Как за 10 дней освоить нейросети и начать зарабатывать от 100 000 р.

Приветствую вас на нашем увлекательном курсе о нейросетях!

Сегодня мы погрузимся в историю создания нейросетей, изучим различные виды и основные термины этой все больше и больше захватывающей все сферы деятельности человека. Не переживайте - этот курс практический, теория только в Модуле 1 и то только лишь для того, чтобы ознакомить вас с основными понятиями и терминами. Так что же такое искусственный интеллект и нейросети? И есть ли у них отличия?

Изучив этот урок вы узнаете

Что такое нейросети и как они работают
Основные компоненты нейронной сети: нейроны, слои, функции активации.
Принципы обучения нейросетей: обратное распространение ошибки, градиентный спуск.
Типы нейросетей: сверточные, рекуррентные, глубокие нейронные сети.

Искусственный интеллект (ИИ) и нейронные сети - связанные, но разные понятия. Давайте взглянем на них ближе.

Искусственный интеллект (ИИ):

Искусственный интеллект - это сфера компьютерной науки, которая стремится создать компьютерные системы, способные решать задачи, требующие анализа, обучения и принятия решений, аналогично человеческому мышлению

Разработчики ИИ стремятся создать системы, способные имитировать процесс человеческого мышления. Они разрабатывают различные методы для решения разнообразных задач.

Нейронные сети (Нейросети):

Нейронные сети - это часть искусственного интеллекта, деятельность которых основана по принципу деятельности нейронов человеческого мозга.
Нейросеть – это система с множеством связей и процессами передачи информации с определенными весами.

В процессе обучения нейросети изменяют свои веса, чтобы адаптироваться к новой информации и решать задачи.

Нейросети – это мощный инструмент, способный эмулировать работу человеческого мозга в части обработки информации.
Они состоят из нейронов, объединенных в слои, с каждым слоем выполняющим определенные функции. При работе нейронной сети важны функции активации, которые решают, какой сигнал передать дальше.

Для обучения нейросетей применяются методы обратного распространения ошибки и градиентный спуск, позволяющие оптимизировать веса нейронов.
Более подробно с принципами работы нейронных сетей мы ознакомимся в последующих уроках

А пока можно сказать, что нейронные сети - это один из алгоритмов создания искусственного интеллекта. Они широко применяются в различных областях, таких как компьютерное зрение и обработка и анализ данных и др.

От пионеров до современных достижений
Ключевые моменты и вехи в истории искусственных нейронных сетей
Роль и вклад выдающихся ученых в развитие нейросетей
Основные концепции и принципы работы нейросетей.

История развития нейросетей увлекательна и богата ключевыми моментами, проложившими путь от пионеров этой области до ее современных достижений.
Каждый этап в развитии и истории искусственных нейронных сетей играл свою важную роль, формируя основные принципы и концепции, которые мы изучим сего дня.

В 1957 году американский ученый Фрэнк Розенблатт создал первую нейронную сеть, которая называлась "перцептрон". Это был первый шаг в создании искусственных нейронных сетей. Его работа стала отправной точкой для дальнейшего развития этой области.

После этого создания искусственные нейронные сети стали развиваться. В 1960-х и 1970-х годах ученые активно изучали и обсуждали разные виды нейронных сетей, включая многослойные перцептроны и другие.

Однако в конце 1970-х годов интерес к нейронным сетям уменьшился из-за технических ограничений и трудностей в проведении процесса обучении нейронных сетей. Это вызвало пессимистическое отношение к их применению
И вот, в конце 1980-х и начале 1990-х годов с развитием компьютерных технологий появились новые способы обучения нейронных сетей, такие как метод обратного распространения ошибки, который позволил обучать более сложные нейронные сети.

Эти факторы и ученые Марвин Мински, Ян ЛеКун стали ключевыми для возрождения интереса к искусственному интеллекту и нейронным сетям, а также послужили основой для роста и развития этой области в последующие десятилетия

Марвин Мински

Ян ЛеКун

С развитием технологий производства компьютерной техники появились более мощные процессоры и графические ускорители, которые способствовали более быстрой и эффективной работе нейронных сетей. А появление большого объема данных и улучшение алгоритмов работы нейронных сетей, с играло важную роль по практическому применению нейросетей в различных областях, таких как компьютерное зрение, робототехника, медицина, биоинформатика и другие.

Сегодня нейронные сети это одна из важнейших технологий в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Расширение возможностей нейронных сетей с помощью глубокого обучения привело к большим успехам в решении сложных задач, ранее считавшихся неразрешимыми для компьютеров.

Структуры нейрона в искусственной нейронной сети.
Этапы развития нейронных сетей: от персептронов до глубокого обучения.
Основные термины Нейронных Сетей
Будущее развития и использования нейронных сетей
Принципы работы нейронных сетей и их применение в различных отраслях

Сегодня разработаны несколько типов нейросетей, включая сверточные (CNN), для анализа изображений, рекуррентные (RNN), для обработки последовательных данных и глубокие (DNN) нейронные сети для сложных задач обучения с учителем

Перцептрон - ключевой элемент нейронных сетей, Он состоит из искусственных нейронов, которые обрабатывая входные сигналы и формируют выходные данные.

