Как ИИ делает кино лучше

Искусственный интеллект уже давно стал частью нашей жизни, также и в сфере развлечений он занимает далеко не последнее место. Сегодня мы расскажем, как ИИ делает фильмы более качественными и зрелищными.

📌Создание спецэффектов.
ИИ создает спецэффекты в экшн-сценах, что минимизирует риски получения травм актерами и каскадерами, а сцена на экране при этом будет выглядеть максимально зрелищно.

📌Помощь с дубляжом.
C помощью ИИ можно синхронизировать артикуляцию разных языковых групп во время дубляжа. Таким образом не будет возникать диссонанс от того, что закадровый текст не синхронизирован с движением губ.

📌Написание сценариев.
ИИ может анализировать большие объемы данных о кинематографии, чтобы определить, какие персонажи, темы и жанры наиболее актуальны среди зрителей. Это помогает режиссерам и сценаристам создавать продукт, который будет наиболее востребован у аудитории.

📌Создание анимации.
ИИ способен воссоздавать правдоподобную анимацию для игрового кино. Поэтому, в современных фильмах, даже самые фантасмагоричные инопланетяне могут поразить своей реалистичностью. Например, Николас Hoйбepт выпуcтил кинeматoгpафичecкий тpeйлep, пoлнocтью coзданный c иcпoльзoваниeм pазличныx нейросетей. Bсе изoбpажeния были coзданы пpи пoмoщи Midjourney, а затeм анимиpoваны c иcпoльзoваниeм гeнepативныx мoдeлeй Runway.

📌Создание звуковых эффектов.
Скрип двери, удар молнии, звук бьющегося стекла и другие элементы звукового фона, только кажутся простыми. На самом деле, актерам дубляжа приходилось использовать лист фанеры для имитации раската грома, а теперь достаточно подключить нейросеть, которая распознает кадр, проанализирует контекст и подберет необходимый звуковой эффект.

✅Благодаря внедрению технологий, режиссеры могут делегировать ИИ рутинные, но важные задачи, при этом значительно сократив временные и финансовые затраты, а зритель в итоге получает более качественный и зрелищный продукт.


#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ #Искусственный_интеллект #AI #про_ИИ

Как искусственный интеллект генерирует тексты

🖊 Все чаще пользователи обращаются к нейросетям с запросами о составлении текста. И как правило, это запросы на создание совершенно разного по типу и содержанию материала: от поздравления или очерка до вступительного слова или эссе.

Давайте рассмотрим, по каким принципам ИИ генерирует тексты:

🔹Генерация на основе правил: ИИ может составить текст, следуя определенным паттернам и правилам. Например, ИИ создает текст, основанный на заданном наборе слов, фраз или предложений.

🔹Генерация с помощью шаблонов: ИИ использует заранее определенные шаблоны для составления текста. Шаблоны могут содержать слова, фразы или предложения, которые нейросеть комбинирует для создания нового текста.

🔹Генерация путем перефразирования: ИИ перефразирует существующий текст, изменяя его структуру и содержание.

🔹Генерация на основе контекста: ИИ анализирует контекст и использует его для создания текста. Например, если ИИ получил запрос на создание текста о конкретном событии или объекте, он использует информацию из других источников, связанных с этим событием или объектом.

📌Единственное, с чем на данный момент искусственный интеллект справляется не так хорошо – это генерация текста на основе эмоций, чувств и других аспектов человеческой психологии, что зачастую лишает конечный результат реалистичности и эмоционального окраса.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ #Искусственный_интеллект #AI #про_ИИ

🏠Искусственный интеллект и архитектура

Сегодня, в Международный день архитектуры, мы хотим рассказать, как ИИ становится незаменимым союзником архитекторов, помогая создавать удивительные, инновационные проекты.

Представляем некоторые преимущества использования ИИ в архитектуре:

🔹Генеративное проектирование: Использование ИИ для создания инновационных и оптимизированных архитектурных проектов. Генерирование вариантов дизайна происходит по вводным данным. ИИ принимает, анализирует, сравнивает данные, полученные от архитектора, ранжирует и улучшает результаты.
🔹Виртуальная и дополненная реальности: Использование технологий VR/AR на базе ИИ для иммерсивной архитектурной визуализации и презентаций клиентам.
🔹Анализ данных и предиктивное моделирование: Использование алгоритмов ИИ для анализа больших массивов данных и прогнозирования эксплуатационных характеристик зданий, энергопотребления и целостности конструкций.
🔹Автономные системы: Внедрение систем автоматизации на основе ИИ для эффективного управления зданием, включая управление системами отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, регулировку освещения и системы безопасности.
🔹Предиктивная аналитика: Использование моделей машинного обучения для прогнозирования городского развития или выявления потенциальных районов, подверженных стихийным бедствиям.
🔹BIM и управление проектами: Интеграция BIM (информационного моделирования зданий) с интеллектуальными алгоритмами для оптимизации планирования проектов, составления графиков работ и оценки стоимости.

