам на биржах фриланса.
И,.... барабанная дробь - ничего.
Все три слелись. Один, ещё и деньги забрал. Дима, привет, я тебя помню.
Получил предоплату, поморочил голову, и пропал.
Минус 3000 рублей.
Больше связываться с наемными сотрудниками не захотелось. К дорогим компаниям идти не хотелось, а снова попасться на мошенников, было уже не интересно. Кроме того, бот задумывался в долгую с перспективой добавления различных документов, поэтому каждый раз платить наемному сотруднику за добавление документа не хотелось.
Так началась моя дорога в IT😅
Я решил разобраться в программировании самостоятельно. На минутку, я ранее не занимался программированием. Совсем.
Посмотрев несколько видео на ютубе, определился, что программировать буду на питоне. Неделя самостоятельных усилий, и ничего. Не ясно, непонятно, сложно.
Следующее мое решение было норм. Я на авито нашел репетитора по программированию. Мой первый наемный работник - Денис, 11 классик, занимающийся репетиторством по программированию. Ден, привет 👋.
Именно он стал заниматься моим обучением.
Я сразу дал ему четкое задание - научить меня, а точнее написать за меня указанного бота и на пальцах показать мне, как он работает. И добавить мне опцию - вносить в него изменения.
Ден, молодец и за пару месяцев справился с этой работой.
Бои был готов и выложен на хост. Куда, уже не помню, но за копейки.
Час занятий с программистом, обходился мне 1 тыр. Но я был не самым гениальным учеником и понадобилось мне около 20 занятий.
Поняв, что Ден может на порядок быстрее меня решать вопросы с ботом, я ввёл его в суть проекта и...
И он все равно сказал платить ему зп.
Поскольку с этих событий уже прошло несколько лет, к сожалению пруфы не сохранились. Да и не было тогда мысли, делать скрины и что-то сохранять.
Сегодня технологии играют ключевую роль во всех сферах нашей жизни, а развитие искусственного интеллекта стало одним из приоритетных направлений для многих стран и компаний. Это связано с тем, что технологии на основе нейросетей способны решать множество задач, которые ранее были недоступны для людей. Например, обрабатывать большие объемы данных и анализировать их.
Последнее обновление: 2 февраля 2024 года.
Ключевым фактором, влияющим на востребованность профессии разработчика ИИ, является рост рынка технологий, развитие технологий машинного обучения и глубокого обучения. Благодаря качественным курсам, в эту профессию можно попасть быстро, а иногда даже с нуля.
ТОП-10 курсов по искусственному интеллекту в 2024 году
«Профессия Machine Learning Engineer» от Skillbox — курс, на котором вы сможете выбрать специализацию: обработку естественного языка или Computer Vision (промокод ГДЕКУРС — скидка 45% на обучение)
«Deep Learning» от Нетологии — курс разработанный совместно с DODO Brands, на котором вы успеете разработать 8 интересных проектов в свое портфолио (промокод GDEKURS — дополнительная скидка 5% на обучение)
«Компьютерное зрение» от OTUS — курс для продвинутых пользователей, после которого вы сможете трудоустроится в такие компании, как Datana, Abbyy, Astralab, FriFlex
«AI для робототехники» от Udacity — платформа на английском языке с 30+ бесплатными мини-программами
«Компьютерное зрение и нейросети для роботов» от Skillbox — курс, который создан, чтобы вы смогли развить карьеру в нише сельского хозяйства (промокод ГДЕКУРС — скидка 45% на обучение)
Интересует более подробное описание лучших курсов, обучающих работе с искусственным интеллектом? Всю необходимую информацию, включая плюсы и минусы каждой из программ, собрали в этой статье.
На этом курсе от SkillFactory вы поймете различия между Machine Learning и Deep Learning. Научитесь подбирать алгоритмы для разных задач, потрогаете руками все доступные алгоритмы и разберетесь на практике, когда нужны нейронные сети, а когда достаточно классических алгоритмов.
