Курсы по Нейросетям: подборка курсов с ценами + промокод и обзор направления

Курс	Школа	Цена курса	Промокод	Платёж в рассрочку	Длительность	Ссылка на курс
Нейросети для Digital Art	Хохлов Сабатовский	от 28 700 руб.	Наш уникальный промокод на скидку 10% — EDKURS	2 870 р./мес.	1.5 месяца
Нейросети для дизайнера	Логомашина	2 400₽/мес	Нет	по запросу	3 месяца
Нейросети для дизайнера	Contented	4 600₽/мес	Нет	по запросу	2 месяца
Нейросети для маркетолога	Maed	17 000₽	Нет	по запросу	2 недели
Прикладной искусственный интеллект	Нетология	от 135 000₽ за семестр	Нет	от 202₽/мес	2 года
Нейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее	Нетология	26 300₽	Нет	2 310₽/мес	1 месяц
Нейросети для IT менеджеров	OTUS	от 6 300 ₽/мес	Нет	по запросу	4 месяца
AI-дизайн: нейросети для творчества	Videoforme	13 700 ₽	Нет	4 567 ₽/мес	3 недели
Работа с нейросетями	Бруноям	1 241 ₽	Нет	по запросу	2 месяца

Что такое нейросеть?

Нейросеть — это программа, которая имитирует работу человеческого мозга. По сути, это набор алгоритмов, способных к обучению. Они выполняют задачи, связанные с анализом данных, принятием решений и даже творчеством.

Нейросети бывают разных видов. Одни способны выполнять конкретные задачи, например распознавать лица на фотографиях или переводить тексты с одного языка на другой. Другие могут обучаться самостоятельно, без участия человека. Такие нейросети называются самообучающимися.

Почему нейросети называют искусственным интеллектом (ИИ)?

Нейросети называют искусственным интеллектом, потому что они имитируют работу человеческого мозга. Нейросети обучаются на больших объемах данных, как и человек, и могут выполнять сложные задачи, такие как распознавание образов, классификация данных и генерация контента.

• Они также могут учиться на своих ошибках и улучшать свои результаты со временем, что делает их похожими на человеческий интеллект.

Что такое генеративная языковая модель?

Генеративная языковая модель — это разновидность искусственного интеллекта, способная самостоятельно генерировать тексты на основе входных данных. Такие модели могут создавать уникальные тексты на русском языке, учитывая контекст и тематику. Они способны генерировать тексты разных форматов и стилей: от рекламных слоганов и постов для социальных сетей до литературных произведений и научных статей.

Кто придумал нейросети?

Нейросети придумали не конкретные люди, а группа учёных, среди которых были Уоррен Мак-Каллок, Уоррен С. Роуз, Фрэнк Розенблатт, Марвин Минский и другие. Они занимались исследованиями в области искусственного интеллекта и нейросетей в середине XX века.

• Одним из ключевых моментов в развитии нейросетей стало создание перцептрона — модели нейрона, способной обучаться и распознавать образы. Это открытие сделал Фрэнк Розенблатт в 1957 году.

Однако, несмотря на все достижения, нейросети долгое время оставались лишь теоретической концепцией. Причиной тому была сложность реализации и недостаточная вычислительная мощность компьютеров того времени.

Кроме того, в 1950 году Алан Тьюринг предложил тест, который позволял оценить уровень «интеллекта» машины. Суть теста заключалась в следующем: человек общается с двумя собеседниками, одним из которых является машина, а другим — человек.

Задача человека — определить, кто из собеседников является машиной. Если в большинстве случаев человек не может определить, кто есть кто, то машина считается прошедшей тест Тьюринга.

С тех пор тест Тьюринга стал основным критерием оценки интеллектуальных способностей машин. Он также стимулировал развитие исследований в области искусственного интеллекта и нейросетей.

Как работает нейросеть?

Виды нейросетей

1. Сверточные нейросети (CNN) — используются для обработки изображений и видео. Они могут распознавать объекты на картинках, определять лица и даже создавать новые изображения.
2. Рекуррентные нейросети (RNN) — применяются для работы со последовательностями данных, такими как текст или временные ряды. Они могут предсказывать будущее поведение на основе прошлых событий.
3. Трансформеры — новый вид нейросетей, который был представлен компанией Google в 2017 году. Они используют механизм внимания для обработки больших объемов данных и могут выполнять сложные задачи, такие как перевод текста на другой язык или создание видео.
4. Нейросетевые языковые модели (NLM) — это специальные типы нейросетей, которые учатся генерировать текст на основе предоставленных им данных. Они могут писать статьи, книги и даже стихи.
5. Генеративно-состязательные нейросети (GAN) — это два типа нейросетей, которые работают вместе: одна создает изображения, а другая пытается определить, настоящее оно или нет. Такой подход позволяет создавать очень реалистичные изображения.

Какие задачи выполняют нейросети?