Несмотря на все плюсы, ИИ до сих пор далек от уровня квалифицированных архитекторов. Поскольку ИИ может взять на себя рутинные задачи, вероятно, в будущем приоритет будет отдаваться не столько техническим навыкам архитекторов, сколько общей эрудиции, опыту и глубокому концептуальному мышлению.


#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#Искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ #День_Архитектуры

📊Классификация ИИ: ANI, AGI, ASI

ИИ позволяет машинам и устройствам выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта и когнитивных способностей, включая обучение, творчество, рассуждение, перевод, решение задач и принятие решений.

Существует несколько типов ИИ, каждый из которых имеет свой уровень сложности, предел возможностей и сферу применения. В данном посте мы расскажем про три основных типа ИИ: ANI, AGI и ASI.

🔹Слабый интеллект (Artificial Narrow Intelligence)
ANI, также известный, как слабый или узкий ИИ, разработан для выполнения конкретных задач. Он способен выполнять только те функции и инструкции, которые ему заранее запрограммированы. Это означает, что ANI не может совершать рассудительные выводы. Примеры ANI: от Алисы, Face ID и Google Assistant до самодвижущихся автомобилей и программы для настольных игр DeepMind.

🔹Сильный интеллект (Artificial General Intelligence)
AGI, сильный ИИ, находится на следующем уровне развития после ANI. Этот тип ИИ способен выполнять широкий спектр задач, подобно тому, как это делает человек. Сильный ИИ способен обобщенно мыслить, анализировать, обучаться, а также решать широкий спектр задач, которые требуют творчества и абстрактного мышления.
Развитие AGI является сложной и наиболее актуальной задачей в ближайшие годы.

🔹Суперинтеллект (Artificial Super Intelligence)
ASI —  искусственный суперинтеллект (пока только теоритический), который превзойдет человеческий интеллект. ASI будет обладать возможностью самосовершенствования без вмешательства и помощи человека и по прогнозам будет способен превзойти лучшие человеческие умы. Возможности, которые он может предоставить, вызывают опасения и дебаты. Одна из наиболее обсуждаемых тем —  это технологическая сингулярность, когда развитие технологий выходит из-под контроля людей и достигает собственного доминирования.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#Искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ

✅ Оценка искусственного интеллекта: тест Тьюринга

Самый известный способ проверить машину на «разумность» предложил Алан Тьюринг. Если человек-судья, переписываясь одновременно и с человеком, и с машиной, принимает компьютер за живого человека — испытание машина выдержала.

Одним из ярких примеров теста Тьюринга в современном мире является CAPTCHA. Многие хорошо знакомы с этой аббревиатурой, она напрямую связана с тестом и расшифровывается как «Полностью автоматический публичный тест Тьюринга для разделения компьютеров и людей» (Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart).

Преимущества теста Тьюринга:
➖Простота и доступность: это относительно простой способ оценки уровня интеллекта машины. Он не требует специального оборудования или навыков для его проведения.
➖Обширная проверка: тест Тьюринга оценивает не только способность программы решать определенные задачи, но и ее способность вести диалог и взаимодействовать с человеком.
➖Содействие развитию ИИ: результаты тестирования используются разработчиками и исследователями для улучшения алгоритмов и создания более совершенных систем и программ.

Недостатки теста Тьюринга:
➖Неоднозначность: тест Тьюринга не является надежным инструментом для оценки уровня интеллекта машины. Возможны ошибочные результаты, как ложноположительные, так и ложноотрицательные.
➖Ограниченность: тест имеет свои ограничения и не способен оценить ряд интеллектуальных способностей, таких как способность к решению проблем, креативность и аналитическое мышление.
➖Недооценка физических возможностей: тест Тьюринга не оценивает возможности машины в физическом взаимодействии с окружающей средой.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#Искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ #понятный_ИИ

🌎 В поисках границ искусственного интеллекта

Понятие интеллекта

Джон Маккарти считал, что для успешных исследований в области ИИ необходимо четко определить понятие интеллекта. Он подчеркивал важность эпистемологии и эвристики. Под эпистемологией понимался процесс приобретения новых знаний. Эвристика, в свою очередь, относилась к методам и средствам решения задач, включая порождение гипотез на основе имеющихся данных и проведение логических рассуждений.

