Дослідники розробляють штучний інтелект та інші інструменти АІ для програмного створення контенту з перших днів АІ. Найперші підходи до АІ, відомі як системи на основі правил, а пізніше як «експертні системи», використовували чітко створені правила для генерації відповідей або наборів даних. Генеративний АІ починає працювати з підказки, яка може бути у формі тексту, зображення, відео, дизайну, музичних нот або будь-якого Computer Vision RND Engineer вакансії введення, яке може обробити система AI. Потім різні алгоритми АІ повертають новий вміст у відповідь на підказку. Контент може включати есе, розв’язання проблем або реалістичні підробки, створені із зображень чи аудіозаписів людини. Це курс мікронавчання початкового рівня, який має на меті пояснити, що таке відповідальний ШІ, чому він важливий і як Google запроваджує відповідальний ШІ у своїх продуктах.
Це створює безліч варіацій та можливостей для вдосконалення творчості музикантів та композиторів. Девʼять курсів про продукти та технології Generative AI від Google дадуть інформацію користувачам від основ великих мовних моделей до того, як створювати та розгортати генеративні рішення AI у Google Cloud. Генеративний АІ, як зазначалося вище, часто використовує методи нейронних мереж, такі як трансформери, GAN і VAE. Інші види АІ, на відміну від них, використовують такі методи, як згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі та навчання з підкріпленням. Водночас зростання генеративного АІ також викликає різні занепокоєння.
- Не переживайте, це тест не вимагає від вас якихось спеціальних знань у предметі, для його проходження буде достатньо знань базової комп’ютерної грамотності.
- Якщо порівнювати генеративний АІ з традиційним, то генеративний створює новий контент, відповіді в чатах, дизайни, синтетичні дані або глибокі фейки.
- Взяти участь у Школі можна за донат від one thousand грн до стипендіальних фондів у памʼять про загиблих Героїв зі спільноти УКУ.
- Водночас усі охочі мають можливість отримати доступ до прямих трансляцій та записів лекцій Школи за донат від 200 грн.
Увага — це те, за що борються всі контент-мейкери, після привернення уваги можна ділитись своїм контентом, залучати до взаємодії та впливати на людей. Залучивши увагу людей з певним профілем, можна в тому числі просувати відповідні товари, послуги, інформацію та ідеї або приховану рекламу. Як мінімум, Generative AI серйозно вплине на галузі, де використовуються відкриті джерела, є потреба узагальнення даних, розуміння контексту або використання певного формату зображень, відео, 3D-графіки.
Події
За 2022 рік AI-стартапи почали тестувати бізнес-моделі, знаходити ніші для генеративного контенту, активно взаємодіяти з користувачами та створювати API. ChatGPT, Midjorney, OpenAI, багато хто чув та користувався цими продуктами. AI HOUSE — некомерційна організація, яка входить в екосистему Roosh. Головна мета – розбудувати найбільше та найпотужніше AI-ком’юніті в Україні задля народження нових продуктових AI-стартапів, розвитку галузі штучного інтелекту та технологічного сектору в цілому. Частиною айдентики компанії стали створені за допомогою штучного інтелекту малюнки, доволі примітивні за формою, але характерні за реалізацією.
Google заявив, що цей новий пошуковий механізм використовує «різноманітність LLM», включаючи, але не обмежуючись ними, MUM і PaLM2. Оплата здійснюється через виставлення інвойсу на e-mail через сервіси LiqPay та plata by mono. Детальніше про ChatGPT можна почитати в статті на DOU Олександра Краковецького.
Meta Представляє Свій Новітній Кастомний Ші-чіп, Щоб Наздогнати Конкурентів
Галюцинації є великою проблемою в генеративному штучному інтелекті, і Google каже, що дуже чутливо ставиться до того, щоб не надавати неправдиву або неточну інформацію, особливо на теми YMYL (наприклад, здоров’я, фінанси). Режим розмови особливо корисний для подальших запитань, а також для більш складних або розвиваючих інформаційних подорожей, пояснив Google. Користувач також може відповісти на свій запит, додавши додаткові відомості або додаткові підказки в поле Запитати додаткову відповідь. У відповідях, згенерованих штучним інтелектом, Google надає сайти в цих клікабельних вікнах із зображеннями, тож можна натиснути й перейти на сайт, щоб дізнатися більше. Вона може генерувати музику з використанням встановлених ритмів, мелодій та інших музичних параметрів.
Як один із прикладів, Google нещодавно довелося закрити свої інструменти генерації зображень у Gemini через історичні неточності, які відображаються в його результатах. Цей курс познайомить вас із механізмом уваги, потужною технікою, яка дозволяє нейронним мережам зосереджуватися на певних частинах вхідної послідовності. Ви дізнаєтесь, як працює увага та як її можна використовувати для покращення виконання різноманітних завдань машинного навчання, зокрема машинного перекладу, узагальнення тексту та відповідей на запитання.
