This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В этот прекрасный воскресный день, посмотрите, как танцуют под музыку роботы-собаки Boston Dynamics.
Скоро на всех продвинутых корпоративах страны будут заказывать танцы роботов.
Ловите бизнес-идею😁
P.S. Этот танец посвящен продаже контрольного пакета акций Boston Dynamics компании Hyundai в 2021 году.
👉 @aisimpleru
Скоро на всех продвинутых корпоративах страны будут заказывать танцы роботов.
Ловите бизнес-идею😁
P.S. Этот танец посвящен продаже контрольного пакета акций Boston Dynamics компании Hyundai в 2021 году.
👉 @aisimpleru
👍4
Список программных инструментов для работы с ИИ.
Языки программирования:
🔹 LISP,
🔹 C/C++,
🔹 R,
🔹 Python.
Математические пакеты:
🔸 MatLab Simulink,
🔸 Octave.
Фреймворки и библиотеки:
🔹 Caffe,
🔹 Microsoft Azure,
🔹 Amazon Machine Learning,
🔹 TensorFlow.
P.S. Несмотря на то, что что язык программирования LISP устарел, важно упомянуть о нем. В 80-е годы прошлого века он был популярен.
👉 @aisimpleru
Языки программирования:
🔹 LISP,
🔹 C/C++,
🔹 R,
🔹 Python.
Математические пакеты:
🔸 MatLab Simulink,
🔸 Octave.
Фреймворки и библиотеки:
🔹 Caffe,
🔹 Microsoft Azure,
🔹 Amazon Machine Learning,
🔹 TensorFlow.
P.S. Несмотря на то, что что язык программирования LISP устарел, важно упомянуть о нем. В 80-е годы прошлого века он был популярен.
👉 @aisimpleru
👍1
Алгоритмы машинного обучения и нейронных сетей воспроизводятся на любом языке программирования. Переменные, массивы, циклы, условия и числовые операции. Этого достаточно для написания нейронной сети или модели машинного обучения.
Язык программирования "LISP" разработали специально для работы с искусственным интеллектом. Сокращенно от английского List Processing language, в переводе "язык обработки списков".
LISP появился в 1958 году. Пик популярности прошел в 1980-ых годах. LISP был языком системного программирования для лисп-машин, которые представляли собой вычислительные узлы для обработки данных.
Сейчас популярность языка низкая. Падение произошло еще после выхода С++ в массы. На данный момент существует стандарт LISP и несколько диалектов.
В современном мире сложные алгоритмы реализуются на С/С++. Главное достоинство этих языков - это быстрая скорость работы и наличие объектно-ориентированной парадигмы в С++.
Объектно-ориентированная парадигма упрощает написание и работу программы с моделями искусственного интеллекта. Со временем стали появляться библиотеки написанные на С++, которые можно было использовать для подготовки типовых моделей. Библиотека представляет собой файл или набор файлов с кодом, который программисты написали для общего использования. Написание таких библиотек помогает сократить время разработки программы.
Перечисленные ранее языки плохо подходят новичкам из-за своей сложности. Разработка программ на таких языках - длительный процесс.
Со временем для общего использования появились математические пакеты такие, как Matlab и Octave со своим высокоуровневым языком, написанным на С++. В составе пакетов Matlab и Octave содержатся библиотеки, благодаря которым можно работать с моделями искусственного интеллекта. Встроенный высокоуровневый язык позволит разработать свои собственные модели.
Данные математические пакеты не просты в освоении, хотя разработка на них существенно легче, чем на “голых” языках.
👉 @aisimpleru
Язык программирования "LISP" разработали специально для работы с искусственным интеллектом. Сокращенно от английского List Processing language, в переводе "язык обработки списков".
LISP появился в 1958 году. Пик популярности прошел в 1980-ых годах. LISP был языком системного программирования для лисп-машин, которые представляли собой вычислительные узлы для обработки данных.
Сейчас популярность языка низкая. Падение произошло еще после выхода С++ в массы. На данный момент существует стандарт LISP и несколько диалектов.