Академическое сообщество высказывают ряд сомнений и ограничений, связанных с развитием ИИ. Виктор Финн, доктор технических наук и профессор РГГУ, рассматривает несколько ключевых аспектов, которые могут ограничивать возможности ИИ:

⏹️Ограниченность понимания
Одной из основных проблем ИИ является его ограниченность в понимании контекста и смысла информации. ИИ может преуспеть в выполнении задачи, основанной на конкретных правилах и шаблонах, но в отличие от человека, ему трудно адаптироваться к новым и нестандартным ситуациям.

⏹️Недостаток эмоционального интеллекта
ИИ не обладает эмоциональным интеллектом, что ограничивает его способность к эмпатии, пониманию эмоций и межличностным отношениям. В результате, ИИ может создавать неправильные выводы и реагировать неадекватно относительно человеческого восприятия в ситуациях, требующих эмоционального включения.

⏹️Ограниченность обучения
Важным аспектом развития ИИ является его способность к обучению на основе данных. Однако, несмотря на прогресс в области глубокого обучения и нейронных сетей, ИИ всегда будут требоваться большие объемы данных для достижения высокой точности и эффективности.

⏹️Этические и юридические вопросы
С развитием ИИ возникают новые этические и юридические вопросы. Например, вопросы конфиденциальности данных, автономности и ответственности.
Хотя ИИ имеет большой потенциал и применение во многих областях, его функционал ограничен. Но несмотря на это, ИИ продолжает развиваться и несомненно будет иметь все большее влияние на нашу жизнь.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#Искусственный_интеллект #про_ИИ

🏠 ИИ +умный дом: совершенное взаимодействие для улучшения нашей жизни

3 ноября отмечается День умного дома!
В ходе первого в 2023 году отраслевого аналитического исследования уровня цифровой зрелости управляющих организаций (УО), проведенного на базе АНО «Умный многоквартирный дом», выяснилось, что УО внедряют разрозненные решения и отдельные цифровые сервисы в 80% случаев. При этом только 7,7% УО, участвовавших в опросе, указали, что используют на своих объектах единую цифровую платформу (АСУЗ).

Рынок услуг для умного дома ( "умной" квартиры) по данным Bloomberg к 2028 году составит 11,7 млрд долл. (663 млрд руб.) с ежегодным ростом в 11,2%.

Согласно данным Statista к 2025 году в России доля владельцев крупных «умных» устройств составляет 13% и малых – 14%.

Возможности ИИ в умном доме:

⚪️Управление освещением
ИИ учитывает различные факторы, чтобы предлагать оптимальное освещение для любой обстановки.

⚪️Управление микроклиматом
ИИ анализирует данные о температуре внутри и вне дома, прогноз погоды, а также предпочтения жильцов, чтобы оптимизировать работу системы отопления и кондиционирования воздуха.

⚪️Управление безопасностью
ИИ способен обнаружить подозрительную активность и предупредить жильцов об этом через мобильные устройства или автоматически активировать сигнализацию.

⚪️Управление энергопотреблением
ИИ способен анализировать данные о потреблении энергии в умном доме и рекомендовать способы оптимизации.

⚪️Управление медиа и развлечениями
ИИ может выбирать и воспроизводить подходящую музыку или фильмы для каждой комнаты, основываясь на предпочтениях жильцов и текущей обстановке.

⚪️Управление умными устройствами
ИИ может связывать и координировать работу различных умных устройств.

А у Вас есть устройства, которые делают Ваш дом "умнее"? Делитесь в комментариях!

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#Искусственный_интеллект #AI #про_ИИ

❤️ Эмоциональный ИИ: может ли машина завоевать человеческое сердце?

ИИ активно развивается в России в том числе Эмоциональный.

Emotion AI - это технология, позволяющая компьютерам и машинам распознавать и интерпретировать человеческие эмоции. Она использует различные методы, такие как анализ лиц, распознавание речи и текстов, датчики на теле и прочее, чтобы определить эмоциональное состояние человека.