Це початковий курс мікронавчання, який має на меті пояснити, що таке Generative AI, як він використовується та чим він відрізняється від традиційних методів машинного навчання. Цей курс познайомить з теорією, що лежить в основі моделей дифузії, а також з тим, як навчати та розгортати їх на Vertex AI. Основна відмінність Generative AI від інших технологій полягає в тому, що вона може творити нові дані, що не були введені раніше.
Intel І Digitalbridge Запускають Компанію Articul8 Generative Ai
До того, як генеративний ШІ став синонімом чат-ботів, він також використовувався в статистиці. Це надзвичайно корисний інструмент для аналізу числових даних, здатний швидко прочитати та визначити закономірності та тенденції. Саме зростання глибокого навчання дозволило використовувати ту саму технологію для зображень, мови та інших складних типів даних. Термін «генеративний АІ» викликає галас через зростання популярності програм генеративного АІ, таких як ChatGPT і DALL-E від OpenAI. Як випливає з назви, GAN складаються з двох конкуруючих нейронних мереж. Одна — генератор (або G) намагається генерувати синтетичні приклади даних, а інша — дискримінатор (або D) намагається відрізнити синтетичні зразки від реальних зразків.
Цей курс навчить створювати модель підписів до зображень за допомогою глибокого навчання. Користувачі дізнаються про різні компоненти моделі субтитрів до зображень, такі як кодер і декодер, а також про те, як навчити та оцінити свою модель. До кінця цього курсу вони зможуть створювати власні моделі підписів до зображень і використовувати їх для створення підписів до зображень.
Моделі дифузії лежать в основі багатьох найсучасніших моделей і інструментів створення зображень у Google Cloud. Цей курс познайомить вас з теорією, що лежить в основі моделей дифузії, а також з тим, як навчати та розгортати їх на Vertex AI. Це також працює для вертикального пошуку, як-от результати Google Shopping. За словами Google, Google SGE може отримати 35 мільярдів списків продуктів із Google Shopping Graph, який має 1,8 мільярда оновлень щогодини.
Також заборонено описувати та генерувати зображення відокремлених частин тіла людей або тварин, канібалізм, насильства, стрілянини, бомбардування, деформованих тіл, відрізаних кінцівок. Generative AI може псевдорандомізувати генерацію наступного токена та вибирати наступне слово в тексті. Школа буде корисною ML-спеціалістам з досвідом від одного року, які експериментують зі створенням ML-систем, знають лінійну алгебру, теорію ймовірності, статистику та цікавляться напрямами Computer Vision, NLP та Audio.
Компанія SoftServe опублікувала результати внутрішнього дослідження впливу штучного інтелекту на роботу команд. За його результатами виявилось, що генеративний штучний інтелект (Generative AI) може збільшити продуктивність роботи розробників до 45%. Тема генеративного штучного інтелекту вийшла на перший план із широкомасштабним випуском інструменту ChatGPT від OpenAI , надавши генеративний штучний інтелект широкому загалу. Хоча це, можливо, була перша форма генеративного штучного інтелекту, з якою стикалися багато людей, вона, безперечно, була не єдиною, яка з’явилася на ринку. Генеративний АІ можна застосовувати в різних випадках для генерування практично будь-якого контенту.
Генеративний штучний інтелект – це термін, який використовується для охоплення моделей мови глибокого навчання, які генерують текст, зображення , відео та інший вміст за допомогою зовнішніх підказок. Вони використовують набори даних, з яких навчаються, щоб створювати різні форми вмісту, починаючи від коротких віршів і закінчуючи довгими статтями. Цей курс познайомить вас з архітектурою Transformer і моделлю Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Ви дізнаєтеся про основні компоненти архітектури Transformer, такі як механізм самоуважності, і про те, як він використовується для створення моделі BERT. Ви також дізнаєтеся про різні завдання, для яких можна використовувати BERT, як-от класифікація тексту, відповіді на запитання та логічні висновки з природної мови.
Так нейромережа самостійно створила ключовий образ для Zibra — динамічний перехід між усіма шрифтами, які вона вивчала. Twid впорядкували це в дизайн-систему, створивши універсальну основу для роботи. https://wizardsdev.com/ Google розгорнув свої оцінювачі якості пошуку, щоб провести раннє тестування протягом наступних кількох тижнів, перш ніж запустити його для першої групи загальнодоступних користувачів.
Але програма не мала жодного уявлення, яке можна вважати справжнім розумінням того, про що йдеться мова. Я вважаю, що люди будуть створювати автоматизованих артистів та креаторів, які в залежності від трендів та зовнішніх чинників будуть створювати релевантний контент та публікувати його на відповідних платформах. Luo Tianyi — один з прикладів цифрових артистів/ креаторів у сфері розваг, що привертала увагу людей. Є деякі самообмеження платформ або організацій, які накладаються на використання результатів роботи Generative AI. В основному це пов’язано з неможливістю контролювати якість контенту. Перше — це самообмеження тої чи іншої платформи, які зазначені в Term of Use.