About Teletype
Join
G
@gordeev_v
July 13

Теоретическая часть.

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ЧТО ЭТО И КАК ЭТО РАБОТАЕТ.

Рад приветствовать вас на уроке, который будет посвящен увлекательной теме - истории создания нейросети, различным видам нейросетей и основной терминологии, связанной с этой областью.

Что такое искусственный интеллект и нейросети.

Искусственный интеллект (ИИ) и нейронные сети (нейросети) — это связанные, но не идентичные понятия.

Искусственный интеллект (ИИ):

Искусственный интеллект — это область компьютерной науки, которая стремится создать компьютерные системы, способные выполнять задачи, которые требуют умственного обучения, анализа, принятия решений и решения сложных проблем — так, как это делают люди. ИИ стремится эмулировать человеческое мышление и разрабатывает различные методы и алгоритмы для решения разнообразных задач.

Нейронные сети (Нейросети):

Нейронные сети — это конкретная подгруппа алгоритмов искусственного интеллекта, которая базируется на функционировании и структуре нейронов в человеческом мозге. Нейросети имеют сходство с работой нейронов в мозге: они состоят из множества связанных нейронов, которые передают информацию друг другу с определенными весами. При обучении нейронные сети изменяют свои веса для того, чтобы адаптироваться к новым данным и выполнять поставленные задачи.

Вывод: таким образом, можно сказать, что нейронные сети являются одним из подходов к реализации искусственного интеллекта. Они широко используются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание речи и многих других, но они представляют лишь часть множества методов и алгоритмов, которые входят в область искусственного интеллекта.

Сейчас мы поговорим об актуальности данного направления, кто, где и как использует нейросети уже сегодня.

Скорее всего, вы даже не замечаете, что нейросети уже окружают нас, например, голосовые помощники, живущие в наших гаджетах, смартфонах, колонках и другой технике - Siri, Алиса, Маруся, Алекса, Google Ассистент.

Роботы-автоответчики в банке, звонки в единые справочные службы Правительств городов, спецэффекты в тик-ток и инстаграм, поиск Яндекса по картинке, анализ состояния нефтепроводов и подсчет брака на заводе - это лишь малая часть использования нейросетей уже сегодня.

Нейросети облегчают труд человека и экономят миллионы человека-часов в год.

Вывод можно сделать один - мир стремительно меняется, и нейросети становятся неотъемлемой частью нашего существования. Вскоре, они охватят все сферы жизни.

Важно научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями. Сейчас самое время взять инициативу в свои руки, чтобы не отстать от остальных и быть впереди. Те, кто идёт впереди и открывает что-то новое, всегда обладают выгодным положением.

⚡️Будьте активны, задавайте вопросы и готовьтесь к захватывающему погружению в мир нейросетей

Приготовьтесь к интересному и продуктивному уроку!

Не забывайте, что урок - это лишь начало. Все, что мы изучим сегодня, будет служить нам фундаментом для дальнейшего изучения нейросетей и расширения наших знаний в этой области. Так что давайте начнем! Вы готовы? Погрузимся в мир нейросетей и расширим наши горизонты знаний. Поехали!

История создания нейросети

Объяснение происхождения и развития идеи нейросетей

История создания нейросети начинается с идеи моделирования работы человеческого мозга. Интерес к этой теме возник еще в 1940-х годах, когда ученые попытались создать искусственные нейронные сети, способные имитировать работу мозга. Но для достижения успеха понадобились глубокие знания в области математики и вычислительных методов.

Первый заметный прорыв в истории нейросетей произошел в 1957 году, когда Фрэнк Розенблатт представил перцептрон - первую конкретную модель нейронной сети. Она состояла из искусственных нейронов, которые могли передавать сигналы друг другу. Важным достижением было то, что перцептрон мог обучаться путем корректировки своих весовых коэффициентов.

Однако позитивные результаты работы перцептрона не смогли быть распространены на более сложные задачи, такие как распознавание изображений. В результате этого, в 1970-х годах интерес к нейросетям сильно упал, а последующие десятилетия большую часть внимания сфокусировали на других методах искусственного интеллекта.