Крупные корпорации и амбициозные стартапы проявляют интерес к этой области и интегрируют новейшие разработки в различные сферы, такие как розничная торговля, маркетинг, образование, банковский сектор и рекрутинг. Согласно данным Mordor Intelligence, прогнозируется, что рынок распознавания эмоций достигнет 92 миллиардов $ к 2024 году.

Смогут ли эти технологии в будущем заменить, например, психолога — вопрос, на который дать однозначный ответ невозможно. Однако, вполне возможно, что эмоциональный ИИ станет эффективным помощником во многих сферах.

Применение ЭИИ:

⚪️Забота о здоровье: ЭИИ может помочь врачам и психологам в управлении стрессом и эмоциональным состояниям пациентов.

⚪️Персональные ассистенты: Голосовые помощники, такие как Алиса и Siri, могут лучше понимать наши запросы и настроение и адаптировать под них ответы.

⚪️Маркетинг и реклама: ЭИИ может помочь компаниям анализировать реакции потребителей на рекламу и продукты, что позволяет создавать более эффективные кампании.

⚪️Образовательный сектор: ЭИИ в образовании сможет анализировать эмоциональные реакции студентов, помогая преподавателям оптимизировать обучение.

Эмоциональный ИИ — это не просто технология, это шаг в будущее взаимодействия человека и машины. Элементы ЭИИ, вероятно, будут все активнее распространяться среди различных сфер человеческой жизни.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ

♻️ Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это междисциплинарная область компьютерных наук, которая занимается пониманием и интерпретацией лингвистических данных компьютерами.

Сегодня, благодаря значительному прогрессу в области ИИ, компьютерные системы способны очень точно распознавать и анализировать человеческую речь, что открывает для нас новые возможности.

Ключевой задачей обработки естественного языка является понимание контекста и семантики человеческой речи. Это включает в себя распознавание слов, фраз, грамматических структур, а также выявление смысловой связи между ними. Компьютерные системы NLP используют алгоритмы машинного обучения для обработки текста и выделения ключевых элементов информации.

Одним из примеров NLP является автоматический перевод текста с одного языка на другой. Системы машинного перевода на основе NLP анализируют и сопоставляют слова и фразы для создания более точного перевода. Это открывает новые возможности для международного общения и преодоления языковых барьеров.
Кроме того, NLP также применяется в системах автоматической обработки текста, анализе настроений и тональности, голосовых помощниках и чат-ботах.

Обработка естественного языка – это не только научное достижение, но и практически полезная технология. С развитием ИИ, мы можем ожидать дальнейшего прогресса в области NLP и новых передовых разработок.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#Искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ #NLP

♻️ Обработка естественного языка (NLP) в промышленности

Уже наступила эра персонализированных продуктов! Технология обработки естественного языка (NLP), например, помогает анализировать большие объемы данных на естественном языке, позволяя значительно сократить время отклика и повысить скорость работы в различных областях.

Более подробное введение в NLP Вы найдете в посте «Обработка естественного языка», а сегодня мы расскажем, как эта технология способствует созданию эффективной цифровой инфраструктуры.

Внедрение NLP в промышленности:

⚪️Предотвращение аварийных ситуаций
Для предотвращения несчастных случаев необходимо изучить план контроля рисков. В каждой отрасли промышленности можно найти отчеты об авариях, произошедших в прошлом. Обработка естественного языка помогает в анализе происшествий и составляет рекомендации проактивного подхода в управлении безопасностью.

⚪️Автоматизация процессов
Для оптимизации производственного конвейера NLP может анализировать тысячи отгрузочных документов и давать производителям более полное представление о том, в каких областях наблюдается отставание.

⚪️Оптимизация расходов
При помощи данной технологии производят сканирование интернет-ресурсов для получения информации об отраслевых эталонных тарифах. Эти данные в конечном итоге помогают сравнить свои затраты с рыночными стандартами и выявить возможности оптимизации расходов.
Внедрение рассматриваемой технологии с учетом специфических потребностей отрасли может изменить российскую промышленность к лучшему.

Если Вы задумываетесь о внедрении решения на основе ИИ, Вы можете ознакомиться с кейсами на нашем сайте и написать на нашу почту info@aigov.ru и мы обязательно свяжемся с Вами!

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ #NLP

🌎 Как может быть использован NLP в государственном секторе, проектах и бизнесе?

Давайте рассмотрим некоторые из областей, в которых технология обработки естественного языка уже доказала свою эффективность:

🔹Интеллектуальные ассистенты (автоматизация обработки обращений граждан):
NLP позволяет давать ответы на самые распространенные вопросы и предоставлять информацию в режиме реального времени. Благодаря этому освобождаются ресурсы для работы с комплексными и сложными запросами.

