Физическое и психоэмоциональное состояние работника очень важный фактор его эффективности. Как можно проверить такое состояние? На первый взгляд, просто – можно спросить об этом человека напрямую. Но что если мы говорим о таких сферах деятельности, в которых это сделать невозможно, например, в случае с машинистом электропоезда в метрополитене или авиадиспетчером?
Сотрудники Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра (СПб ФИЦ) РАН, Санкт-Петербургского государственного университета и Новосибирского государственного университета разработали программу «Компьютерное зрение», которая использует технологии искусственного интеллекта, что определить такие состояние человека, как сонливость, усталость, голод. Она способна определить моменты переутомления диспетчеров, и помогает своевременно отреагировать на потенциально опасную ситуацию.
Для работы «компьютерного зрения» используются нейросети openpose и selflow, которые ищут человека в кадре и строят оптический поток. На основе этого создаются графики движения ключевых точек на теле человека, затем оно анализируется. По сути, компьютерное зрение распознает объекты на видеоматериалах, при этом способно замечать признаки, которые соответствуют определенному поведению (например, когда человек утомился).
Сотрудники Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра (СПб ФИЦ) РАН, Санкт-Петербургского государственного университета и Новосибирского государственного университета разработали программу «Компьютерное зрение», которая использует технологии искусственного интеллекта, что определить такие состояние человека, как сонливость, усталость, голод. Она способна определить моменты переутомления диспетчеров, и помогает своевременно отреагировать на потенциально опасную ситуацию.
Для работы «компьютерного зрения» используются нейросети openpose и selflow, которые ищут человека в кадре и строят оптический поток. На основе этого создаются графики движения ключевых точек на теле человека, затем оно анализируется. По сути, компьютерное зрение распознает объекты на видеоматериалах, при этом способно замечать признаки, которые соответствуют определенному поведению (например, когда человек утомился).
Технологии искусственного интеллекта способны не просто облегчить повседневную жизнь, но спасти жизнь, путем изобретения качественно новых лекарств. И это лишь одна из очевидных сфер применения AlphaFold – нового изобретения компании DeepMind. Это база данных, в которой раскрыты почти все известные науке формы белков — это свыше 200 млн белков из всех сфер известной на Земле жизни.
Для сравнения, за последние 50 лет ученым удалось разгадать лишь 10 % белковых структур, а новых алгоритм от DeepMind сумел справиться с этим значительно быстрее и с высокой точностью. Предложенный компанией DeepMind алгоритм определяет пространственную форму одного белка от 10 до 20 секунд. Благодаря этому компания смогла за год довести базу пространственных форм белков с 350 тыс. до более чем 200 млн.
Знание пространственной формы белка может помочь найти идеальное лекарство против болезней и сделать множество других открытий в биологии. До появления ИИ-алгоритмов учёные экспериментально определяли форму белков, что очень и очень сложно и долго.
💬Как вы думаете, какие открытия в биологии теперь нас ждут?
Для сравнения, за последние 50 лет ученым удалось разгадать лишь 10 % белковых структур, а новых алгоритм от DeepMind сумел справиться с этим значительно быстрее и с высокой точностью. Предложенный компанией DeepMind алгоритм определяет пространственную форму одного белка от 10 до 20 секунд. Благодаря этому компания смогла за год довести базу пространственных форм белков с 350 тыс. до более чем 200 млн.
Знание пространственной формы белка может помочь найти идеальное лекарство против болезней и сделать множество других открытий в биологии. До появления ИИ-алгоритмов учёные экспериментально определяли форму белков, что очень и очень сложно и долго.
💬Как вы думаете, какие открытия в биологии теперь нас ждут?
1 сентября мы запускаем принципиально новый формат обучения
Которого не было у нас и нет ни у кого на рынке
Вы будете работать в реальных проектах для компаний (и очень крупных, и малых) под руководством опытных тимлидов
Вся ваша программа обучения будет подстраиваться под проект, который вы создаёте
⚠️Запустим только 4 группы по 10 человек, не больше
Старт проектов 1 сентября
📅16 августа (вторник) будет вебинар про новый продукт
Ждем вас, такое точно нельзя пропустить!
https://neural-university.ru/baza_web16082022?utm_source=smm
Которого не было у нас и нет ни у кого на рынке
Вы будете работать в реальных проектах для компаний (и очень крупных, и малых) под руководством опытных тимлидов
Вся ваша программа обучения будет подстраиваться под проект, который вы создаёте
⚠️Запустим только 4 группы по 10 человек, не больше
Старт проектов 1 сентября
📅16 августа (вторник) будет вебинар про новый продукт
Ждем вас, такое точно нельзя пропустить!
https://neural-university.ru/baza_web16082022?utm_source=smm
❓Почему это лучший формат обучения AI из всех возможных в мире?
