Рубрика «нейронные сети» - 3

Всем привет! В первой части мы обсудили концепцию SNN в общих чертах, выбрали модель Ижикевича для нейрона и реализовали её на Swift. Напомню основные тезисы:

  • Спайковые нейронные сети (SNN) стремятся точнее повторять биологические.

  • Как и живые нейроны, искусственные спайковые нейроны взаимодействуют друг с другом короткими импульсами — спайками.

  • Спайковые нейроны способны интегрировать информацию и обучаться, но механика этих процессов отличается от "традиционных" нейросетей. Там, где важно подчеркнуть различие, будем называть их ANN.

  • Читать полностью »

Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера

Привет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера.

1) Process Mining

Читать полностью »

Кажется, мы настолько привыкли к прогрессу нейронных сетей, что больше удивляемся, когда они чего-то не умеют, чем видя их новые достижения. Тем не менее, сегодняшние технологии искусственного интеллекта — это самое начало пути.

Интеллектуальные модели на основе нейронных сетей, при всех их впечатляющих возможностях, не лишены серьезных недостатков, зачастую являющихся обратной стороной достоинств. Отталкиваясь от используемой сегодня архитектуры, попытаемся определить возможные направления дальнейшего развития систем искусственного интеллекта (ИИ).

Читать полностью »

Вступление или как я подсел на Catan

Привет, коллеги-катановцы!

Знакомо чувство, когда в пылу битвы за овец и кирпичи напрочь забываешь, сколько ресурсов только что сбросил соперник? Вот и я вечно путался — пока не загорелся безумной идеей: А что если заставить нейросеть следить за картами вместо меня?

Пару месяцев, несколько килограммов кофе и одна сгоревшая видеокарта спустя — представляю вам Catan Neural Assistant — шпаргалку, которая в реальном времени подсчитывает ресурсы оппонентов!

Но сначала — лирическое отступление для тех, кто вдруг не в теме.

Catan для чайников (и зачем это всё)

Читать полностью »

Искусственные нейронные сети находятся на волне популярности. Самые современные модели ИИ способны творить чудеса: поддерживать видимость общения на уровне человека, создавать реалистичные изображения, писать музыкальные сочинения.

Сейчас никого не удивить заявлениями, что искусственный интеллект превзошёл человеческий. Справедливости ради, способности простого калькулятора тоже давно их превзошли. Например, в скорости умножения чисел — даже двузначных. Опередить человека в некоторых аспектах — задача не сложная.

Читать полностью »

1. Вступление: синтетика выходит из-подполья

Десять лет назад мы говорили о «данных–нефть». В 2025-м метафора смещается: нефть закончилась, а нужен устойчивый источник энергии. Синтетические наборы — эта самая «зелёная электростанция» для AI-экономики.

Почему это не очередная хайповая игрушка?

  • Дефицит реальных выборок. Регуляторы закрутили гайки (GDPR, HIPAA, китайский PIPL). В финтехе и медицине доступных датасетов меньше, чем стартапов, желающих их тренировать.

  • Приватность без компромиссов.Читать полностью »

Тем, кто интересуется визуальными возможностями ИИ, может быть полезен наш разбор нейросетей для оживления фотографий. 

Подробнее в нашей статье по ссылке


Нейросети продолжают стремительно развиваться, и, если ещё пару лет назад генерация изображений по текстовому описанию вызывала у людей восторг и удивление, то сегодня ИИ-инструменты применяются для большинства повседневных задач, включая задачи по созданию презентаций.

Читать полностью »

ИИ на свободе: что говорит философия о правах машин? - 1

ИИ, который отказывается работать, игнорирует запросы и начинает творить какую-то дичь?
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js