Впрочем, в 1980-х годах нейросети снова возродились благодаря выявлению и применению новых моделей и алгоритмов. Прорывом стала разработка алгоритмов обратного распространения ошибки, которые позволили эффективно обучать нейронные сети. Это открытие оказалось ключевым фактором в развитии нейросетей и активизации исследований в данной области.

В дальнейшем различные типы нейронных сетей были разработаны, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN) и глубокие нейронные сети (DNN). Каждый из этих типов имеет свои особенности и применяется для обработки разных типов данных, таких как последовательности, изображения или звук.

Сегодня нейросети активно применяются в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, медицину, финансы и автоматическое управление. Их способность распознавать, классифицировать и прогнозировать на основе больших объемов данных делает их мощным инструментом в современном мире.

История создания нейросетей - это история упорного исследования, труда и открытий. Она продолжается и сегодня, когда ученые стремятся улучшать и расширять возможности нейронных сетей. Нейросети представляют собой одну из наиболее захватывающих областей в науке, и их будущее выглядит весьма перспективным.

Основные вехи и достижения в истории нейросетей

На протяжении десятилетий нейросети развивались и внедрялись в различные области, приводя к значительным достижениям и прорывам в науке и технологиях.

Ниже представлены основные вехи и достижения в истории нейросетей.

1940-е годы: Изначальный интерес к моделированию работы человеческого мозга породил идею создания искусственных нейронных сетей.

1957 год: Фрэнк Розенблатт представляет перцептрон - первую конкретную модель нейронной сети, состоящую из искусственных нейронов, способных передавать сигналы друг другу.

1970-е годы: Позитивные результаты перцептрона привели к растущему интересу к нейросетям, но ограничения в решении сложных задач, таких как распознавание изображений, привели к затуханию интереса.

1980-е годы: Возрождение нейросетей. Разработка алгоритмов обратного распространения ошибки стала ключевым фактором, позволяющим эффективно обучать нейронные сети.

1990-е годы: Приход на передний план сверточных нейронных сетей (CNN). Они были успешно применены в обработке изображений и распознавании образов, включая лица и объекты.

2000-ные годы: Развитие глубоких нейронных сетей (DNN). Они имеют большое количество слоев и позволяют создавать более глубокие и комплексные модели, что приводит к улучшению результатов в различных задачах, включая обработку естественного языка и компьютерное зрение.

2010-е годы: Прорывы в области рекуррентных нейронных сетей (RNN), особенно в применении в задачах связанных с последовательностями, таких как машинный перевод и генерация текста.

Основные вехи и достижения в истории нейросетей отражают необратимый прогресс и последовательное развитие этой области. Взглянув на историю, мы можем увидеть, как нейросети стали одним из наиболее захватывающих и активно развивающихся направлений в науке и технологиях. Их потенциал и влияние на нашу жизнь продолжает расти, открывая новые горизонты возможностей.

Виды нейросетей

Обзор различных типов нейросетей:

1. Перцептрон (Perceptron)

2. Многослойный перцептрон (Multilayer Perceptron, MLP)

3. Рекуррентные нейронные сети (RNN)

4. Сверточные нейронные сети (CNN)

5. Глубокие нейронные сети (DNN)

6. Самоорганизующиеся карты (SOM) и другие

1. Перцептрон

Перцептрон - это основной строительный блок нейронных сетей. Он состоит из искусственных нейронов, которые обрабатывают входные данные и выдают выходные значения. Перцептрон обучается с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, позволяющего корректировать весовые коэффициенты. Он широко применяется для классификации, распознавания образов и прогнозирования. Понимание перцептрона является базовым шагом для изучения нейронных сетей и их применения в различных сферах.

Многослойный перцептрон (Multilayer Perceptron, MLP).

MLP состоит из нескольких слоев нейронов, включая входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Он широко используется для решения различных задач, включая классификацию, регрессию и обработку данных.

2. Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это мощный тип нейронных сетей, который позволяет обрабатывать и анализировать последовательности данных. Они отличаются от других типов нейросетей своей способностью запоминать информацию из предыдущих шагов.

