КодКласс/Учи.ру Бирюлево pinned «https://taplink.cc/codeclass_ychi.ru Ссылки на наши каналы и сайты с программой, подключайтесь»
Слово «нейросети» по праву может стать одним из самых популярных слов этого года.
Вы видели сотню сгенерированных нейросетями картинок и удивлялись их возможностям. А недавно, возможно, заметили, как многие из ваших друзей обновили свои аватарки в соцсетях, поддавшись тренду и загрузив в новую модную нейросеть все свои селфи.
Но что такое нейросеть простым языком?
Когда и кем она была придумана?
Как она работает и что умеет нейросеть?
Для чего нужны нейросети?
А главное — чем они могут быть полезны и на что способны, кроме ярких картинок? Мы сейчас вам расскажем.👇🏻👇🏻👇🏻
Что такое нейросеть простым языком
Нейронные сети — это разновидность машинного обучения, при котором компьютерная программа работает по принципу человеческого мозга, используя различные нейронные связи.
Это человеческий мозг в миниатюре, только нейроны в нем искусственные и представляют собой вычислительные элементы, созданные по образу и подобию биологических нейронов.
Нейросеть также является обучаемой системой и даже может быть самообучаемой. Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные.
Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем.
Зачем нам нужны нейросети
Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер.
Зачем же нам нужны нейросети?
Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах.
По какому принципу работают нейросети
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.
Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных.
Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях.
Задачи и сферы применения нейросетей
Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть.
Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников.
Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники (та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple) используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов.
Вы видели сотню сгенерированных нейросетями картинок и удивлялись их возможностям. А недавно, возможно, заметили, как многие из ваших друзей обновили свои аватарки в соцсетях, поддавшись тренду и загрузив в новую модную нейросеть все свои селфи.
Но что такое нейросеть простым языком?
Когда и кем она была придумана?
Как она работает и что умеет нейросеть?
Для чего нужны нейросети?
А главное — чем они могут быть полезны и на что способны, кроме ярких картинок? Мы сейчас вам расскажем.👇🏻👇🏻👇🏻
Что такое нейросеть простым языком
Нейронные сети — это разновидность машинного обучения, при котором компьютерная программа работает по принципу человеческого мозга, используя различные нейронные связи.
Это человеческий мозг в миниатюре, только нейроны в нем искусственные и представляют собой вычислительные элементы, созданные по образу и подобию биологических нейронов.
Нейросеть также является обучаемой системой и даже может быть самообучаемой. Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные.
Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем.
Зачем нам нужны нейросети
Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер.
Зачем же нам нужны нейросети?
Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах.
По какому принципу работают нейросети
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.
Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных.
Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях.
Задачи и сферы применения нейросетей
Практически в каждом современном флагманском смартфоне сейчас имеется нейрочип, помогающий анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов научились применять автоматические настройки и фильтры во время съемки самых разных объектов, понимая, что вы снимаете еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, по словам или по названиям каких-либо объектов также может использовать простенькую нейросеть.
Прогресс дошел до такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с некогда живущим или недавно умершим человеком. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников.
Кроме того, нейросети активно используются в финансовом секторе, принимая решение о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники (та же Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple) используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов.
С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром.
Преимущества и недостатки нейросетей
Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству. Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи.
При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач.
Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают.
Нейросети умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других.
Но это только начало. Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — о таком будущем пока что можно лишь фантазировать.
Преимущества и недостатки нейросетей
Очевидно, что само изобретение нейросетей было направлено на то, чтобы приносить как можно больше пользы человечеству. Их основное преимущество перед другими сложными математическими моделями заключается в распознавании более сложных и глубоких закономерностей, позволяющих решать любые поставленные перед ними задачи.
При грамотной настройке нейросети способны выдавать пугающе точные результаты, но нейросети бывают и неточными, а их результаты — слишком приблизительными или только отдаленно напоминающими что-то, что вы хотели бы увидеть. Соответственно, нельзя полностью полагаться на результаты работы нейросети, но их можно использовать в качестве дополнительного инструмента решения конкретных задач.
Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока что просто невозможно повторить, так как в теле человека содержится 86 млрд биологических нейронов, а в самых современных нейросетях — не более 10 млрд. Какими бы сложными математическими моделями ни были нейросети в своей основе, до человеческого мозга они пока что недотягивают.
Нейросети умеют обрабатывать гигантские базы знаний, подражать знаменитым художникам и писателям, создавать сюрреалистические изображения и менять актеров в кинофильмах на любых других.
Но это только начало. Куда нас приведет развитие нейросетей, позволят ли они создать полноценный искусственный интеллект и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — о таком будущем пока что можно лишь фантазировать.
Созданная аватарка, с помощью нейросетей
Убирает любой фон на картинке
Раскрашивает черно-белые фото
В фильмах может с заменить одно лицо на другое
Убирает любой фон на картинке
Раскрашивает черно-белые фото
В фильмах может с заменить одно лицо на другое
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Приглашаем на майские интенсивы в КодКласс!!! Полезный отдых с программированием!
👍3
Чему научится ребенок на интенсиве Stencyl и Roblox?
🔥Ребенок запрограммирует совственную 4х-уровневую версию игры Minecraft в профессиональном движке Stencyl. Это будет смесь жанров "платформер", "аркада", "головоломка".
🔥В программе Roblox Studio и языка Lua ученик запрограммирует аналог игры Brawl Stars!
Создание собственной игры - лучший способ программировать. Особенно, если создаешь игру, которую знает весь мир!
Запишись сейчас, пока действует скидка 10%☝🏻
🔥Ребенок запрограммирует совственную 4х-уровневую версию игры Minecraft в профессиональном движке Stencyl. Это будет смесь жанров "платформер", "аркада", "головоломка".
🔥В программе Roblox Studio и языка Lua ученик запрограммирует аналог игры Brawl Stars!
Создание собственной игры - лучший способ программировать. Особенно, если создаешь игру, которую знает весь мир!
Запишись сейчас, пока действует скидка 10%☝🏻
Приглашаем всех любителей программировать на майские каникулы с пользой!
Программа на сайте:
https://code-class.ru/leto_moscow423
Предварительные числа и время🙌:
6, 7, 8,9,13 мая с 10.00-13.00 - Stencyl
14,20,21,27.28 мая с 10.00-13.00 - Roblox
Можно выбрать одну или обе программы!
Интенсивы - 30 часов программирования за 1 месяц по уникальной цене!
А при оплате до мая дополнительная скидка к 10% 200р!!!
Программа на сайте:
https://code-class.ru/leto_moscow423
Предварительные числа и время🙌:
6, 7, 8,9,13 мая с 10.00-13.00 - Stencyl
14,20,21,27.28 мая с 10.00-13.00 - Roblox
Можно выбрать одну или обе программы!
Интенсивы - 30 часов программирования за 1 месяц по уникальной цене!
А при оплате до мая дополнительная скидка к 10% 200р!!!
code-class.ru
Летний интенсив сети школ программирования КодКласс для детей 7–16 лет в Москве 423
Разработчик игр
Сегодня состоялось награждение в тех группах , которые закончили годовой курс в нашей школе программирования!
В течение года ребята получают коины и учатся распоряжаться ими (финансовая грамотность).
А в конце года ребятам можно потратить свои коины или копить дальше, чтобы поменять на другое желаемое поощрение👍🏻🏆
В течение года ребята получают коины и учатся распоряжаться ими (финансовая грамотность).
А в конце года ребятам можно потратить свои коины или копить дальше, чтобы поменять на другое желаемое поощрение👍🏻🏆