Super Duper GANs

Аспирант только что опубликовал прорывную архитектуру модели под названием Super Duper GANs. Различные участники экосистемы ИИ могут реагировать на это по-разному — ускоряя или замедляя принятие и развитие этой новой технологии.

Это упражнение является частью курса

Концепции генеративного ИИ

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Концепции генеративного ИИ

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Начать курс бесплатно

В этой главе вы познакомитесь с концепцией генеративного ИИ и его способностью создавать контент, а также с реальными примерами применения и ограничениями этой технологии. Вы изучите различия между традиционными моделями машинного обучения, генеративным ИИ и искусственным общим интеллектом (AGI), а также рассмотрите ключевые факторы, которые движут развитием генеративного ИИ.

Exercise 1: Что такое генеративный ИИ?Exercise 2: Знакомство с генеративным ИИ Exercise 3: Работа с генеративной моделью ИИ Exercise 4: Применение генеративного ИИ Exercise 5: Генеративный ИИ в ландшафте машинного обучения Exercise 6: Выбор подходящего инструмента Exercise 7: Отличия генеративного ИИ от традиционного машинного обучения Exercise 8: Собаки и генеративно-состязательные сети Exercise 9: Эволюция генеративного ИИ Exercise 10: Движущие силы прогресса Exercise 11: Трансформеры Exercise 12: Прорывы в генеративном ИИ

В этой главе рассматриваются основные этапы создания моделей генеративного ИИ: исследование и проектирование, сбор данных, обучение модели и её оценка. Вы узнаете о важности разнообразных наборов данных и современных методов обучения, а также познакомитесь с различными подходами к оценке моделей — с их сильными сторонами и ограничениями.

Exercise 1: Проектирование модели и сбор данных Exercise 2: Исследование и проектирование Exercise 3: Неожиданный источник данных?Exercise 4: Обучение модели Exercise 5: Факторы, влияющие на обучение модели Exercise 6: Методы разработки специализированных моделей Exercise 7: Оценка модели Exercise 8: Анимация с PixAIr Exercise 9: Помогаем Intellibrand оценить модель

Эта глава посвящена ответственному использованию генеративного ИИ. Рассматриваются проблемы социальной предвзятости и способы её снижения, вопросы интеллектуальной собственности и конфиденциальности, а также этические аспекты предотвращения злоупотреблений. В завершение главы анализируются огромный потенциал и риски искусственного общего интеллекта (AGI), а также подходы к управлению его результатами.

Exercise 1: Оценка и снижение социальной предвзятости Exercise 2: Источники предвзятости Exercise 3: Обнаружение и снижение предвзятости Exercise 4: Авторское право и право собственности Exercise 5: Правовые аспекты и вопросы конфиденциальности Exercise 6: Определение прав на интеллектуальную собственность Exercise 7: Ответственное применение генеративного ИИ Exercise 8: Принципы использования Exercise 9: Внедрение принципов ответственного ИИ Exercise 10: Искусственный общий интеллект (AGI)Exercise 11: Характеристики ИОИ Exercise 12: Управление результатами развития ИИО

Глава 4 посвящена потенциалу, влиянию и интеграции генеративного ИИ в рабочие процессы человека. В ней обсуждаются ключевые участники развития ИИ — от университетов до компаний — и рассматривается, как общество адаптируется к ИИ. Анализируется влияние ИИ на производительность, рынок труда, образование, медиа, индустрию развлечений, научные достижения и этические вопросы.

Exercise 1: Интеграция нового ИИ в устоявшиеся рабочие процессы Exercise 2: Применение генеративного ИИ в науке о данных Exercise 3: Разработка новой маркетинговой кампании Exercise 4: Прогресс в области генеративного ИИ Exercise 5: Открытый исходный код: публиковать или нет?Exercise 6: Super Duper GANs

Текущее упражнение

Exercise 7: Подготовка к будущему генеративного ИИ Exercise 8: Генеративный ИИ в образовании Exercise 9: Ценность навыков в мире с ИИ Exercise 10: Вы справились!