Основным строительным блоком RNN является рекуррентный нейрон, который имеет внутреннее состояние или "память". Во время обучения RNN использует эту память для обработки текущего входа и учитывает предыдущее состояние. Такое взаимодействие между текущим входом и предыдущим состоянием позволяет RNN "помнить" информацию, которая может быть полезной для последующих шагов.

RNN имеют широкий спектр применений, включая машинный перевод, распознавание речи, генерацию текста и временные ряды. Благодаря своей способности моделировать зависимости в последовательностях, RNN обеспечивают лучшую производительность в таких задачах.

3. Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети (CNN) - это мощный тип нейронных сетей, который особенно эффективен в обработке изображений и распознавании образов. Они отличаются своей способностью автоматически извлекать иерархические признаки из входных данных.

Основными элементами CNN являются сверточные слои, которые применяют фильтры для выделения особенностей в изображениях. Затем следуют слои подвыборки, которые уменьшают размер карты признаков, сохраняя важные информационные паттерны. После этого следуют полносвязные слои, которые применяют классификацию или регрессию на основе извлеченных признаков.

CNN позволяют автоматически иерархически изучать признаки в данных, что делает их незаменимыми в задачах компьютерного зрения, включая распознавание лиц, объектов и сегментацию изображений. Они также нашли применение в других областях, таких как обработка звука и анализ текстовых данных.

4. Глубокие нейронные сети (DNN)

Глубокие нейронные сети (DNN) - это мощный класс нейронных сетей, обладающих большим количеством слоев промежуточной обработки. Они позволяют автоматически извлекать высокоуровневые признаки из сложных данных.

Глубокие нейронные сети широко применяются в задачах машинного обучения, включая обработку изображений, обработку звука, естественный язык и анализ данных. Они демонстрируют выдающиеся результаты в таких задачах, как распознавание образов, классификация и генерация контента.

5. Самоорганизующиеся карты (SOM) и другие

Самоорганизующиеся карты (SOM) - это тип нейронных сетей, позволяющих выявлять скрытые структуры и закономерности в данных. SOM используются для кластеризации, визуализации и понимания данных.

Особенностью SOM является способность организовать данные на двухмерной сетке таким образом, чтобы схожие объекты оказывались рядом. Каждый нейрон SOM представляет в себе прототип, который похож на определенную часть исходных данных. В процессе обучения SOM адаптирует свою структуру, чтобы лучше отражать особенности данных.

SOM находят применение в разных областях, таких как анализ данных, кластеризация, визуализация, а также в задачах поиска аномалий и извлечении значимых признаков.

Основная терминология

1. Нейронная сеть: Модель компьютерной обработки данных, которая имитирует работу нервной системы человека и состоит из множества связанных нейронов.

2. Нейрон: Базовая единица нейронной сети, которая принимает входные сигналы, обрабатывает их и выдает выходной сигнал.

3. Слой: Организованная группа нейронов в нейронной сети. Слои могут быть входными (получают входные данные), скрытыми (обрабатывают данные) или выходными (выдают результат).

4. Веса: Параметры, присвоенные каждому связанному входу нейрона, влияющие на силу и направление связи.

5. Функция активации: Определяет выходной сигнал нейрона на основе взвешенной суммы входных сигналов и их весов. Примеры: сигмоид, гиперболический тангенс, ReLU.

6. Обратное распространение ошибки: Алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей, который обновляет веса на основе разницы между выходом и ожидаемым результатом.

7. Функция потерь: Мера отклонения между выходом и ожидаемым результатом, используемая для оптимизации весов нейронной сети.

8. Оптимизатор: Алгоритм, применяемый для обновления весов в процессе обучения нейронной сети на основе функции потерь. Примеры: стохастический градиентный спуск, адам.

9. Архитектура сети: Организация слоев и структура связей между нейронами в нейронной сети. Примеры: прямое распространение, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети.

10. Обучение: Процесс настройки весов нейронной сети на основе обучающих данных, с целью достижения желаемого результата.

11. Предсказание в нейросети - это процесс использования обученной модели для вычисления и выдачи результатов на основе входных данных.

12.Классификация в нейросети - это процесс присвоения входных данных к определенным категориям или классам в соответствии с обученной моделью, позволяющий определять принадлежность объекта к определенной категории.