Здесь вам дадут базовые знания языка Python — это поможет легко ориентироваться в будущей работе. Также изучите классические алгоритмы машинного обучения и создание нейронных сетей. Здесь вас ждут хакатоны и соревнования на Kaggle. Курс подойдет как для новичков, начинающих Data Scientist, так и тех, кто уверенно владеет Python, разбирается в математике и статистике.
SkillFactory — комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения
Стоимость: 57 900 ₽
Рассрочка: по запросу
Продолжительность: 20 недель
Формат: онлайн-лекции + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Помощь с трудоустройством и стажировкой.
Выпускной хакатон.
Программа лояльности и частые скидки.
Закрытый чат одногруппников.
Лучшие студенты курса получат возможность пройти стажировку в компании EORA.
Недостатки школы:
Не хватает практических задач: частое недовольство в отзывах.
Менторы не всегда оперативно отвечают на вопросы: недовольство в отзывах.
🎁 По промокоду ГДЕКУРС доступна скидка 45% на обучение.
ML-инженеры занимаются анализом больших объемов информации и создают модели для прогнозирования в различных сферах. После получения этой профессии вашей основной задачей будет обучение нейросети и проектировка аналитических систем на основе машинного обучения.
На курсе научат создавать модели машинного обучения и обучать нейронные сети. Авторы — действующие дата-сайентисты из крупных компаний, таких как Сбер, Wrike и VISA. С ними вы освоите анализ данных, а в конце курса сможете выбрать одну из специализаций — обработку естественного языка (NLP) или Computer Vision (CV).
У школы Skillbox также есть свой карьерный центр, который поможет в кратчайшие сроки найти работу с зарплатой от 60 000 ₽.
Skillbox — обучение созданию модели ML и обучению нейронных сетей
Стоимость: от 181 000 ₽
Рассрочка: от 5 855 ₽/мес. на 31 месяц
Продолжительность: 12 месяцев
Формат: видеоуроки + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Три тарифа обучения.
Курс был полностью обновлен в 2022 году.
Собственная платформа для обучения.
Поддержка и комьюнити для участников курса.
Во время обучения у вас будут вспомогательные курсы — необязательные, но помогающие освоить недостающие навыки.
Первые работы в портфолио.
Возможность оформить налоговый вычет.
Гарантия трудоустройства.
Доступ навсегда — к курсу и чату в Telegram.
Студенты получают бесплатные занятия в онлайн-школе КЭСПА на год.
Недостатки курса:
Не хватает дополнительных материалов при выполнении практических заданий: частое недовольство в отзывах.
Курс обучит вас программированию искусственного интеллекта с самых основ. Здесь вы освоите машинное и глубокое обучение, научитесь создавать и тренировать нейронные сети, писать алгоритмы и анализировать данные. Обучение займет 12 месяцев, а занятия занимают по 12 часов каждую неделю.
В рамках курса вы изучите Python, SQL, Docker, NoSQL, ANNs, Keras, TensorFlow, R, PyTorch. В конце программы дадут диплом о профессиональной переподготовке, который подтвердит вашу новую квалификацию при приеме на работу.
GeekBrains — полный онлайн-курс по искусственному интеллекту с самых азов
🎁 По промокоду GDEKURS доступна дополнительная скидка 5% на обучение.
Нетология вместе с DODO Brands предлагает будущим ученикам углубленное изучение работы с нейросетями. Во время курса вы отработаете свои навыки на практике, добавив в портфолио 8 проектов. Обучение будет проходить при поддержке опытных экспертов и менторов, которые помогут вам развиваться в профессии.
Начало курса запланировано на 15 января, а окончание на 29 марта. Продолжительность обучения составит всего 2,5 месяца, а формат будет включать вебинары, видеолекции и практические задания, в результате которых вы выйдете на уровень middle в области глубокого обучения.
Нетология —курс по углублению и практическому применению навыков работы с нейросетями
Курс предназначен для тех, кто уже знаком с Deep Learning и нейронными сетями. А именно для студентов профильных вузов, программистов и специалистов в области Data Science, которые хотят научиться решать задачи в области Computer Vision и расширить свои знания.
