Forwarded from DLStories
Мы наконец открыли набор на осенний семестр Deep Learning School!
DLschool — это школа при ФПМИ МФТИ, где мы учим нейронным сетям с самых азов до продвинутого уровня. Полный курс состоит из двух частей, каждая из которых длится полгода.
- Первая часть посвящена введению в нейросети и компьютерному зрению. Начинаем с основ машинного обучения и нейросетей, переходим к CNN для обработки картинок, заканчиваем переносом стиля изображений и ГАНами. В этом семестре мы улучшили многие занятия, записали новые версии лекций и семинаров и обновили домашки.
- Вторая часть полностью посвящена обработке естественного языка (NLP). Начинаем с эмбеддингов слов и заканчиваем GPT-2,3, RLHF, RAG и другими актуальными темами вокруг LLM.
Сейчас идет набор на оба потока обучения — часть 1 (введение в DL + CV) и часть 2 (NLP).
Особенность нашей школы в том, что мы даем много практики (теория при этом тоже есть, разумеется, и немало). Вам предстоит много практических домашних заданий и самостоятельный итоговый проект в конце семестра. По окончании обучения вы точно получите нужные практические навыки работы с нейросетями. Больше информации об организации курса и программы обучения можно найти тут.
Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских лабораторий. Среди них — я (Таня), буду вести у вас несколько лекций в обеих частях курса.
Школа бесплатная. Полностью онлайн: учиться можно из любой точки мира, где есть интернет. Занятия проходят раз в неделю — лекция, семинар и домашнее задание. Обучение проходит на платформе Stepik. Берем всех, отбора нет.
❗️Для первой чати курса также есть возможность приобрести дополнительный пакет, в который входит индивидуальная поддержка от менторов и преподавателей в прохождении курса, а также дополнительные вебинары. Подробнее о нем читайте на нашем сайте.
Старт обучения — 21 сентября. В этот день откроется первое занятие и будет живой вводный вебинар.
Чтобы зарегистрироваться на курс, нажмите на кнопку "поступить" на нашем сайте.
Ссылки:
Наш сайт
Подробная программа и оргинформация обоих частей курса
Ответы на часто задаваемые вопросы (F.A.Q)
Наш YouTube (тут видео всех лекций и семинаров школы, а также открытые лекции и интервью)
Наша группа VK
🧡 Поддержать нашу школу на Boosty
Если остались вопросы, пишите нам на почту (dlphystech@gmail.com) или в комментарии под этим постом.
Ждём вас в чатике курса в новом семестре!
DLschool — это школа при ФПМИ МФТИ, где мы учим нейронным сетям с самых азов до продвинутого уровня. Полный курс состоит из двух частей, каждая из которых длится полгода.
- Первая часть посвящена введению в нейросети и компьютерному зрению. Начинаем с основ машинного обучения и нейросетей, переходим к CNN для обработки картинок, заканчиваем переносом стиля изображений и ГАНами. В этом семестре мы улучшили многие занятия, записали новые версии лекций и семинаров и обновили домашки.
- Вторая часть полностью посвящена обработке естественного языка (NLP). Начинаем с эмбеддингов слов и заканчиваем GPT-2,3, RLHF, RAG и другими актуальными темами вокруг LLM.
Сейчас идет набор на оба потока обучения — часть 1 (введение в DL + CV) и часть 2 (NLP).
Особенность нашей школы в том, что мы даем много практики (теория при этом тоже есть, разумеется, и немало). Вам предстоит много практических домашних заданий и самостоятельный итоговый проект в конце семестра. По окончании обучения вы точно получите нужные практические навыки работы с нейросетями. Больше информации об организации курса и программы обучения можно найти тут.
Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских лабораторий. Среди них — я (Таня), буду вести у вас несколько лекций в обеих частях курса.
Школа бесплатная. Полностью онлайн: учиться можно из любой точки мира, где есть интернет. Занятия проходят раз в неделю — лекция, семинар и домашнее задание. Обучение проходит на платформе Stepik. Берем всех, отбора нет.
❗️Для первой чати курса также есть возможность приобрести дополнительный пакет, в который входит индивидуальная поддержка от менторов и преподавателей в прохождении курса, а также дополнительные вебинары. Подробнее о нем читайте на нашем сайте.
Старт обучения — 21 сентября. В этот день откроется первое занятие и будет живой вводный вебинар.
Чтобы зарегистрироваться на курс, нажмите на кнопку "поступить" на нашем сайте.
Ссылки:
Наш сайт
Подробная программа и оргинформация обоих частей курса
Ответы на часто задаваемые вопросы (F.A.Q)
Наш YouTube (тут видео всех лекций и семинаров школы, а также открытые лекции и интервью)
Наша группа VK
🧡 Поддержать нашу школу на Boosty
Если остались вопросы, пишите нам на почту (dlphystech@gmail.com) или в комментарии под этим постом.