Нейросети AI

Типы нейросетей

Нейросети - Арт генераторы

Нейросети - Генераторы текста

Нейросети для удаления фона с изображения:

Нейросети для обработки фотографий:

Нейросети для нейминга брендов и создания логотипов:

Нейросети для улучшения качества изображений:

Нейросети для разного:

Где используются нейросети?

Нейронные сети обрели огромную популярность в последние десятилетия и нашли применение во многих областях. Их уникальная способность обучаться на основе данных и распознавать сложные паттерны делает их мощным инструментом для решения различных задач.

Рассмотрим основные области использования нейронных сетей.

1. Компьютерное зрение: Нейронные сети успешно применяются в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, детектирование лиц, классификация изображений и сегментация изображений. Они могут выделять ключевые признаки и улучшать процесс обработки изображений.

2. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Нейронные сети используются в задачах обработки естественного языка, таких как машинный перевод, генерация текста, распознавание речи и анализ текста. Они способны выявлять смысловые связи между словами и фразами, что позволяет создавать более эффективные системы обработки языка.

3. Рекомендательные системы: Нейронные сети широко используются для создания рекомендательных систем, которые предлагают пользователям релевантные и персонализированные рекомендации. Они могут анализировать предпочтения и поведение пользователя на основе большого объема данных и использовать их для предсказания предпочтений.

4. Финансовая аналитика: Нейронные сети применяются в финансовой аналитике для прогнозирования цен на акции, определения трендов на рынке и рисковых ситуаций, а также для разработки торговых стратегий. Они могут обрабатывать большое количество данных и выявлять скрытые зависимости в финансовых временных рядах.

5. Медицинская диагностика: Нейронные сети находят применение в медицинской диагностике, позволяя автоматизировать процесс выявления заболеваний и классификации медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и снимки МРТ. Они помогают обнаруживать аномалии в данных и предоставлять более точные диагнозы.

6. Автопилоты и автономные системы: Нейронные сети применяются в автопилотах и автономных системах, таких как беспилотные автомобили и дроны. Они обрабатывают данные с датчиков, распознают объекты и принимают решения для безопасного и эффективного управления транспортом.

7. Игры и развлечения: Нейронные сети применяются в компьютерных играх для создания реалистичного поведения врагов и NPC (неконтролируемых персонажей). Они также находят применение в генерации контента, таком как тексты, музыка и изображения, для создания интерактивного и потрясающего опыта игроков.

8. Промышленность и производство: Нейронные сети применяются в промышленности и производстве для оптимизации процессов контроля качества, прогнозирования отказов оборудования, оптимизации производственной линии и улучшения энергоэффективности. Нейронные сети - это мощный инструмент, который находит свое применение во многих сферах человеческой деятельности. Они позволяют обрабатывать и анализировать большие объемы данных, автоматизировать задачи и создавать интеллектуальные системы с улучшенной способностью к адаптации и обучению.

Терминология

Seed+Prompt → Latent Space = готовое изображение

Seed - отправная точка в латентом пространстве.

Prompt - текстовый запрос.

Latent space - латентное пространство искусственного интеллекта, место, куда отправляется и генерируется наш запрос.

Промпт-инженер - это одна из новейших профессий на фрилансе, специализирующиеся на текстовых запросах различных нейросетей.

txt 2 txt - мы запрашиваем у ИИ задачу в текстовом формате и в текстовом формате ее получаем.

txt 2 img - нейросеть получает от нас запрос в текстовом формате и выдает нам изображение.

img 2 img - нейросеть получает от нас запрос в формате изображения и выдает нам изображение.

txt 2 video - нейросеть получает от нас запрос в текстовом формате и выдает нам видео

ВАЖНО!

Некоторые нейросети не поддерживают русский язык, соотвественно, писать промпт мы будем на английском языке. Не переживаем, не пугаемся. В этом нам поможет переводчик, которым мы будем пользоваться всегда. Это переводчик DeepL. Кстати, этот переводчик работает на основе искусственного интеллекта.

https://www.deepl.com/

@gordeev_v
July 13, 22:06
0 reactions
0 views