В современном мире сложные алгоритмы реализуются на С/С++. Главное достоинство этих языков - это быстрая скорость работы и наличие объектно-ориентированной парадигмы в С++.
Объектно-ориентированная парадигма упрощает написание и работу программы с моделями искусственного интеллекта. Со временем стали появляться библиотеки написанные на С++, которые можно было использовать для подготовки типовых моделей. Библиотека представляет собой файл или набор файлов с кодом, который программисты написали для общего использования. Написание таких библиотек помогает сократить время разработки программы.
Перечисленные ранее языки плохо подходят новичкам из-за своей сложности. Разработка программ на таких языках - длительный процесс.
Со временем для общего использования появились математические пакеты такие, как Matlab и Octave со своим высокоуровневым языком, написанным на С++. В составе пакетов Matlab и Octave содержатся библиотеки, благодаря которым можно работать с моделями искусственного интеллекта. Встроенный высокоуровневый язык позволит разработать свои собственные модели.
Данные математические пакеты не просты в освоении, хотя разработка на них существенно легче, чем на “голых” языках.
👉 @aisimpleru
👍3
Для построения типовых моделей, существуют более легкие в освоении инструменты.
Например, Python со своими библиотеками.
Python прост для освоения, но медленный по сравнению с С/С++, поэтому на Python часто пишут демо-версии проектов по искусственному интеллекту.
Огромное количество написанных и выложенных в свободный доступ библиотек, сыграло положительную роль для увеличения популярности данного языка.
Python позволяет использовать модели ИИ людям, которые только начинают изучать программирование.
Также стоит отметить простоту процесса авизуализации на Python, благодаря чему мы можем графически представить почти любой алгоритм.
👉 @aisimpleru
Например, Python со своими библиотеками.
Python прост для освоения, но медленный по сравнению с С/С++, поэтому на Python часто пишут демо-версии проектов по искусственному интеллекту.
Огромное количество написанных и выложенных в свободный доступ библиотек, сыграло положительную роль для увеличения популярности данного языка.
Python позволяет использовать модели ИИ людям, которые только начинают изучать программирование.
Также стоит отметить простоту процесса авизуализации на Python, благодаря чему мы можем графически представить почти любой алгоритм.
👉 @aisimpleru
👍3
В 1993 появился язык R, его популярность растёт в настоящее время. Данный язык является мультипарадигмальным, что делает его гибким инструментом для разработки ИИ.
R используется в основном для статистической обработки, анализа данных и работы с графикой.
Язык активно развивается и становится лидером в своей области, поэтому на него стоит обратить внимание начинающему разработчику.
👉 @aisimpleru
R используется в основном для статистической обработки, анализа данных и работы с графикой.
Язык активно развивается и становится лидером в своей области, поэтому на него стоит обратить внимание начинающему разработчику.
👉 @aisimpleru
👍6
Продолжим рассматривать фреймворки (то есть среды разработки) для работы с искусственным интеллектом.
Одним из первых на рынке ИИ стал фреймворк Caffe. Среда для глубинного обучения. С её помощью можно решать задачи распознавания речи и работать с мультимедиа. Среда написана на С++ и поддерживает интерфейс на языке Python.
Само название "Caffe" расшифровывается как "Convolution Architecture For Feature Extraction", что в переводе с английского "Сверточная архитектура для извлечения признаков". Как вы помните, именно сверточные нейронные сети используются для распознавания речи и изображений.
В последние несколько лет широкую популярность получил фреймворк Microsoft Machine Learning Studio, он является компонентом облака Microsoft Azure.
Фреймворк интересен тем, что предоставляет возможности для анализа и обработки данных и построения моделей искусственного интеллекта без применения навыков программирования, использую только встроенный графический интерфейс.
Конечно для построения сложных моделей фреймворк имеет свой встроенный высокоуровневый язык, но его применение не является обязательным для простых моделей. Разработка представляет собой перенос в рабочую область функциональных блоков и определение связей и заимствований между ними.
👉 @aisimpleru
Одним из первых на рынке ИИ стал фреймворк Caffe. Среда для глубинного обучения. С её помощью можно решать задачи распознавания речи и работать с мультимедиа. Среда написана на С++ и поддерживает интерфейс на языке Python.