То, что мы запускаем 1 сентября - лучший формат обучения AI из всех, которые я видел в мире (а я анализировал много мировой практики)
📋Давайте разберём по пунктам.
👍Первое преимущество
Это безумно интересно, вы участвуете в настоящем проекте от компании, который будет работать уже в декабре (да, 1 декабря у нас официальная сдача проектов, которые стартуют 1 сентября). То есть вы создаёте что-то, что на самом деле будет работать и приносить пользу. Это не просто проходить занятия и сдавать домашки, это участие в реальном AI проекте с первого же дня обучения
👍Второе преимущество
Тимлид и группа. У вас будет команда 10-12 человек и опытный тимлид. У вас будет чат в telegram и встречи в zoom каждую неделю - благодаря этому вы будете осваивать python и нейронные сети намного быстрее
👍Третье преимущество
Потрясающая строчка в резюме - через 12 месяцев вы сдадите 4 полноценных проекта и ваше резюме и портфолио станут гораздо мощнее, чем у многих начинающих middle разработчиков
Если вы захотите брать проекты на заказ, 4 созданных проекта могут быть ключевым аргументом для компании работать с вами
👍Четвёртое преимущество
Вы можете получить offer от компании сразу после сдачи проекта, многие компании планируют брать 1-2 стажёров в штат после 3 месяцев стажировки - они видят вас в деле и понимают, что вы отлично сможете продолжить и развивать проект
С некоторыми компаниями вы можете договориться не на постоянную работу, а на проектный заказ
Согласитесь, что это гораздо круче, чем стандартный формат - занятия, домашки, кураторы.
Мы 4 года преподавали в этом формате, да и весь рынок преподаёт так. Да, мы делали это лучше, чем другие - сильнее контент, лучше поддержка кураторов, консультации по проекту и многое другое.
Но сейчас мне хочется сделать обучение совсем другого уровня
📅В общем - жду вас на вебинаре 16 августа (вторник) в 19:00
Такое событие нельзя пропустить, поэтому регистрируйтесь:
http://neural-university.ru/baza_web16082022?utm_source=smm
То, что мы запускаем 1 сентября - лучший формат обучения AI из всех, которые я видел в мире (а я анализировал много мировой практики)
📋Давайте разберём по пунктам.
👍Первое преимущество
Это безумно интересно, вы участвуете в настоящем проекте от компании, который будет работать уже в декабре (да, 1 декабря у нас официальная сдача проектов, которые стартуют 1 сентября). То есть вы создаёте что-то, что на самом деле будет работать и приносить пользу. Это не просто проходить занятия и сдавать домашки, это участие в реальном AI проекте с первого же дня обучения
👍Второе преимущество
Тимлид и группа. У вас будет команда 10-12 человек и опытный тимлид. У вас будет чат в telegram и встречи в zoom каждую неделю - благодаря этому вы будете осваивать python и нейронные сети намного быстрее
👍Третье преимущество
Потрясающая строчка в резюме - через 12 месяцев вы сдадите 4 полноценных проекта и ваше резюме и портфолио станут гораздо мощнее, чем у многих начинающих middle разработчиков
Если вы захотите брать проекты на заказ, 4 созданных проекта могут быть ключевым аргументом для компании работать с вами
👍Четвёртое преимущество
Вы можете получить offer от компании сразу после сдачи проекта, многие компании планируют брать 1-2 стажёров в штат после 3 месяцев стажировки - они видят вас в деле и понимают, что вы отлично сможете продолжить и развивать проект
С некоторыми компаниями вы можете договориться не на постоянную работу, а на проектный заказ
Согласитесь, что это гораздо круче, чем стандартный формат - занятия, домашки, кураторы.