Ждём вас в чатике курса в новом семестре!
❤8👍6🔥2😁1
Как же прекрасен Claude
Учу иврит, забыл распечатать карточки с глассными на урок. А нас поставили в пары и надо было друг другу показывать слова.
Я не растерялся - ведь у меня есть AI.
За несколько минут Claude сделал мне реально работающее веб-приложение для практики чтения букв!
Вот оно - бесплатно, без регистрации и смс
Учу иврит, забыл распечатать карточки с глассными на урок. А нас поставили в пары и надо было друг другу показывать слова.
Я не растерялся - ведь у меня есть AI.
За несколько минут Claude сделал мне реально работающее веб-приложение для практики чтения букв!
Вот оно - бесплатно, без регистрации и смс
🔥42❤12👍8😐1
Воскресный трэд:
Напишите в комментарии о чем были ваши 5 последних запросов к AI (не включая запросы по коду).
Я начну:
1. Напиши промпт для того что бы сгенерировать картинку для этого поста
2. Рекомендация кэмпинга с горячими источниками в Калифорнии
3. Рекомендация красивых мест для завтрака по пути на хайк
4. Написать email в службу поддержки, что бы они поменяли мне билеты на мюзикл
5. Рецепт буррито 🌯 для завтрака
Напишите в комментарии о чем были ваши 5 последних запросов к AI (не включая запросы по коду).
Я начну:
1. Напиши промпт для того что бы сгенерировать картинку для этого поста
2. Рекомендация кэмпинга с горячими источниками в Калифорнии
3. Рекомендация красивых мест для завтрака по пути на хайк
4. Написать email в службу поддержки, что бы они поменяли мне билеты на мюзикл
5. Рецепт буррито 🌯 для завтрака
👍11
Эра Искусственного Интеллекта: Как ИИ преобразит нашу жизнь
Краткое изложение эссе Сэма Алтмана, генерального директора OpenAI
В ближайшие десятилетия мы станем свидетелями технологического прорыва, который наши предки сочли бы волшебством. Искусственный интеллект (ИИ) ускоряет прогресс, предоставляя нам инструменты для решения самых сложных проблем человечества.
Потенциал человечества определяется не генетикой, а накопленным опытом общества. ИИ уже стал частью этого коллективного знания и помогает создавать то, что раньше казалось невозможным.
В скором времени у каждого может появиться личная команда ИИ-помощников — виртуальных экспертов в различных областях, готовых воплотить практически любую идею. Наши дети будут учиться с помощью виртуальных наставников, получая знания в удобном темпе и на любом языке. ИИ произведет революцию в здравоохранении, науке и технологиях.
Чтобы ИИ стал доступным для всех, необходимо снизить стоимость и повысить доступность вычислительных мощностей. В противном случае ИИ рискует стать ресурсом только для избранных, что может привести к конфликтам и усилению неравенства.
Разумеется, нас ждут и трудности. ИИ изменит рынок труда, но люди всегда будут стремиться к творчеству и желанию быть полезными друг другу. Мы вступаем в эпоху безграничных возможностей и должны разумно управлять связанными с ней рисками.
Будущее сулит невероятный прогресс. Решение проблем изменения климата, освоение космоса, новые научные открытия — все это может стать реальностью. Имея в своем распоряжении практически безграничный интеллект и энергию, мы способны достичь многого.
Как наши предки не могли представить современный мир, так и мы не можем вообразить, что ждет нас через столетие. Однако одно несомненно: ИИ открывает дверь в новую эру возможностей для всего человечества.
Читать эссе целиком
Краткое изложение эссе Сэма Алтмана, генерального директора OpenAI
В ближайшие десятилетия мы станем свидетелями технологического прорыва, который наши предки сочли бы волшебством. Искусственный интеллект (ИИ) ускоряет прогресс, предоставляя нам инструменты для решения самых сложных проблем человечества.
Потенциал человечества определяется не генетикой, а накопленным опытом общества. ИИ уже стал частью этого коллективного знания и помогает создавать то, что раньше казалось невозможным.
В скором времени у каждого может появиться личная команда ИИ-помощников — виртуальных экспертов в различных областях, готовых воплотить практически любую идею. Наши дети будут учиться с помощью виртуальных наставников, получая знания в удобном темпе и на любом языке. ИИ произведет революцию в здравоохранении, науке и технологиях.
Чтобы ИИ стал доступным для всех, необходимо снизить стоимость и повысить доступность вычислительных мощностей. В противном случае ИИ рискует стать ресурсом только для избранных, что может привести к конфликтам и усилению неравенства.