🔹Анализ данных для принятия управленческих решений:
При помощи NLP можно анализировать большие объемы текстовых данных , включая отчеты, новости, социальные медиа и другие источники информации. Это помогает в выявлении трендов, распознавании паттернов и выделении ключевых факторов, влияющих на принятие решений. NLP также может помочь в анализе данных для прогнозирования будущих событий и определения потенциальных рисков. Это позволит государственным учреждениям и частным компаниям быть проактивными и эффективнее реагировать в критических ситуациях.

🔹Мониторинг общественного мнения:
NLP может использоваться для анализа социальных медиа и отзывов граждан или клиентов, чтобы понимать их мнения и потребности. Социальные медиа стали неотъемлемой частью нашей жизни, а NLP открывает множество возможностей анализа этой огромной базы данных.

Команда ФЦПР ИИ уверена, что технология NLP предоставляет значительное преимущество на рынке и позволяет создавать более инновационные продукты и услуги.

🔎 Технология обработки естественного языка представлена в ряде наших ИИ-решений:
➖Чат-боты и голосовые роботы
➖Интеллектуальные голосовые ассистенты
➖Технология распознавания речи
➖Технология синтеза речи

Как NLP помогает Вам в Вашей деятельности? Делитесь своим опытом в комментариях!

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ #NLP

⚙️ Искусственный интеллект=код+данные

При работе с ИИ данные играют одну из важнейших ролей. Ведь качество обученных ИИ-систем напрямую связано с качеством данных, на основе которых происходит обучение.

Показатели качества данных:
✅ Полнота. Содержат ли данные необходимую для задачи информацию?
Данные помогают улучшить качество результатов работы ИИ. Более разнообразные и полные данные позволяют создавать более точные модели.

✅ Точность. Полностью ли соответствуют данные необходимым требованиям?
Использование неточных данных в машинном обучении может привести к негативным последствиям, включая низкую точность модели, неправильные выводы, неверный анализ результатов и неэффективное использование ресурсов.

✅ Актуальность данных, своевременность. Являются ли данные востребованными в рассматриваемом временном интервале?
Использование неактуальных данных может привести к неверным результатам, так как модель будет учитывать устаревшие паттерны.

✅ Согласованность. Не противоречат ли данные друг другу?
Согласованность данных гарантирует, что информация, используемая в различных процессах и системах, является точной, актуальной и однозначной. Это позволяет избежать ошибок и противоречий, повышает эффективность работы и доверие к получаемым результатам.

✅ Источник. Насколько добросовестным является поставщик данных?
Чем больше данных доступно для обучения модели, тем лучше ИИ сможет понимать и анализировать информацию. Однако зачастую наборы данных для обучения ищутся на просторах интернета, и достоверность данных ставится под вопрос. Наиболее качественные и достоверные наборы данных получаются непосредственно от поставщика данных.

Системы машинного обучения рождаются от союза кода и данных. Код сообщает, как машина должна учиться, а данные обучения включают в себя то, чему нужно учиться. Когда дело доходит до создания практических систем ИИ, набор данных, на которых выполняется обучение, столь же важны для точности, как и выбор алгоритма.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI #про_ИИ

👁 Компьютерное зрение: Как заставить машины видеть

Зачастую около 80-85% всей информации человек воспринимает через зрение. Человеческий мозг мгновенно интерпретирует полученную через органы зрения информацию. Но заставить машины видеть – это большая работа, которая началась в конце 20-го века.

Компьютерное зрение (computer vision) — способность функционального блока получать, обрабатывать и интерпретировать визуальные данные. Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59895-2021 "Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология".

Считается, что идея о том, чтобы позволить компьютерам видеть, первоначально возникла у профессора MIT* Лоуренса Робертса, который также является одним из основателей Интернета. Именно он разработал первые системы компьютерного распознавания форм объектов. Еще в конце 1950-х годов в MIT была создана Лаборатория искусственного интеллекта (AI Lab), которая в последствии также начала заниматься исследованиями в области компьютерного зрения.

📌Компьютер видит все вокруг как код. Алгоритм интерпретирует изображение в виде пикселей и далее выполняет над ним вычисления для идентификации этих входных данных.