Мы 4 года преподавали в этом формате, да и весь рынок преподаёт так. Да, мы делали это лучше, чем другие - сильнее контент, лучше поддержка кураторов, консультации по проекту и многое другое.
Но сейчас мне хочется сделать обучение совсем другого уровня
📅В общем - жду вас на вебинаре 16 августа (вторник) в 19:00
Такое событие нельзя пропустить, поэтому регистрируйтесь:
http://neural-university.ru/baza_web16082022?utm_source=smm
Животноводство связано с большим количеством вредных выбросов в атмосферу. По данным ООН, цифра достигает 7,1 гигатонны CO2 в год, что составляет 14,5% общемирового объема вредных выбросов.
🌽🍔🍖Снизить эту цифру помогло бы превращение всех людей в вегетарианцев – в теории это бы снизило вредные выбросы на 60%. Но чтобы люди отказались от мяса, нужно как минимум предложить альтернативную пищу, которая бы не отличалась по своим вкусовым качествам. Чтобы создать такие продукты, нужно правильно сочетать ингредиенты и тут на арену выходят технологии машинного обучения и стартапы, которые с их помощью пытаются решить этот вопрос.
👉Чилийский стартап NotCo объявил, что сумел создать веганское куриное мясо, которое ничем не отличается от настоящего. Теперь это «мясо», созданное на основе горохового белка, будет использоваться в целой линейке продуктов компании — от веганского куриного филе до веганских бургеров.
👉В систему машинного обучения загрузили данные о сотнях растений, их молекулярном строении, а также о том, как тот или иной ингредиент влияет на конечный вкус и текстуру продукта.
👉Программное обеспечение компании называется Giuseppe. Сначала продукты животного происхождения разбиваются на молекулы, а затем, с помощью машинного обучения, подбираются компоненты на основе овощей, которые можно скомбинировать для того, чтобы добиться такого же вкуса, как в оригинале.
👉Помимо этого, компании также удалось создать веганское молоко из растительных ингредиентов, которое по заявлению создателей, также не отличается по своим вкусовым качествам от обычного.
💬А вы были бы готовы отказаться от мяса, если бы вам была доступна растительная альтернатива с аналогичными вкусовыми свойствами?
🌽🍔🍖Снизить эту цифру помогло бы превращение всех людей в вегетарианцев – в теории это бы снизило вредные выбросы на 60%. Но чтобы люди отказались от мяса, нужно как минимум предложить альтернативную пищу, которая бы не отличалась по своим вкусовым качествам. Чтобы создать такие продукты, нужно правильно сочетать ингредиенты и тут на арену выходят технологии машинного обучения и стартапы, которые с их помощью пытаются решить этот вопрос.
👉Чилийский стартап NotCo объявил, что сумел создать веганское куриное мясо, которое ничем не отличается от настоящего. Теперь это «мясо», созданное на основе горохового белка, будет использоваться в целой линейке продуктов компании — от веганского куриного филе до веганских бургеров.
👉В систему машинного обучения загрузили данные о сотнях растений, их молекулярном строении, а также о том, как тот или иной ингредиент влияет на конечный вкус и текстуру продукта.
👉Программное обеспечение компании называется Giuseppe. Сначала продукты животного происхождения разбиваются на молекулы, а затем, с помощью машинного обучения, подбираются компоненты на основе овощей, которые можно скомбинировать для того, чтобы добиться такого же вкуса, как в оригинале.
👉Помимо этого, компании также удалось создать веганское молоко из растительных ингредиентов, которое по заявлению создателей, также не отличается по своим вкусовым качествам от обычного.
💬А вы были бы готовы отказаться от мяса, если бы вам была доступна растительная альтернатива с аналогичными вкусовыми свойствами?
А вам когда-нибудь звонили мошенники?🚫
Если да, то вы знаете, насколько это неприятный опыт – в лучшем случае вы просто впустую потратили время и нервы, в худшем, лишились своих денег. Все звонки от мошенников имеют схожий почерк, поэтому взяв за образец модель поведения злоумышленников и воспользоваться технологиями искусственного интеллекта, можно создать систему, которая позволит предупредить о мошеннических действиях.