Разумеется, нас ждут и трудности. ИИ изменит рынок труда, но люди всегда будут стремиться к творчеству и желанию быть полезными друг другу. Мы вступаем в эпоху безграничных возможностей и должны разумно управлять связанными с ней рисками.
Будущее сулит невероятный прогресс. Решение проблем изменения климата, освоение космоса, новые научные открытия — все это может стать реальностью. Имея в своем распоряжении практически безграничный интеллект и энергию, мы способны достичь многого.
Как наши предки не могли представить современный мир, так и мы не можем вообразить, что ждет нас через столетие. Однако одно несомненно: ИИ открывает дверь в новую эру возможностей для всего человечества.
Читать эссе целиком
😐20❤10👍7🤩2🎉1
Forwarded from Love. Death. Transformers.
https://huggingface.co/glif/how2draw
крайне любопытная lora how2draw
Ценность опенсурса в возможности FT. На апи и подписках зарабатывают и окупают модели еденицы, а ценность которую можно утащить из опенсурса велика - хороший пример это SD комьюнити которое стало автономно от моделей и создало столько инфраструктуры что можно конкурировать с MJ(особенно если знаешь что нужно)
крайне любопытная lora how2draw
Ценность опенсурса в возможности FT. На апи и подписках зарабатывают и окупают модели еденицы, а ценность которую можно утащить из опенсурса велика - хороший пример это SD комьюнити которое стало автономно от моделей и создало столько инфраструктуры что можно конкурировать с MJ(особенно если знаешь что нужно)
🔥17👍3
Ученые обнаружили 300 новых геоглифов Наска с помощью компьютерного зрения
Представьте себе пустынное плато, испещрённое огромными древними рисунками, которые можно полностью оценить лишь с высоты птичьего полёта. Это геоглифы Наска в Перу — загадочные фигуры животных, людей и геометрических форм, вырезанные на земле более 2000 лет назад. Десятилетиями археологи искали новые геоглифы, и искали бы еще дольше, если бы не машинное обучение.
Традиционно поиск новых геоглифов напоминал поиск иголки в стоге сена. Археологи полагались на наземные исследования и аэрофотосъёмку, тщательно сканируя обширные области пустыни в поисках едва заметных следов. С учётом пересечённого рельефа и состояния геоглифов, подвергшихся выветриванию за тысячелетия, открытия были редкими и происходили с большой задержкой — в среднем около 18,7 новых геоглифов в год.
В революционном проекте исследователи обратились к компьютерному зрению, чтобы ускорить процесс обнаружения. Они обучили сверточную нейронную сеть — тип модели ИИ, особенно хорошо распознающий изображения — на наборе известных геоглифов. Несмотря на не большое количество примеров, нейросеть смогла выучить характерные особенности и узоры, присущие геоглифам.
Затем с помощью обученной нейросети проанализировали аэрофотоснимки региона Наска, создав "вероятностную карту геоглифов". Эта карта выделяла области с наибольшей вероятностью наличия неоткрытых геоглифов.
Результаты исследования поражают. Всего за один полевой сезон археологи подтвердили обнаружение 303 новых фигурных геоглифов, почти удвоив общее число известных геоглифов рельефного типа. Этот замечательный успех повысил скорость обнаружения с 18,7 до более чем 300 геоглифов в год!
Одной из самых интригующих находок стал небольшой, 9-метровый геоглиф, изображающий человекоподобную фигуру с прямоугольной головой и замысловатыми узорами на теле.
Благодаря обилию новых данных исследователи смогли глубже понять культуру Наска. Они заметили явные различия между геоглифами рельефного и линейного типов. Геоглифы рельефного типа, которые меньше по размеру и труднее обнаруживаются, преимущественно изображают человеческие фигуры, домашних животных, таких как ламы, и сцены из повседневной жизни. В то время как более крупные геоглифы линейного типа в основном представляют диких животных, таких как птицы и обезьяны.
Кроме того, распределение этих геоглифов раскрыло интересные закономерности. Геоглифы рельефного типа часто находились рядом с древними тропами, что позволяет предположить, что они могли служить ориентирами или посланиями для отдельных людей или небольших групп, путешествующих по региону. Геоглифы линейного типа, напротив, были связаны с церемониальными маршрутами, указывая на возможное общинное или ритуальное назначение.
Успех этого проекта с использованием компьютерного зрения имеет существенные последствия для археологии. Он в очередной раз демонстрирует, как технологии могут ускорить открытия, позволяя исследователям выявлять и изучать культурные артефакты, которые могли оставаться скрытыми на протяжении многих лет. Это особенно важно для таких мест, как Наска, где естественная эрозия и человеческая деятельность представляют угрозу для этих древних чудес.