Само название "Caffe" расшифровывается как "Convolution Architecture For Feature Extraction", что в переводе с английского "Сверточная архитектура для извлечения признаков". Как вы помните, именно сверточные нейронные сети используются для распознавания речи и изображений.
В последние несколько лет широкую популярность получил фреймворк Microsoft Machine Learning Studio, он является компонентом облака Microsoft Azure.
Фреймворк интересен тем, что предоставляет возможности для анализа и обработки данных и построения моделей искусственного интеллекта без применения навыков программирования, использую только встроенный графический интерфейс.
Конечно для построения сложных моделей фреймворк имеет свой встроенный высокоуровневый язык, но его применение не является обязательным для простых моделей. Разработка представляет собой перенос в рабочую область функциональных блоков и определение связей и заимствований между ними.
👉 @aisimpleru
👍6
Amazon Machine Learning - облачная служба компании Amazon. Служба позволяет разработчикам всех уровней квалификации легко использовать технологию машинного обучения.
Amazon Machine Learning не требует от пользователя обязательных навыков программирования.
TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия.
Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google. API для работы с библиотекой реализован для языка программирования Python, также существуют реализации для C#, C++, Haskell, Java, Go и Swift.
TensorFlow 9 ноября 2015 года был открыт для свободного доступа. Вычисления TensorFlow выражаются в виде потоков данных через граф состояний. Название TensorFlow происходит от операций с многомерными массивами данных, которые также называются «тензорами».
С помощью библиотеки TensorFlow и языка программирования Python, пользуясь стандартными средствами, заложенными в библиотеке, разработчик формирует нейронные сети слой за слоям.
TensorFlow используется в связке с другой библиотекой языка Python – Keras. Методы построения нейронных сетей, которые используются в этом случае являются более простыми для понимания и реализации.
👉 @aisimpleru
Amazon Machine Learning не требует от пользователя обязательных навыков программирования.
TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия.
Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google. API для работы с библиотекой реализован для языка программирования Python, также существуют реализации для C#, C++, Haskell, Java, Go и Swift.
TensorFlow 9 ноября 2015 года был открыт для свободного доступа. Вычисления TensorFlow выражаются в виде потоков данных через граф состояний. Название TensorFlow происходит от операций с многомерными массивами данных, которые также называются «тензорами».
С помощью библиотеки TensorFlow и языка программирования Python, пользуясь стандартными средствами, заложенными в библиотеке, разработчик формирует нейронные сети слой за слоям.
TensorFlow используется в связке с другой библиотекой языка Python – Keras. Методы построения нейронных сетей, которые используются в этом случае являются более простыми для понимания и реализации.
👉 @aisimpleru
👍24
Российский рынок искусственного интеллекта (ИИ) в прошлом году увеличился на 18%, заявил премьер-министр Михаил Мишустин на стратегической сессии по развитию ИИ.
Объем рынка в 2022 году достиг почти 650 млрд рублей, сказал Мишустин, передает ТАСС.
👉 @aisimpleru
Объем рынка в 2022 году достиг почти 650 млрд рублей, сказал Мишустин, передает ТАСС.
👉 @aisimpleru
👍8🔥5💩1
Основные библиотеки Python, которые, на наш взгляд, наиболее востребованы для задач машинного обучения.
Перечислим их:
- NumPy,
- MatplotLib,
- Pandas,
- Keras,
- Scikit-Learn,
- PyTorch
👉 @aisimpleru
Перечислим их:
- NumPy,
- MatplotLib,
- Pandas,
- Keras,
- Scikit-Learn,
- PyTorch
👉 @aisimpleru
👍6
Ранее мы говорили о линейной регрессии. Где можно применить данный метод? Для решения задачи аппроксимации и прогнозирования.
В качестве примера возьмем гипотезу о том, что смертность населения зависит от количества употребляемого алкоголя. С точки зрения логики некая корреляция должна быть, верно?
Возьмем данные для России с 2008 по 2016 годы.
По оси Y укажем смертность.
По оси X укажем количество потребляемого спирта на душу населения.