Нейросети могут выполнять самые разные задачи, в зависимости от их типа и обучения. Некоторые из наиболее распространенных задач, которые решают нейросети:

1. Распознавание образов. ИИ могут использоваться для распознавания объектов, лиц, сцен и других визуальных элементов на изображениях или видео.
2. Классификация. Нейросети помогают классифицировать данные по определенным категориям, например, классифицировать электронные письма как спам или не спам.
3. Предсказание. Нейросети могут предсказывать будущие события на основе предыдущих данных. Например, они могут предсказывать погоду или финансовые рынки.
4. Генерация контента. Нейронные сети помогают создавать новый контент, такой как изображения, музыка или тексты.
5. Управление. Нейросети могут управлять различными устройствами, такими как роботы или автомобили.
6. Обработка естественного языка. Нейронные сети помогают обрабатывать и анализировать тексты, например, переводить с одного языка на другой или помогать в поиске информации.

Сферы применения нейросетей

Польза нейросетей

1. Улучшение качества жизни. Нейросети могут помочь автоматизировать рутинные задачи и улучшить качество жизни людей. Например, могут помочь в управлении умным домом, предлагая персонализированные рекомендации или автоматически управляя устройствами.
2. Улучшение здравоохранения. Нейронные сети могут могут анализировать медицинские изображения, данные пациентов и предлагать диагнозы или планы лечения.
3. Улучшение образования. Нейросети могут помочь в обучении и образовании. Например, предлагать персонализированные рекомендации по обучению, помогать в понимании сложных концепций или даже помогать в создании контента.
4. Улучшение экономики. ИИ анализируют большие объемы данных, предсказывают тенденции и предлагают решения.
5. Улучшение безопасности. Нейросети могут помочь в обеспечении безопасности. Например, анализировать данные, предсказывать угрозы и помогать в принятии решений.
6. Улучшение окружающей среды. Нейронные сети помогают анализировать данные, предсказывать тенденции и предлагать решения для снижения воздействия на окружающую среду.
7. Улучшение доступности. Нейросети могут могут быть использованы для создания вспомогательных технологий, таких как системы распознавания речи или жестов, которые могут помочь людям с ограниченными возможностями.

Трудности при работе с нейронными сетями

При работе с нейронными сетями могут возникать следующие трудности:

• Обучение. Нейронные сети требуют большого количества данных для обучения, что может быть проблемой, если данные недоступны или их сбор занимает много времени.
• Сложность. ИИ могут быть очень сложными и требовать большого количества вычислительных ресурсов для работы. Это может быть проблемой для устройств с ограниченными возможностями.
• Переобучение. Если нейронная сеть обучается на слишком большом количестве данных, она может начать «запоминать» случайные шумы и неточности в данных, что приведет к неправильным результатам.
• Недообучение. Если нейросеть обучается на слишком маленьком количестве данных, она может не получить достаточно информации для правильного обучения.
• Непредсказуемость. Результаты работы нейросетей могут быть непредсказуемыми, особенно если они работают с неполными или неточными данными.
• Ошибки в данных. Если данные, на которых обучается нейронная сеть, содержат ошибки или неточности, это может привести к неправильным результатам.
• Отсутствие интерпретируемости. ИИ могут быть сложными для интерпретации, что может затруднить понимание, как они принимают решения.
• Безопасность. Нейронные сети могут быть уязвимы для атак и взломов, что может привести к утечке конфиденциальной информации или нарушению работы системы.

Плюсы и минусы нейросетей

Может ли нейросеть заменить человека?

Хотя нейросеть и обучается по аналогии с человеческим мозгом и способна выполнять различные задачи, начиная от распознавания лиц и заканчивая генерацией текстов; однако полностью заменить человека не способна.

Нейросеть может выполнять только те задачи, на которые её запрограммировали, и не может принимать решения в нестандартных ситуациях.

Какие существуют ограничения при использовании нейросетей?

1. Точность и надежность. Нейросети могут делать ошибки и не всегда дают точные результаты. Это особенно актуально для сложных задач, где требуется высокий уровень точности.
2. Сложность и непредсказуемость. Нейросети могут быть сложными в управлении и не всегда предсказуемыми в своих действиях. Это может привести к нежелательным результатам или ошибкам.
3. Обучение и данные. Нейронные сети требуют большого количества данных для обучения. Если данных недостаточно или они некачественные, это может привести к неправильному обучению и неточным результатам.
4. Этические и правовые вопросы. Использование нейросетей может вызывать этические и правовые вопросы, такие как приватность данных, дискриминация и неравенство.
5. Безопасность. ИИ может быть уязвимым для кибератак и взлома. Это может привести к утечке данных или неправильному использованию системы.
6. Ограничения в применении. Нейросети могут быть неэффективными или неприменимыми в некоторых областях, таких как творческие задачи или задачи, требующие человеческого суждения и интуиции.
7. Зависимость от технологии. Нейронные сети зависят от технологий и инфраструктуры, которые могут быть недоступны или нестабильны. Это может привести к сбоям и неэффективности системы.

Где обучиться работе с нейросетями?

Вопросы и ответы