👍Впрочем, такая технология уже была создана и с недавнего времени ей могут воспользоваться клиенты «Тинькофф Банка» и абоненты виртуального оператора «Тинькофф Мобайл». Речь о комплесной системе под названием «Нейрощит». Система основывается на алгоритмах искусственного интеллекта и реагирует прямо во время телефонного звонка. Она подключается к голосовым вызовам и выявляет мошенников, основываясь на технических данных, связанных со звонком. В частности, система анализирует звук и сравнивает его с образцами настоящих мошеннических звонков, а при необходимости разрывает диалог.
▪️ «Нейрощит» обрабатывает и другие характеристики входящего вызова: номер звонящего, историю звонков, связанные с ним объёмы и характер трафика, а также его частотность и уникальность.
▪️В скором будущем систему также можно будет настраивать, выбрав собственный сценарий при выявлении мошенника: отбой связи, предупреждение через голосового ассистента или SMS, либо продолжение разговора в обычном режиме.
Если да, то вы знаете, насколько это неприятный опыт – в лучшем случае вы просто впустую потратили время и нервы, в худшем, лишились своих денег. Все звонки от мошенников имеют схожий почерк, поэтому взяв за образец модель поведения злоумышленников и воспользоваться технологиями искусственного интеллекта, можно создать систему, которая позволит предупредить о мошеннических действиях.
👍Впрочем, такая технология уже была создана и с недавнего времени ей могут воспользоваться клиенты «Тинькофф Банка» и абоненты виртуального оператора «Тинькофф Мобайл». Речь о комплесной системе под названием «Нейрощит». Система основывается на алгоритмах искусственного интеллекта и реагирует прямо во время телефонного звонка. Она подключается к голосовым вызовам и выявляет мошенников, основываясь на технических данных, связанных со звонком. В частности, система анализирует звук и сравнивает его с образцами настоящих мошеннических звонков, а при необходимости разрывает диалог.
▪️ «Нейрощит» обрабатывает и другие характеристики входящего вызова: номер звонящего, историю звонков, связанные с ним объёмы и характер трафика, а также его частотность и уникальность.
▪️В скором будущем систему также можно будет настраивать, выбрав собственный сценарий при выявлении мошенника: отбой связи, предупреждение через голосового ассистента или SMS, либо продолжение разговора в обычном режиме.
Мы уже писали о технологиях с использованием нейросетей, которые позволяют создавать изображения всего лишь по текстовому описанию.
Еще одной вехой в их развитии стал выход в открытый доступ системы Stable Diffusion, от компаний Stability AI и Runway, сообществ Eleuther AI и LAION, а также группы CompVis lab (лаборатория исследований в области машинного зрения и машинного обучения при Мюнхенском университете).
Пока пользоваться системой можно с некоторыми ограничениями. Результаты ее работы предоставляются по запросу образовательным учреждениям и независимым исследователям, но очень скоро авторы планируют предоставить доступ всем желающим. Теперь немного о самой системе.
Чтобы ее обучить, разработчиками был использован кластер из 4000 GPU NVIDIA A100 Ezra-1 и коллекция LAION-5B, включающая 5.85 миллиардов изображений с текстовыми описаниями. Чтобы синтезировать изображение 512x512 достаточно наличия в системе GPU с 10GB видеопамяти.
Помимо генерации, Stable Diffusion умеет модифицировать изображения дополняя, редактирую и воссоздавая их по наброскам.
💬А вы хотели бы протестировать Stable Diffusion? Какое изображение вы попросили бы ее создать?
Еще одной вехой в их развитии стал выход в открытый доступ системы Stable Diffusion, от компаний Stability AI и Runway, сообществ Eleuther AI и LAION, а также группы CompVis lab (лаборатория исследований в области машинного зрения и машинного обучения при Мюнхенском университете).
Пока пользоваться системой можно с некоторыми ограничениями. Результаты ее работы предоставляются по запросу образовательным учреждениям и независимым исследователям, но очень скоро авторы планируют предоставить доступ всем желающим. Теперь немного о самой системе.
Чтобы ее обучить, разработчиками был использован кластер из 4000 GPU NVIDIA A100 Ezra-1 и коллекция LAION-5B, включающая 5.85 миллиардов изображений с текстовыми описаниями. Чтобы синтезировать изображение 512x512 достаточно наличия в системе GPU с 10GB видеопамяти.
Помимо генерации, Stable Diffusion умеет модифицировать изображения дополняя, редактирую и воссоздавая их по наброскам.
