Клипов Денис Иванович объясняет, как быстро внедрить ИИ-бота в работу
Искусственный интеллект стремительно захватывает мир, а чат-боты уже стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Они консультируют клиентов, помогают пользователям сайтов, выполняют рутинные задачи и даже ведут осмысленные диалоги. Еще недавно создание чат-бота казалось сложной задачей, требующей глубоких знаний в области программирования и обработки естественного языка (NLP). Однако сегодня, благодаря современным технологиям, даже начинающий разработчик может создать собственного интеллектуального помощника всего за несколько часов.
Почему GPT ошибается? Клипов Денис о слабых местах архитектуры
Искусственный интеллект уже давно перестал быть прерогативой научной фантастики и стал неотъемлемой частью нашей жизни. Одним из самых ярких примеров достижений ИИ является архитектура GPT (Generative Pre-trained Transformer), лежащая в основе современных языковых моделей. Благодаря ей мы получаем умных чат-ботов, автозаполнение текста, генерацию осмысленных статей и даже креативные произведения, созданные алгоритмами. Но что скрывается за кулисами этих мощных технологий? Как они понимают нас, формируют осмысленные ответы и даже, казалось бы, думают?
ИИ готов! А что дальше? Денис Клипов о том, как правильно деплоить модели
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) совершил настоящий прорыв, превращаясь из академической дисциплины в мощный инструмент, способный трансформировать бизнес-процессы. Однако создание модели машинного обучения (ML) — это лишь половина дела. Настоящая ценность модели раскрывается, когда она внедряется в реальную среду и начинает работать на благо пользователей. Деплой — процесс развертывания ИИ-решений в продакшене — становится ключевым этапом, определяющим успех всей разработки.
Как OpenCV сокращает расходы и повышает эффективность: опыт Дениса Клипова
Визуальная информация уже давно доминирует, поэтому способность компьютеров анализировать изображения и видео становится не просто технологическим достижением, а необходимостью. От распознавания лиц в смартфонах до автономных автомобилей, анализ изображений с помощью искусственного интеллекта (ИИ) уже изменил множество сфер нашей жизни. Но как сделать так, чтобы компьютер не просто обрабатывал картинку, а понимал её суть?
Продать ML-проект без магии: как Клипов Денис убеждает даже самых скептиков
Вы можете создать гениальную модель машинного обучения, которая точно предсказывает тренды рынка, анализирует данные лучше, чем сотни аналитиков, и работает быстрее молнии. Но если вы не сумеете убедительно презентовать её заказчику, ваш труд рискует остаться невостребованным. Почему? Потому что в мире бизнеса важны не только технологии, но и умение донести их ценность.
Какой фреймворк выбрать в 2025 году? Советы Клипова Дениса Ивановича
Находясь в мире искусственного интеллекта и машинного обучения, разработчики, исследователи и инженеры часто оказываются перед выбором: TensorFlow или PyTorch? Этот вопрос не теряет актуальности, ведь обе библиотеки являются мощными инструментами для построения и обучения нейросетей. Каждая из них имеет свои плюсы и минусы, свою философию и сферу применения.