Нанесем точки на график - y=f(x).
При помощи метода наименьших квадратов построим прямую, которая будет максимально точно описывать получившуюся зависимость.
Получится уравнение прямой линии: y=0,029x + 1,568
Среднеквадратичная ошибка MSE составит 0,00095.
👉 @aisimpleru
В качестве примера возьмем гипотезу о том, что смертность населения зависит от количества употребляемого алкоголя. С точки зрения логики некая корреляция должна быть, верно?
Возьмем данные для России с 2008 по 2016 годы.
По оси Y укажем смертность.
По оси X укажем количество потребляемого спирта на душу населения.
Нанесем точки на график - y=f(x).
При помощи метода наименьших квадратов построим прямую, которая будет максимально точно описывать получившуюся зависимость.
Получится уравнение прямой линии: y=0,029x + 1,568
Среднеквадратичная ошибка MSE составит 0,00095.
👉 @aisimpleru
👍3
На канале давно 😭 не выходили публикации. Но это не значит, что я забросил канал. В ближайшее время будут новые посты. Постараюсь писать их регулярно.
Тематика канала немного изменится, буду размещать меньше теории. Планирую сделать акцент на кратких обзорах новостей наиболее интересных событий в сфере ИИ и практических примерах решения задач на Python.
График публикаций будет следующий - не менее 2 постов в неделю 🚀
👉 @aisimpleru
Тематика канала немного изменится, буду размещать меньше теории. Планирую сделать акцент на кратких обзорах новостей наиболее интересных событий в сфере ИИ и практических примерах решения задач на Python.
График публикаций будет следующий - не менее 2 постов в неделю 🚀
👉 @aisimpleru
👍7🔥1
Компания Google вчера представила новый мультимодальный ИИ - Gemini.
Мультимодальный означает, что модель может использовать несколько способов получения и передачи информаци.
Посмотрите видео со звуком. Для тех, кому сложно воспринимать английский, - включите в YouTube синхронный перевод на русский.
Это гораздо круче 🙀 чем ChatGPT! Gemini общается, как человек и воспринимает текстовую, графическую и аудио информацию в режиме реального времени!
Ссылка на YouTube - https://youtu.be/UIZAiXYceBI?si=XIBBjUDd-KD4aa5P
👉 @aisimpleru
Мультимодальный означает, что модель может использовать несколько способов получения и передачи информаци.
Посмотрите видео со звуком. Для тех, кому сложно воспринимать английский, - включите в YouTube синхронный перевод на русский.
Это гораздо круче 🙀 чем ChatGPT! Gemini общается, как человек и воспринимает текстовую, графическую и аудио информацию в режиме реального времени!
Ссылка на YouTube - https://youtu.be/UIZAiXYceBI?si=XIBBjUDd-KD4aa5P
👉 @aisimpleru
YouTube
The capabilities of multimodal AI | Gemini Demo
Our natively multimodal AI model Gemini is capable of reasoning across text, images, audio, video and code. Here are favorite moments with Gemini Learn more and try the model: https://deepmind.google/gemini
Explore Gemini: https://goo.gle/how-its-made…
Explore Gemini: https://goo.gle/how-its-made…
👍2
Каким будет 2024 год в сфере ИИ?
Дорогие друзья! Рад приветствовать вас в 2024 году.
Что ожидает сферу ИИ в 2024 году? Прогнозы - неблагодарное дело. Но некоторые известные люди постарались их дать. Что говорят о развитии ИИ в 2024 миллиардеры и гуру инвестиций.
Бил Гейтс - основатель компании Microsoft
В странах с высоким уровнем дохода, таких как США до значительного уровня внедрения и использования ИИ осталось 18-24 месяца.
Кэти Вуд - глава ARK Investment Management
В США должно произойти снижение цен на товары и услуги из-за развития новых технологий, включая ИИ, электромобили, робототехнику, секвенирование генома и блокчейн.
Рэй Далио - миллиардер, основатель инвесткомпании Bridgewater Associates
Говорит о потрясающем технологическим развитии (ИИ), которое имеет большой потенциал для создания замечательных вещей.