Метод обратного распространения ошибки используется для обучения перцептрона, позволяя корректировать весовые коэффициенты.

Этот инструмент широко используется в задачах распознавания образов и прогнозирования. Понимание работы перцептрона является ключевым шагом в освоении нейронных сетей и их применения в различных областях.

Многослойный перцептрон 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.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это нейронные сети, которые умеют работать с последовательными данными. Они умеют запоминать информацию с предыдущих шагов.

Основной элемент RNN - это рекуррентный нейрон, у которого есть своего рода "память". При обучении RNN использует эту "память" для обработки текущих данных, учитывая прошлые состояния.

Такое взаимодействие позволяет RNN сохранять информацию, которая может быть полезна в последующих шагах.

RNN применяются в машинном переводе, распознавание речи, создание текстов и анализ временных данных. Благодаря своей способности улавливать зависимости в последовательностях, RNN показывают отличные результаты в таких задачах

Сверточные нейронные сети (CNN) - это нейронные сети, которые выполняют обработку изображений и распознавание образов.

Основной элемент CNN - сверточные слои, которые используют фильтры для выделения особенностей на изображениях. Затем информация обрабатывается в слоях пулинга, которые уменьшают размер характеристической карты, сохраняя важные данные.

И уже полно связные слои делают классификацию или регрессию на основе найденных признаков.

CNN способны автоматически иерархически выделять характеристики в данных, что делает их незаменимыми в задачах компьютерного зрения, распознавание лиц, объектов и сегментация изображений.

Они также успешно применяются при обработке звука и анализе текстовых данных

Глубокие нейронные сети (DNN) - это нейронные сети, в которых присутствует множество промежуточных слоев обработки. Они способны автоматически выделять сложные характеристики из данных.

Глубокие нейронные сети широко используются в области машинного обучения для обработки изображений, аудио, естественного языка и анализа данных. В них замечены отличные результаты в задачах, таких как распознавание образов, классификация и создание контента.

DNN способны самообучаться путем подстройке своих связей так, чтобы передача исходных данных имела как можно меньше искажений.
Входные данные передаются именно тем нейронам, которые отвечают за различные способы обработки входных данных

Нейронные сети и искусственный интеллект перешли из области научных исследований в реальное приложение, играя ключевую роль в различных сферах жизни. Вот только несколько из них:

1. Нейронные сети используются для автономного вождения, распознавания образов, управления ресурсами и персонализированных рекомендаций.

2. В медицинских исследованиях нейронные сети применяются для анализа изображений, прогнозирования заболеваний и разработки новых лекарств.

3. Нейронные сети используются для прогнозирования рыночных тенденций, управления рисками и выявления мошенничества в финансовой сфере.

4. Нейронные сети применяются для анализа текстов, определения тональности, машинного перевода и других задач в гуманитарных науках.

Вот лишь некоторые области, где применяются нейронные сети.

Что такое промт и его определение
Как применять промт при работе с нейросетями.
Как промты используются в машинном обучении
Виды промтов

Нейросети – это мощные инструменты искусственного интеллекта, способные решать разнообразные задачи, от распознавания образов до генерации текста.
Общение человек с любыми нейросетями происходит как раз с помощью промтов.

Промт (Prompt) - это короткая фраза, предложение или вопрос, который используется для инициирования или направления генерации текста, ответа или решения задачи в нейросетях.

Применение промтов является ключевым методом в области искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения результатов и скорости работы моделей.

С помощью промтов мы ставим задачу нейросети, описываем каких результатов необходимо достичь и каким образом это сделать.
Промты так же используются и в процессе обучения нейросетей, помогая им учиться быстрее и точнее.

Промты используются по формированию заданий для нейросети по создание статей определенной тематики, ответов на вопросы или для генерации предложений по идеальным завершениям фраз и предложений.

При обучении моделей для задач обработки естественного языка (Natural Language Processing), промты могут устанавливать контекст или цель обучения, что помогает моделям генерировать более точные и качественные результаты.

Виды промтов:

1. Фразовые промты: Это промты, которые представляют собой обычные фразы или вопросы, направляющие нейросеть на определенную тему или задачу.

2. Контекстные промты: Эти промты содержат предварительную информацию о контексте или условиях задачи, что помогает нейросети генерировать более подходящие и соответствующие результаты.

3. Целевые промты: Они определяют конечную цель или задачу, которую необходимо выполнить нейросети, и помогают направлять процесс обучения в нужное русло.

Понимание различных видов промтов и их правильное применение обеспечивает более успешные результаты в работе с нейронными сетями

Примеры успешного применения промтов

Примером успешного использования промтов является задача генерации текста. Если мы хотим, чтобы нейросеть сгенерировала описание фотографии, мы можем подать промт вида:

"Напиши описание для этой картинки: изумительный закат над горизонтом".
Таким образом, нейросеть получает ясное указание, что именно от нее требуется, что повышает качество результатов.