Пройдя курс, вы освоите практические навыки решения задач Computer Vision и научитесь применять современные методы Deep Learning и классические алгоритмы для обработки, анализа и генерации изображений, видео и трехмерных сцен.
Вы также освоите обучение, тестирование и оптимизацию моделей нейронных сетей, что позволит вам претендовать на позиции, требующие профессиональных навыков в разработке систем компьютерного зрения.
OTUS — обучение решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах
Документ об окончании: сертификат или удостоверение о повышении квалификации
Особенности и преимущества школы:
Для обучения на курсы нужно базовое знакомство с Python и линейной алгеброй, а также базовые навыки работы с машинным обучением (Pandas, Numpy, Matplotlib).
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 академических часа и сохраняются в записи в личном кабинете.
Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
Карьерные мероприятия в сообществе, помощь в трудоустройстве.
Вы можете посетить открытый вебинар от школы, чтобы увидеть стили преподавания ваших будущих учителей.
Возможность корпоративного обучения.
Возможность получить налоговый вычет.
Недостатки школы:
Медленная проверка домашних заданий: претензия в отзывах.
Мало взаимодействия с сокурсниками: претензия в отзывах.
Частый перенос онлайн-занятий: претензия в отзывах.
Этот курс научит вас использовать Chat GPT, а не создавать новые нейросети. Он подойдет для улучшения вашего продукта или сервиса, создания лучшего клиентского опыта и содействия росту занятости в вашей компании. Идеален как для опытных, так и для начинающих предпринимателей, специалистов креативных профессий и будущих специалистов по искусственному интеллекту.
На курсе вы научитесь использовать Chat GPT для оптимизации вашего бизнеса, внедрения новых моделей и роста профессионализма ваших сотрудников. Программа состоит из 28 последовательных уроков, которые постепенно раскроют возможности нейросетей. А доступ ко всем материалам останется с вами на 6 месяцев в личном кабинете.
iWENGO — применение Chat GPT для улучшения продукта или сервиса компании, создания лучшего клиентского опыта
Курс предназначен для изучения классических и продвинутых алгоритмов машинного обучения. На нем подробно разбираются математические обоснования методов, что позволит учащимся полностью освоить анализ данных.
У курса также есть начальные требования, которые включают базовые знания Python и высшей математики, что делает его подходящим для студентов, интересующихся машинным обучением и анализом данных.
После прохождения курса студенты смогут внедрять обученные модели в продакшн, что повысит их профессиональные возможности в области машинного обучения.
Stepik — курс по классическим и продвинутым алгоритмам машинного обучения
Стоимость: 3 900 ₽
Рассрочка: по запросу
Продолжительность: в своем темпе
Формат: видеоуроки + практические задания + тесты
Домашние задания: с обратной связью
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Курс можно купить в подарок.
Для прохождения курса необходимы базовые знания Python и высшей математики.
Этот курс от TWIN будет идеален для тех, кто хочет получить профессию будущего без углубления в программирование. Занятия сделают из вас эксперта в создании ботов на базе искусственного интеллекта и нейронных сетей.
За время занятий вы соберете умного голосового помощника или чат-бота для себя или своей компании. В процессе обучения также узнаете, как создавать ботов для различных целей. Например, для общения с клиентами, автоматизации бизнес-процессов и многое другое.
TWIN — онлайн-практикум по разработке ботов на платформе TWIN без навыков программирования
Вместе со SkillFactory вы освоите самую востребованную профессию в области анализа данных — специалист по нейронным сетям. Курс включает в себя изучение машинного обучения и обучение нейросетям для решения задач классификации, прогнозирования, распознавания.
После прохождения этого курса вы станете специалистом, занимающимся созданием, обучением, тестированием моделей и прогнозированием. В общем, получите востребованную профессию, которая позволяет работать удаленно из любой точки мира и иметь при этом высокий уровень зарплаты.