💬А вы хотели бы протестировать Stable Diffusion? Какое изображение вы попросили бы ее создать?
Почти все слышали, а многие, вероятно, сталкивались со случаями финансового мошенничества, при котором злоумышленники пытались не просто получить доступ к средствам жертвы, а оформить кредит на её имя, ранее получив доступ к персональным данным. Конечно, забота о сохранности данных своего паспорта – ответственность каждого человека, но с помощью технологий ИИ, помощь может прийти и со стороны банка.
Банк ВТБ планирует отслеживать предполагаемое участие злоумышленников от подачи заявки до получения денежных средств. Для этого вводится такой параметр как востребованности займа клиентом.
На основе информации о стандартном поведении заёмщика, система позволит отслеживать подозрительные паттерны поведения в процессе оформления заявки на кредит и выделять их в отдельную группу для проведения дополнительного анализа на предмет мошеннических действий.
По оценкам представителей банка, такая внедрение этой технологии поможет дополнительно защитить 2 млрд рублей клиентских средств ежегодно.
💬А вы сталкивались с кредитным мошенничеством?
Банк ВТБ планирует отслеживать предполагаемое участие злоумышленников от подачи заявки до получения денежных средств. Для этого вводится такой параметр как востребованности займа клиентом.
На основе информации о стандартном поведении заёмщика, система позволит отслеживать подозрительные паттерны поведения в процессе оформления заявки на кредит и выделять их в отдельную группу для проведения дополнительного анализа на предмет мошеннических действий.
По оценкам представителей банка, такая внедрение этой технологии поможет дополнительно защитить 2 млрд рублей клиентских средств ежегодно.
💬А вы сталкивались с кредитным мошенничеством?
Уверены, что среди наших читателей множество поклонников современных фильмов и сериалов в жанре научной фантастики. Приятно и волнительно следить за поворотами сюжета, следить за сложными и многообразными ситуациями, в которых оказываются герои фантастических произведений, наблюдать за тем, как знакомые нам в реальном мире моральные дилеммы, выглядят совершенно иначе в фантастическом антураже и заставляют персонажей принимать сложные решения.
Если вы относитесь к любителям этого жанра, то у вас хотя бы раз мелькала мысль о том, чтобы самому стать автором масштабного фантастического полотна. Но как это осуществить, не имея колоссальных бюджетов голливудских студий? Технологии ИИ постепенно начинают давать ответ на этот вопрос.
🔹Технологический предприниматель Фабиан Штельцер стал режиссером собственного фильма, используя лишь компьютер. Экспериментальный проект вдохновлен научной фантастикой 1970-х годов и носит название Salt («Соль»). Для создания визуальных эффектов Штельцер использовал такие общедоступные программы, как Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E 2, которые, по сути, могут рисовать все, что угодно, полагаясь на простое текстовое описание от пользователя.
🔹Для того, чтобы оживить статические картинки, автор использует технологии создания дипфейков, заставляющих лица персонажей двигаться, а для озвучивания персонажей он видоизменяет собственный голос с помощью генератора голоса Murf.
🔹Штельцер видит в своем занятии поворотный момент в искусстве в целом и киноиндустрии в частности. Он убежден, что технологии и подход, которыми он пользуется, совершат переворот, позволяющий любому делающему создавать собственные киношедевры. Вокруг его проекта уже успело сформироваться коммьюнити, зрители сами активно участвуют в разработке сюжета, предлагая варианты продолжения истории.
💬Как вы считаете, какое влияние на индустрию кино и сериалов способно оказать развитие технологий ИИ?
Если вы относитесь к любителям этого жанра, то у вас хотя бы раз мелькала мысль о том, чтобы самому стать автором масштабного фантастического полотна. Но как это осуществить, не имея колоссальных бюджетов голливудских студий? Технологии ИИ постепенно начинают давать ответ на этот вопрос.
🔹Технологический предприниматель Фабиан Штельцер стал режиссером собственного фильма, используя лишь компьютер. Экспериментальный проект вдохновлен научной фантастикой 1970-х годов и носит название Salt («Соль»). Для создания визуальных эффектов Штельцер использовал такие общедоступные программы, как Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E 2, которые, по сути, могут рисовать все, что угодно, полагаясь на простое текстовое описание от пользователя.
