Современные компьютерные атаки становятся все более сложными и изощренными, создавая серьезную угрозу информационной безопасности как для крупных организаций, так и для обычных пользователей устройств, подключенных к глобальной сети. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) эволюционирует, используя сложные методы сокрытия и мутации кода, что затрудняет его выявление антивирусными программами и системами защиты.
«В крупных компаниях ИИ не продается как технология. Он продается как снижение рисков, экономия времени и помощь человеку.
Но чтобы его купили — нужно дать пользу уже на первом шаге.
Вот как мы сделали это без бюджета, без команды и с одними только идеями»
Привет!
Меня зовут Алексей. Я руковожу направлением искусственного интеллекта в федеральном холдинге.
Моя задача — не «внедрить нейросеть», а сделать так, чтобы люди перестали бояться изменений.
Раньше сотрудникам требовалось 40–60 минут, чтобы создать документ выбраковки:
Читать полностью »
Привет, друзья! Добро пожаловать в новый туториал из серии практических материалов по explanable AI (интерпретируемости моделей). Он посвящен методу интерпретации на основе вмешательства — RISE. В этом материале разобрана теоретическая постановка метода, подчеркнуты красивые математические идеи и переходы, и, конечно, реализован код для практики. Приглашаю к чтению! Ноутбук к туториалу доступен на гитхаб.
Методы интерпретации на основе вмешательства основаны на идее ответа на вопрос: на вопрос:
Статья о революционной архитектуре, которая изменила подход к компьютерному зрению
С появлением статьи "Attention Is All You Need" закончилось доминирование рекуррентных нейронных сетей (Recurrent Neural Network — RNN). Поскольку трансформеры показывают лучшие результаты на практике по сравнению с RNN, давайте разберёмся, что они собой представляют и как работают в области компьютерного зрения.
Пока весь мир гонится за распознаванием лиц и отпечатков пальцев, мы в решили взглянуть на человека чуть сбоку — буквально.
Или как я потратила выходные на доказательство временного парадокса: Z80 1976 года решает CAPTCHA 2010-х в 2025 году
Представьте: вы открываете сундук и находите пыльный ZX Spectrum. «В музей Яндекса», — думаете вы. А что если я скажу, что эта железка с 48 килобайтами памяти может с 95.5% точностью распознавать рукописные цифры и проходить те самые CAPTCHA-тесты «Я не робот» из 2010-х?
Более того: технически она могла это делать с момента выпуска в 1982 году.
<cut />
Ян Лекун (Yann LeCun) — французский и американский учёный в области машинного обучения и компьютерного зрения. Известен как автор легендарной системы LeNet (1989 г.), где одним из первых начал применять методы биологических нейронных сетей для оптического распознавания символов (OCR).
Сейчас занимает должность вице-президента и ведущего исследователя ИИ в корпорации Meta (руководит разработкой опенсорсной языковой модели LLaMA, в том числе). При этом остаётся ярым приверженцем опенсорса, свободной науки и научно-технического прогресса человечества.Читать полностью »
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensorsЧитать полностью »
Mask R-CNN 3D – это расширение знаменитой модели Mask R-CNN для работы с трехмерными данными (объёмными изображениями или облаками точек). Классическая Mask R-CNN предназначена для instance segmentation (сегментации отдельных объектов) на 2D-изображениях и состоит из двух основных частей: (1) сети предложений областей (Region Proposal Network, RPN) и (2) головы (Head) с несколькими выходными ветвями для классификации, регрессии ограничивающих рамок и сегментации масок . В версии 3D эта же концепция перенесена в трехмерное пространство.