SkillFactory — обучение анализу данных и разработке ML-моделей, включая нейронные сети
Стоимость: от 197 000 ₽
Рассрочка: от 5 491 ₽/мес. до 36 месяцев
Продолжительность: 24 месяца
Формат: вебинары + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат
Особенности и преимущества школы:
Помощь в трудоустройстве. Дополнительное карьерное сопровождение.
80% обучения — практика, 20% — теория.
Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде.
Три тарифа на выбор.
Доступ к материалам курса остается с вами навсегда.
Первые работы в портфолио.
Все вебинары можно посмотреть в записи в личном кабинете.
Недостатки школы:
Не хватает практических задач: частое недовольство в отзывах.
Менторы не всегда оперативно отвечают на вопросы: недовольство в отзывах.
Некоторым студентам обучение кажется слишком быстрым — не всегда успевают в полной мере понять тему и выполнить домашнее задание.
Это курс для тех, кто хочет учиться работать с моделями машинного обучения на практике. Он подойдет начинающим аналитикам, специалистам в области Data Science, разработчикам и другим IT-специалистам. Все они смогут систематизировать и углубить свои знания, а также экспериментировать с подходами и работать над кейсами под руководством опытных экспертов.
Чтобы записаться на курс, от кандидата понадобится наличие опыта работы с Python, знание математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и математической статистики.
OTUS — практический курс по работе с NLP, DL и рекомендательными системами на примере реальных данных
Стоимость: 82 320 ₽
Рассрочка: от 8 232 ₽/мес.
Продолжительность: 5 месяцев
Формат: вебинары + практические задания
Домашние задания: с проверкой
Документ об окончании: сертификат или удостоверение о повышении квалификации
Особенности и преимущества школы:
Для обучения вам понадобится опыт работы с Python, а также знание математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и матстатистики.
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 академических часа и сохраняются в записи в личном кабинете.
Преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
Карьерные мероприятия в сообществе, помощь в трудоустройстве.
Вы можете посетить открытый вебинар от школы, чтобы увидеть стили преподавания ваших будущих учителей.
Возможность корпоративного обучения.
Возможность получить налоговый вычет.
Первые работы в портфолио.
После обучения у вас останется полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям и другие дополнительные материалы
Недостатки школы:
Медленная проверка домашних заданий: претензия в отзывах.
Мало взаимодействия с сокурсниками: претензия в отзывах.
Частый перенос онлайн-занятий: претензия в отзывах.
Нейронные сети от Stepik (доступ после регистрации, 24 урока общей длительностью 6 часов, тесты, интерактивные задания)
Нейронные сети от Дмитрия Коробченко (5 уроков, от 10 минут, просмотр видео на YouTube, доступ без регистрации)
Machine Learning: Regression от Coursera (доступ после регистрации, занятия займут около 21 часа, на английском)
Еще 5 курсов по машинному обучению
На этом полезные и качественные курсы по машинному обучению не заканчиваются. Нашли еще 5 курсов, достойных упоминания в этой статье.
Компьютерное зрение и нейросети для роботов от Skillbox — этот курс поможет вам применять технологии CV и ML в бизнесе на примере реальных кейсов. Здесь вы также поймете, как повысить эффективность предприятия благодаря робототехнике и стать востребованным специалистом. Программа рассчитана на 3 месяца и включает лекции от эксперта «Сколтеха». По окончании курса вы станете ценным специалистом, имеющим опыт в решении реальных задач в сельскохозяйственной сфере и логистике.
Практика для специалиста по машинному обучению от KARPOV.COURSES— эта программа разработанна для практики и развития навыков в области машинного обучения. Здесь вы будете решать реальные бизнес-задачи, разрабатывать проекты с ведущими специалистами и выйдете на новый уровень в карьере. Программа подходит для начинающих и опытных ML-инженеров, аналитиков и всех, кто хочет улучшить свои навыки в области машинного обучения.