🔹Для того, чтобы оживить статические картинки, автор использует технологии создания дипфейков, заставляющих лица персонажей двигаться, а для озвучивания персонажей он видоизменяет собственный голос с помощью генератора голоса Murf.
🔹Штельцер видит в своем занятии поворотный момент в искусстве в целом и киноиндустрии в частности. Он убежден, что технологии и подход, которыми он пользуется, совершат переворот, позволяющий любому делающему создавать собственные киношедевры. Вокруг его проекта уже успело сформироваться коммьюнити, зрители сами активно участвуют в разработке сюжета, предлагая варианты продолжения истории.
💬Как вы считаете, какое влияние на индустрию кино и сериалов способно оказать развитие технологий ИИ?
📅С 20 по 28 сентября запускаем новую AI school
⚠️Такого ещё не было!⚠️
📋Что будет:
🔹4 вебинара
🔹Разбор 9 новых AI проектов
🔹Анонс запуска 7 новых проектов стажировки 1 октября
🔹Вебинары про применение AI, базы и видеокарты
🔹Вебинар про трудоустройство и карьеру: наши новые вакансии и кейсы
🔹Вебинар про продажи AI на заказ
👉И, конечно, абсолютно новый тариф обучения с доступом ко всему нашему контенты и 12 месяцами стажировки
☝Только для участников AI school
✅Регистрируйся, такое нельзя пропускать!
http://neural-university.ru/baza_web20092022
⚠️Такого ещё не было!⚠️
📋Что будет:
🔹4 вебинара
🔹Разбор 9 новых AI проектов
🔹Анонс запуска 7 новых проектов стажировки 1 октября
🔹Вебинары про применение AI, базы и видеокарты
🔹Вебинар про трудоустройство и карьеру: наши новые вакансии и кейсы
🔹Вебинар про продажи AI на заказ
👉И, конечно, абсолютно новый тариф обучения с доступом ко всему нашему контенты и 12 месяцами стажировки
☝Только для участников AI school
✅Регистрируйся, такое нельзя пропускать!
http://neural-university.ru/baza_web20092022
☝Напоминаем, у нас будет AI school
👉4 вебинара - 20, 21, 27 и 28 сентября
Одна из главных тем будет разбор реальных AI проектов
Мы разберём 9 проектов, 7 из них мы запускаем на стажировках 1 октября.
Расскажем, как реализуются такие проекты, какие используются нейронные сети, какой требуется датасет и видеокарты.
Какие 9 проектов мы будем разбирать:
🔹Определение глаукомы по снимку глаза
🔹Рекомендательная система интернет-магазина
🔹Сегментация очагов пневмонии
🔹Оценка недвижимости в Москве и США
🔹Оптимизация погрузки фур
🔹Обнаружение грязных столов в кафе
🔹Распознавание товаров на подносе в столовой
🔹Определение веса детали и VIN номера в ПТС
🔹Обнаружение людей, акул и нефтяных пятен с квадрокоптера
📅Приходите 20 сентября в 19:00
Будем погружаться в мир AI
http://neural-university.ru/baza_web20092022
👉4 вебинара - 20, 21, 27 и 28 сентября
Одна из главных тем будет разбор реальных AI проектов
Мы разберём 9 проектов, 7 из них мы запускаем на стажировках 1 октября.
Расскажем, как реализуются такие проекты, какие используются нейронные сети, какой требуется датасет и видеокарты.
Какие 9 проектов мы будем разбирать:
🔹Определение глаукомы по снимку глаза
🔹Рекомендательная система интернет-магазина
🔹Сегментация очагов пневмонии
🔹Оценка недвижимости в Москве и США
🔹Оптимизация погрузки фур
🔹Обнаружение грязных столов в кафе
🔹Распознавание товаров на подносе в столовой
🔹Определение веса детали и VIN номера в ПТС
🔹Обнаружение людей, акул и нефтяных пятен с квадрокоптера
📅Приходите 20 сентября в 19:00
Будем погружаться в мир AI
http://neural-university.ru/baza_web20092022
Во время AI school 20-28 сентября мы будем обсуждать далеко не только AI проекты
Что ещё будет среди тем?