Таким образом, многие известные люди ожидают продолжения тенденции на развитие и внедрение ИИ в повседневную жизнь. Бил Гейтс называет конкретный срок, когда в США ИИ будет внедрен повсеместно, планируется, что это произойдет в 2025 году.
👉 @aisimpleru
Дорогие друзья! Рад приветствовать вас в 2024 году.
Что ожидает сферу ИИ в 2024 году? Прогнозы - неблагодарное дело. Но некоторые известные люди постарались их дать. Что говорят о развитии ИИ в 2024 миллиардеры и гуру инвестиций.
Бил Гейтс - основатель компании Microsoft
В странах с высоким уровнем дохода, таких как США до значительного уровня внедрения и использования ИИ осталось 18-24 месяца.
Кэти Вуд - глава ARK Investment Management
В США должно произойти снижение цен на товары и услуги из-за развития новых технологий, включая ИИ, электромобили, робототехнику, секвенирование генома и блокчейн.
Рэй Далио - миллиардер, основатель инвесткомпании Bridgewater Associates
Говорит о потрясающем технологическим развитии (ИИ), которое имеет большой потенциал для создания замечательных вещей.
Таким образом, многие известные люди ожидают продолжения тенденции на развитие и внедрение ИИ в повседневную жизнь. Бил Гейтс называет конкретный срок, когда в США ИИ будет внедрен повсеместно, планируется, что это произойдет в 2025 году.
👉 @aisimpleru
❤4
Не ошибается лишь тот, кто ничего не делает. Даже крупные компании, такие как IBM, Apple, Amazon, Microsoft и другие допускают детские ошибки при обучении моделей ИИ, использующихся в их разработках.
Мы собрали ТОП-5 самых распространенных ошибок:
1. Использование данных низкого качества при обучении ИИ-моделей
2. Недостаточность контроля за обученной моделью со стороны человека
3. Неверная цель использования ИИ-модели
4. Недооценка необходимости персонализации и детализации модели
5. Неверная интерпретация данных человеком, полученных от ИИ-модели
Эти ошибки применимы не только к сложным информационным системам, использующим методы ИИ, но и к простым моделям ИИ для машинного обучения.
Подробнее читайте в статье на сайте: https://aisimple.ru/32-top-5-oshibok-pri-rabote-s-neirosetyami.html
👉 @aisimpleru
Мы собрали ТОП-5 самых распространенных ошибок:
1. Использование данных низкого качества при обучении ИИ-моделей
2. Недостаточность контроля за обученной моделью со стороны человека
3. Неверная цель использования ИИ-модели
4. Недооценка необходимости персонализации и детализации модели
5. Неверная интерпретация данных человеком, полученных от ИИ-модели
Эти ошибки применимы не только к сложным информационным системам, использующим методы ИИ, но и к простым моделям ИИ для машинного обучения.
Подробнее читайте в статье на сайте: https://aisimple.ru/32-top-5-oshibok-pri-rabote-s-neirosetyami.html
👉 @aisimpleru
👍2
Генеративный ИИ вошел в нашу жизнь несколько лет назад и уже успел наделать много шума. Этот вид ИИ служит для создания различного контента (фото, видео, аудио и конечно же текста).
Основные тренды развития генеративного ИИ в 2024 году:
1. Крупные LLM-модели станут умнее.
LLM-модель (Large Language Model) - это тип ИИ, который использует глубокое обучение (deep learning) для анализа и понимания естественного языка. Такие крупные компании как OpenAI, Яндекс и Сбер в России продолжат совершенствовать свои топовые инструменты, такие как ChatGPT, Алиса, GigaChat и др.
2. Мультимодальность.
С точки зрения ИИ мультимодальность - это способность ИИ-системы или модели воспринимать и передавать информацию различными способами - звук, текст, изображения, визуальный видеоряд и др. Google недавно запустил Gemini, о чем мы уже писали (ссылка) ранее
3. Кастомизация
Развитие ИИ-моделей будет также происходить под индивидуальные потребности людей и конкретные запросы бизнеса.