Создание нейронных сетей на Python от Foxford — этот курс создан для новичков. Здесь вы изучите основы машинного обучения и создания простейших нейронных сетей с использованием библиотеки NumPy. Преподаватель курса, Алексей Мартыненко, поможет вам освоить базовые принципы программирования и применить их для создания собственных проектов в области машинного обучения.
Data Scientist от Mathshub — эта комплексная программа подготовит вас к карьере в области data science на международном рынке. Здесь включены лекции от экспертов индустрии, менторство от практиков, консультации с карьерными коучами и подготовка к собеседованию.
Профессия Data Scientist от Productstar — этот онлайн-курс поможет вам освоить одну из самых быстрорастущих профессий 2023 года — Data Scientist. Обучение включает стажировки, индивидуальные видеовстречи с менторами, официальный диплом о профессиональной переподготовке. Несомненным плюсом для абитуриента также станет тот факт, что если вам не подойдет профессия, вы сможете перейти на любой другой курс без доплат.
Итоги
Уже сейчас освоение навыков создания искусственного интеллекта становится ключевым фактором для успешной адаптации к требованиям современного мира, поскольку нейросети активно используются во многих сферах жизни. В целом, востребованность профессии разработчика ИИ обусловлена ее значимостью для развития технологий и необходимостью создания эффективных решений.
Обучение не только откроет перед вами новые горизонты в карьере, но и обогатит личное развитие, стимулирует творческое мышление и поспособствует созданию инноваций, которые формируют будущее общества.
Deep Learning от Нетологии — если вы хотите наполнить свое портфолио качественными кейсами;
Компьютерное зрение от OTUS — если вы уже опытный программист, желающий получить работу в крупной компании.
Расскажите, какие курсы по искусственному интеллекту вы проходили или хотели бы пройти?
Реклама ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ООО «Нетология», ИП Глушков Семен Андреевич, ООО «Скилфэктори», ООО «ГикБреинс», ООО «Отус онлайн-образование», ООО «Айвенго», ООО «Фоксфорд», ИП Рыков Алексей Яковлевич, Coursera Inc., Nanodegree Inc.
Google объявила о ребрендинге своего ИИ-бота Bard, который теперь официально называется Gemini. На основе этого бота создали Android-приложение с аналогичным названием- Gemini, позволяющие ознакомится с функционалом ии. После установки на устройство с OS Android ИИ-бот Gemini заменяет голосового ассистента Google.
Но придется расстроить яблоководов, ведь приложение не доступно для iOS. Вероятно, из-за того, что пользователи iPhone всё равно не могли бы задействовать бота Google в качестве помощника по умолчанию. Однако владельцы устройств Apple могут получить доступ ко всем ИИ-функциям в приложении Google.
Стоит напомнить, что ранние концепты Gemini представили еще в декабре 2023. Уже тогда заявлялось, что Gemini передовой мультимодальный искусственный интеллект Google, созданый в результате совместных усилий объединенных лабораторий DeepMind и Brain AI, который стоит на плечах своих предшественников, обещая предоставить более взаимосвязанный и интеллектуальный набор приложений.
Сама же модель Gemini способна обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и видео. Он поставляется в трех версиях : Ultra превосходно справляется с многогранными задачами и будет доступен в Bard Advanced Pro предлагает баланс производительности и эффективности использования ресурсов, уже интегрированный в Bard для текстовых подсказок. Nano, оптимизированный для развертывания на устройстве, доступен в двух размерах и оснащен аппаратной оптимизацией, такой как 4-битное квантование, для автономного использования на таких устройствах, как Pixel 8 Pro.
В основе бесплатной общедоступной версии ИИ-бота лежит большая языковая модель Gemini Pro. Чтобы получить доступ к самой мощной языковой модели Google Gemini Ultra, придётся оформить подписку Gemini Advanced, которая входит в пакет Google One AI Premium стоимостью $20 в месяц. Подписка также включает в себя 2 Тбайт облачного хранилища и другие возможности