🔹 Буду темы про сборы датасетов
🔹 Про видеокарты
🔹 Про области применения нейронных сетей
Но одна из ключевых тем, которой мы посвятим целый вебинар, будет темы трудоустройства и продажи AI проектов на заказ.
Мы будем рассказывать:
🔹 Какие у нас есть новые вакансии
🔹Из каких источников мы берём вакансии
🔹Что самое главное при трудоустройстве (спойлер: портфолио, хотя не только)
🔹Где находить заказы для разработки на фрилансе
В общем, мы уделим целый вебинар вашему карьерному треку и покажем вам мир найма AI разработчиков в деталях.
👉Вебинары будут 20, 21, 27 и 28 сентября
📅Стартуем во вторник 20 сентября в 19:00 мск
✅Регистрируйтесь и бронируйте в календаре
http://neural-university.ru/baza_web20092022
Что ещё будет среди тем?
🔹 Буду темы про сборы датасетов
🔹 Про видеокарты
🔹 Про области применения нейронных сетей
Но одна из ключевых тем, которой мы посвятим целый вебинар, будет темы трудоустройства и продажи AI проектов на заказ.
Мы будем рассказывать:
🔹 Какие у нас есть новые вакансии
🔹Из каких источников мы берём вакансии
🔹Что самое главное при трудоустройстве (спойлер: портфолио, хотя не только)
🔹Где находить заказы для разработки на фрилансе
В общем, мы уделим целый вебинар вашему карьерному треку и покажем вам мир найма AI разработчиков в деталях.
👉Вебинары будут 20, 21, 27 и 28 сентября
📅Стартуем во вторник 20 сентября в 19:00 мск
✅Регистрируйтесь и бронируйте в календаре
http://neural-university.ru/baza_web20092022
Проблема авторства в творчестве всегда была острой темой для полемики. Действительно, иногда бывает крайне сложно провести строгую границу между заимствованием или отсылкой и откровенным плагиатом. Однако развитие технологий ИИ, способных создавать впечатляющие визуальные композиции на основе простого текстового описания, выводят эти споры на совершенно иной уровень.
❓Можно ли рассматривать применение данных технологий как творческий инструмент? И можно ли ставить работы, выполненные с помощью ИИ в один ряд с работами авторов, создавших их на основе своих собственных изобразительных навыков?
🔹Очередным толчком для запуска дискуссии на эту сложную тему стала победа на конкурсе изобразительного искусства, одержанная человеком по имени Джейсон Аллен с его работой «Théâtre D'opéra Spatial» («Пространство оперного театра»). Ее вы можете видеть на прилагаемой к этому посту картинке. Работа и вправду впечатляющая. Проблема лишь в том, что сам Аллен не сделал ни одного движения стилусом по графическому планшету (работа была номинирована в категории «цифровое искусство»).
🖼Картина была получена посредством работы алгоритма Midjourney. На основе подсказок автора, ИИ сгенерировал несколько сотен изображений, из которых сам Аллен отобрал 3 наиболее удачных на его взгляд, после чего распечатал их на холсте, увеличив их при помощи инструмента Gigapixel AI.
🔹Мнения разделились. Те, кто не оценил прогрессивность творческого подхода автора, считают факт его победы предвестником «смерти творческих профессий» и назвали ситуацию «чертовски поганой». Сам же автор уличает скептиков в лицемерии, поскольку критикуя способ создания работы, те сами же первыми игнорируют человеческий фактор в создании картины, что, по его мнению, полностью противоречит сути претензий.
🔹Стоит отметить, что автор не пытался ввести жюри конкурса в заблуждение, отправляя свою работу. В сопроводительных документах он честно указал «Джейсон Аллен с помощью Midjourney».
💬А как лично вы смотрите на данную ситуацию? ИИ в описанном случае является инструментом, которым воспользовался автор или же дискредитирует художественные навыки других авторов? Поделитесь в комментариях.
❓Можно ли рассматривать применение данных технологий как творческий инструмент? И можно ли ставить работы, выполненные с помощью ИИ в один ряд с работами авторов, создавших их на основе своих собственных изобразительных навыков?