4. Новые подходы для точных ответов на поисковые запросы
Будет использоваться технология поисково-дополненной генерации (RAG), когда ответ на поисковый запрос дополняется контентом, производимым ИИ-моделью (LLM)
5. Безопасность искусственного интеллекта
К этой сфере приковано очень пристальное внимание общественности. Регулирование безопасности ИИ является сложной задачей, так как само понятие безопасности ИИ относительно новое и постоянно развивающееся. Что касается генеративного ИИ, то здесь основные риски связаны с нарушением конфиденциальности, авторских прав и расовой дискриминации.
Подробности в статье: https://aisimple.ru/33-trends-generative-ai-2024.html
👉 @aisimpleru
Основные тренды развития генеративного ИИ в 2024 году:
1. Крупные LLM-модели станут умнее.
LLM-модель (Large Language Model) - это тип ИИ, который использует глубокое обучение (deep learning) для анализа и понимания естественного языка. Такие крупные компании как OpenAI, Яндекс и Сбер в России продолжат совершенствовать свои топовые инструменты, такие как ChatGPT, Алиса, GigaChat и др.
2. Мультимодальность.
С точки зрения ИИ мультимодальность - это способность ИИ-системы или модели воспринимать и передавать информацию различными способами - звук, текст, изображения, визуальный видеоряд и др. Google недавно запустил Gemini, о чем мы уже писали (ссылка) ранее
3. Кастомизация
Развитие ИИ-моделей будет также происходить под индивидуальные потребности людей и конкретные запросы бизнеса.
4. Новые подходы для точных ответов на поисковые запросы
Будет использоваться технология поисково-дополненной генерации (RAG), когда ответ на поисковый запрос дополняется контентом, производимым ИИ-моделью (LLM)
5. Безопасность искусственного интеллекта
К этой сфере приковано очень пристальное внимание общественности. Регулирование безопасности ИИ является сложной задачей, так как само понятие безопасности ИИ относительно новое и постоянно развивающееся. Что касается генеративного ИИ, то здесь основные риски связаны с нарушением конфиденциальности, авторских прав и расовой дискриминации.
Подробности в статье: https://aisimple.ru/33-trends-generative-ai-2024.html
👉 @aisimpleru
👍2
Глава МВФ допустила, что ИИ может сократить количество рабочих мест
«ИИ затронет почти 40% рабочих мест по всему миру, заменив одни и дополнив другие. Нам необходим продуманный баланс политических мер, чтобы использовать его потенциал. Мы стоим на пороге технологической революции, которая может подстегнуть производительность труда, ускорить мировой экономический рост и повысить доходы во всем мире. Однако она также может привести к сокращению рабочих мест и усилению неравенства», - подчеркнула Георгиева.
Источник: https://tass.ru/obschestvo/19728105
«ИИ затронет почти 40% рабочих мест по всему миру, заменив одни и дополнив другие. Нам необходим продуманный баланс политических мер, чтобы использовать его потенциал. Мы стоим на пороге технологической революции, которая может подстегнуть производительность труда, ускорить мировой экономический рост и повысить доходы во всем мире. Однако она также может привести к сокращению рабочих мест и усилению неравенства», - подчеркнула Георгиева.
Источник: https://tass.ru/obschestvo/19728105
🔥2
Многие СМИ сейчас уделяют пристальное внимание положительным свойствам искусственного интеллекта. Складывается впечатление, что методы ИИ универсальны, точны и быстро реализуемы в устройствах и компьютерных программах.
Для умного человека ясно, что это не так. В предыдущих постах (тут и тут) мы уже кратко говорили о преимуществах и недостатках нейронных сетей.
В статье на сайте мы рассмотрели этот момент более подробно.
Поговорили про нормальное обучение, переобучение и недообучение нейросетевых моделей и к чему это может привести.
👉 @aisimpleru
Для умного человека ясно, что это не так. В предыдущих постах (тут и тут) мы уже кратко говорили о преимуществах и недостатках нейронных сетей.
В статье на сайте мы рассмотрели этот момент более подробно.
Поговорили про нормальное обучение, переобучение и недообучение нейросетевых моделей и к чему это может привести.