Этот проект знаменует поворотный момент в том, как мы исследуем и осмысливаем наше прошлое. Как отметил один из исследователей: "С помощью искусственного интеллекта мы теперь можем обнаруживать и сохранять древние сокровища с ранее немыслимой скоростью".
Интеграция ИИ в археологические исследования не заменяет необходимость в человеческой экспертизе; напротив, она её усиливает. Поручая компьютерному зрению трудоёмкую задачу обработки огромных объёмов данных, мы позволяем археологам сосредоточиться на анализе и интерпретации, что ведёт к более глубоким инсайтам и большему пониманию истории человечества. По мере развития искусственного интеллекта, кто знает, какие ещё секреты наших предков мы сможем раскрыть?
📷 Статья
Представьте себе пустынное плато, испещрённое огромными древними рисунками, которые можно полностью оценить лишь с высоты птичьего полёта. Это геоглифы Наска в Перу — загадочные фигуры животных, людей и геометрических форм, вырезанные на земле более 2000 лет назад. Десятилетиями археологи искали новые геоглифы, и искали бы еще дольше, если бы не машинное обучение.
Традиционно поиск новых геоглифов напоминал поиск иголки в стоге сена. Археологи полагались на наземные исследования и аэрофотосъёмку, тщательно сканируя обширные области пустыни в поисках едва заметных следов. С учётом пересечённого рельефа и состояния геоглифов, подвергшихся выветриванию за тысячелетия, открытия были редкими и происходили с большой задержкой — в среднем около 18,7 новых геоглифов в год.
В революционном проекте исследователи обратились к компьютерному зрению, чтобы ускорить процесс обнаружения. Они обучили сверточную нейронную сеть — тип модели ИИ, особенно хорошо распознающий изображения — на наборе известных геоглифов. Несмотря на не большое количество примеров, нейросеть смогла выучить характерные особенности и узоры, присущие геоглифам.
Затем с помощью обученной нейросети проанализировали аэрофотоснимки региона Наска, создав "вероятностную карту геоглифов". Эта карта выделяла области с наибольшей вероятностью наличия неоткрытых геоглифов.
Результаты исследования поражают. Всего за один полевой сезон археологи подтвердили обнаружение 303 новых фигурных геоглифов, почти удвоив общее число известных геоглифов рельефного типа. Этот замечательный успех повысил скорость обнаружения с 18,7 до более чем 300 геоглифов в год!
Одной из самых интригующих находок стал небольшой, 9-метровый геоглиф, изображающий человекоподобную фигуру с прямоугольной головой и замысловатыми узорами на теле.
Благодаря обилию новых данных исследователи смогли глубже понять культуру Наска. Они заметили явные различия между геоглифами рельефного и линейного типов. Геоглифы рельефного типа, которые меньше по размеру и труднее обнаруживаются, преимущественно изображают человеческие фигуры, домашних животных, таких как ламы, и сцены из повседневной жизни. В то время как более крупные геоглифы линейного типа в основном представляют диких животных, таких как птицы и обезьяны.
Кроме того, распределение этих геоглифов раскрыло интересные закономерности. Геоглифы рельефного типа часто находились рядом с древними тропами, что позволяет предположить, что они могли служить ориентирами или посланиями для отдельных людей или небольших групп, путешествующих по региону. Геоглифы линейного типа, напротив, были связаны с церемониальными маршрутами, указывая на возможное общинное или ритуальное назначение.
Успех этого проекта с использованием компьютерного зрения имеет существенные последствия для археологии. Он в очередной раз демонстрирует, как технологии могут ускорить открытия, позволяя исследователям выявлять и изучать культурные артефакты, которые могли оставаться скрытыми на протяжении многих лет. Это особенно важно для таких мест, как Наска, где естественная эрозия и человеческая деятельность представляют угрозу для этих древних чудес.
Этот проект знаменует поворотный момент в том, как мы исследуем и осмысливаем наше прошлое. Как отметил один из исследователей: "С помощью искусственного интеллекта мы теперь можем обнаруживать и сохранять древние сокровища с ранее немыслимой скоростью".
Интеграция ИИ в археологические исследования не заменяет необходимость в человеческой экспертизе; напротив, она её усиливает. Поручая компьютерному зрению трудоёмкую задачу обработки огромных объёмов данных, мы позволяем археологам сосредоточиться на анализе и интерпретации, что ведёт к более глубоким инсайтам и большему пониманию истории человечества. По мере развития искусственного интеллекта, кто знает, какие ещё секреты наших предков мы сможем раскрыть?
📷 Статья
🔥53❤19👍4
AI для Всех
Говорит что скоро выпустят o1, а не o1-preview. И что она будет лучше в ризонинге. Reasoning в их определении - ability to have reliable chain of thought
Включили записаный ролик с Devin, про то как они успешно используют о1 для значительного улучшения своего Fully Autonomous Software Engineer
🔥4