🔹Очередным толчком для запуска дискуссии на эту сложную тему стала победа на конкурсе изобразительного искусства, одержанная человеком по имени Джейсон Аллен с его работой «Théâtre D'opéra Spatial» («Пространство оперного театра»). Ее вы можете видеть на прилагаемой к этому посту картинке. Работа и вправду впечатляющая. Проблема лишь в том, что сам Аллен не сделал ни одного движения стилусом по графическому планшету (работа была номинирована в категории «цифровое искусство»).
🖼Картина была получена посредством работы алгоритма Midjourney. На основе подсказок автора, ИИ сгенерировал несколько сотен изображений, из которых сам Аллен отобрал 3 наиболее удачных на его взгляд, после чего распечатал их на холсте, увеличив их при помощи инструмента Gigapixel AI.
🔹Мнения разделились. Те, кто не оценил прогрессивность творческого подхода автора, считают факт его победы предвестником «смерти творческих профессий» и назвали ситуацию «чертовски поганой». Сам же автор уличает скептиков в лицемерии, поскольку критикуя способ создания работы, те сами же первыми игнорируют человеческий фактор в создании картины, что, по его мнению, полностью противоречит сути претензий.
🔹Стоит отметить, что автор не пытался ввести жюри конкурса в заблуждение, отправляя свою работу. В сопроводительных документах он честно указал «Джейсон Аллен с помощью Midjourney».
💬А как лично вы смотрите на данную ситуацию? ИИ в описанном случае является инструментом, которым воспользовался автор или же дискредитирует художественные навыки других авторов? Поделитесь в комментариях.
«27 сентября новый вебинар про трудоустройство и рынок AI»
👍У нас огромное количество нового материала про трудоустройство и рынок AI.
📅Во вторник 27 сентября начинается вторая часть AI school.
И она стартует с вебинара про вакансии и работу.
Честно, нам самим интересно, потому что мы покажем много нового!
Что будем рассказывать:
✅Подборку наших вакансий
✅Примеры резюме и портфолио студентов
✅Примеры анкетирования студентов
✅Новые кейсы трудоустройства
✅Как находить компании для продажи на заказ
Мы знаем, что большинство из вас интересуется либо работой в компании, либо продажей проектов на заказ.
Так вот 27 сентября для вас будет очень много полезной информации.
👉Регистрируйтесь и приходите
👉Вторник, 27 сентября, 19:00
http://neural-university.ru/baza_web20092022
👍У нас огромное количество нового материала про трудоустройство и рынок AI.
📅Во вторник 27 сентября начинается вторая часть AI school.
И она стартует с вебинара про вакансии и работу.
Честно, нам самим интересно, потому что мы покажем много нового!
Что будем рассказывать:
✅Подборку наших вакансий
✅Примеры резюме и портфолио студентов
✅Примеры анкетирования студентов
✅Новые кейсы трудоустройства
✅Как находить компании для продажи на заказ
Мы знаем, что большинство из вас интересуется либо работой в компании, либо продажей проектов на заказ.
Так вот 27 сентября для вас будет очень много полезной информации.
👉Регистрируйтесь и приходите
👉Вторник, 27 сентября, 19:00
http://neural-university.ru/baza_web20092022
⚠️Сейчас самое время переходить в IT⚠️
Последний раз это было настолько же актуально в конце февраля и начале марта.
Сегодня снова всё больше людей задумываются о переходе в сферу IT.
Да, у нас всё про AI, но это часть IT профессий и очень востребованная часть.
Впереди ещё два вебинара AI school:
📅27 сентября - Трудоустройство в AI
📅28 сентября - разбор ещё 3 AI проектов
👉Приходите во вторник 27 сентября, будем много обсуждать про трудоустройство в AI (хотя и, в целом, про трудоустройство IT вы узнаете значительно больше)
✅Регистрируйтесь и приходите: http://neural-university.ru/baza_web20092022
Последний раз это было настолько же актуально в конце февраля и начале марта.
Сегодня снова всё больше людей задумываются о переходе в сферу IT.
Да, у нас всё про AI, но это часть IT профессий и очень востребованная часть.
Впереди ещё два вебинара AI school:
📅27 сентября - Трудоустройство в AI
📅28 сентября - разбор ещё 3 AI проектов
👉Приходите во вторник 27 сентября, будем много обсуждать про трудоустройство в AI (хотя и, в целом, про трудоустройство IT вы узнаете значительно больше)
✅Регистрируйтесь и приходите: http://neural-university.ru/baza_web20092022