👉 @aisimpleru
👍2
Кого заменит ИИ в 2030-х
Профессора Оксфордского университета Карл Бенедикт Фрей и Майкл Осборн в 2013 разработали модель предсказания рисков для профессий, деятельность которых будет автоматизирована, т.е. заменена ИИ. Модель реализована на сайте - https://willrobotstakemyjob.com/.
Ниже - ТОП-5 групп профессий, которые пострадают с большей долей вероятности (подробнее - на сайте).
1️⃣ Бухгалтеры и аналитики начального уровня
Системы искусственного интеллекта способны обучаться правильному извлечению и анализу информации из различных источников, что позволяет снизить потребность в ручном труде. К этому также можно отнести первичную аналитику больших объемов данных, включая базовый финансовый анализ и определенные виды исследований.
2️⃣ Специалисты call-центров, администраторы
Ранее процессы обслуживания клиентов были связаны с длительным временем ожидания, нестабильным сервисом и разочарованием. Однако, в настоящее время большинство проблем решается с помощью чат-ботов, виртуальных помощников и алгоритмов машинного обучения.
3️⃣ Копирайтеры, журналисты, писатели
Появление больших языковых моделей, таких как ChatGPT, Copilot и Bard, значительно упростило процесс создания контента. ИИ способен эффективно обобщать длинные или сложные тексты, подготавливать резюме гигантских статей или целого ряда научных исследований за считанные секунды.
4️⃣ Кассиры и биржевые трейдеры
Алгоритмы искусственного интеллекта широко применяются в трейдинге, принимая быстрые решения на основе рыночных данных и анализа тенденций. Они способны выявлять зоны высокой прибыли и совершать сделки с молниеносной скоростью, которая выходит за рамки человеческих возможностей.
5️⃣ Водители такси
Развитие беспилотных автомобилей будет происходить очень быстро. Технологии ИИ позволят создать новых универсальных водителей, которые не нарушают правил, не требуют сна и отдыха, не просят зарплаты. Если это действительно произойдет, людям не выиграть конкуренцию у ИИ в этой сфере.
👉 @aisimpleru
Профессора Оксфордского университета Карл Бенедикт Фрей и Майкл Осборн в 2013 разработали модель предсказания рисков для профессий, деятельность которых будет автоматизирована, т.е. заменена ИИ. Модель реализована на сайте - https://willrobotstakemyjob.com/.
Ниже - ТОП-5 групп профессий, которые пострадают с большей долей вероятности (подробнее - на сайте).
1️⃣ Бухгалтеры и аналитики начального уровня
Системы искусственного интеллекта способны обучаться правильному извлечению и анализу информации из различных источников, что позволяет снизить потребность в ручном труде. К этому также можно отнести первичную аналитику больших объемов данных, включая базовый финансовый анализ и определенные виды исследований.
2️⃣ Специалисты call-центров, администраторы
Ранее процессы обслуживания клиентов были связаны с длительным временем ожидания, нестабильным сервисом и разочарованием. Однако, в настоящее время большинство проблем решается с помощью чат-ботов, виртуальных помощников и алгоритмов машинного обучения.
3️⃣ Копирайтеры, журналисты, писатели
Появление больших языковых моделей, таких как ChatGPT, Copilot и Bard, значительно упростило процесс создания контента. ИИ способен эффективно обобщать длинные или сложные тексты, подготавливать резюме гигантских статей или целого ряда научных исследований за считанные секунды.
4️⃣ Кассиры и биржевые трейдеры
Алгоритмы искусственного интеллекта широко применяются в трейдинге, принимая быстрые решения на основе рыночных данных и анализа тенденций. Они способны выявлять зоны высокой прибыли и совершать сделки с молниеносной скоростью, которая выходит за рамки человеческих возможностей.
5️⃣ Водители такси
Развитие беспилотных автомобилей будет происходить очень быстро. Технологии ИИ позволят создать новых универсальных водителей, которые не нарушают правил, не требуют сна и отдыха, не просят зарплаты. Если это действительно произойдет, людям не выиграть конкуренцию у ИИ в этой сфере.
👉 @aisimpleru
👍2