Основная цель компьютерного зрения заключается в обучении компьютеров воспринимать и понимать окружающую среду с помощью цифровых изображений и видеозаписей, используя три последовательных компонента:
➖сбор данных
➖обработка данных
➖анализ данных

Машинное зрение – объемная и важная для ИИ тема. Мы продолжим освещать ее в наших будущих постах в рубрике #компьютерное_зрение.

А Вы знаете, как видит Вас телефон или Face ID Вашего компьютера?

Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!

*Массачусетский Институт Технологий

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ #компьютерное_зрение

👥 ИИ в процессах управления человеческими ресурсами

В начале 2024 года более 47% руководителей промышленных предприятий выразили свою озабоченность из-за нехватки кадров. Уровень кадрового голода установил новый рекорд за всю историю опросов с 1996 года. Существует множество факторов возникновения кадрового голода. ИИ может помочь в оптимизации работы HR-департаментов, что способно оказать благотворное влияние на удержание имеющихся сотрудников и поиск новых.

Основные проблемы в сфере HR:
➖Наем и отбор персонала.
➖Развитие и обучение персонала.
➖Вовлеченность сотрудников в работу.

Существуют десятки процессов HR, которые возможно качественно улучшить. Важно, что задачи, которые необходимо автоматизировать в первую очередь – это повторяющиеся задачи с большим объемом информации, а также те задачи, в которых часто допускаются ошибки из-за скорости изменений, объема и разнообразия данных.

Приоритетные задачи HR, в которых наблюдается активное использование технологий ИИ:

1️⃣ Анализ настроений сотрудников.
Понимание настроений сотрудников помогает создавать лучшие условия труда и удовлетворять потребности работников. Это возможно осуществить при помощи NLP и ML. Данная концепция довольно проста: необходимо анализировать большие объемы текстовой информации и делить их на категории по настроениям или отношениям.

2️⃣Развитие и обучение персонала.
ИИ-решения могут отслеживать работу отдельных сотрудников компании, сравнивая их с наиболее успешными специалистами. Затем на основе анализа собранных данных алгоритмы ИИ способны разработать для сотрудников персонализированную программу обучения.

3️⃣Наем и отбор персонала.
Чат-боты могут помочь в обработке резюме и отсеивании кандидатов, не подходящих к должности.

⚙️ Инструменты ИИ могут способствовать повышению квалификации сотрудников, а также анализировать настроения, помогая менеджерам предотвратить увольнение ценных кадров.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ

☁️Масштабируемость систем искусственного интеллекта и облачные вычисления

По мере того как ИИ находит все большее применение в различных областях, концепция масштабируемости становится важнейшим фактором успешного применения данной технологии.

Масштабируемость ИИ-систем зависит не только от адаптивности моделей и алгоритмов, но и от базовой инфраструктуры, которая их поддерживает.

Основные принципы инфраструктуры масштабируемых ИИ-систем:

🌥️ Облачные сервисы
Облачные сервисы обеспечивают организациям гибкость в масштабировании вычислительных ресурсов в зависимости от спроса, не требуя значительных инвестиций в оборудование. Крупнейшие облачные провайдеры предлагают широкий спектр услуг в области ИИ, таких как фреймворки ML, API для обработки естественного языка и вычислительные ресурсы на базе GPU.

Масштабируемость облачных сервисов искусственного интеллекта выходит за рамки вычислительных ресурсов. Эти платформы часто предоставляют готовые модели и фреймворки ИИ.

👾 Пограничные вычисления
Устройства, включая IoT, смартфоны и датчики, позволяют обрабатывать данные ближе к источникам и конечным пользователям. Такая близость снижает задержки, улучшает обработку в реальном времени и минимизирует требования к передаче данных на центральные серверы или в облако.

Пограничные вычисления особенно ценны в сценариях, где важна низкая скорость реакции ИИ, таких как автономные транспортные средства, робототехника и промышленная автоматизация. Масштабируемость пограничных вычислений предполагает оптимизацию моделей и алгоритмов ИИ для сред с ограниченными ресурсами при обеспечении безопасности и конфиденциальности данных.

📌Следует отметить, что пограничные и облачные вычисления являются неотъемлемыми компонентами в стремлении к масштабируемости ИИ. По мере развития ИИ оптимизация масштабируемой инфраструктуры и облачных ресурсов будет играть центральную роль в удовлетворении потребностей рынка, ориентированного на современные цифровые технологии.

#ФГАУ_ФЦПР_ИИ #ИИ
#искусственный_интеллект #AI
#про_ИИ