Дополнительная информация
- Теоретическая часть: Тема1. Взаимосвязь ИИ, Больших данных и машинного обученияТема 2. Задачи и Алгоритмы машинного обучения рассматриваются основные задачи машинного обучения(Искусственного интеллекта):регрессия, классификация, кластеризация, выявления аномалий(например спамовые или мошеннические звонки).Какой алгоритм предназначен для решения той или иной задачи. Специфика алгоритма. Рассматриваются следующие алгоритмы: МНК,Логистическая регрессия, К-ближайших соседей, Случайный лес и другиеМетрики для оценки качества моделиПриводятся примеры (беспилотники,распознавание объектов на фото и видеоматериалах, прогнозирование стоимости страховых услуг и др)Тема 3. Архитектура нейронных сетей и их особенностиРассматриваются рекуррентные, сверточные нейросетиНейросети на основе трансформера для обработки последовательностей таких,как текст на естественном языке и машинный перевод на иностранные языкиПримеры использования:Яндекса-переводчик,Google-переводчик,Яндекс GPT, Chat-GPT- Практическая часть:Тема 4. Основы и функционал Chat-GPT(3.5 и 4.0)Создание токенов на основе слов и словосочетанийОпределение веса (коэффициентов) каждого токенаПостроение предложения (ответа на вопрос) с учетом машинного понимания контекста.Механика промптинга (написания запросов и условий для более точной генерации текстов).Основные виды механикПримеры использования текстовых нейросетей для маркетинговых задач,продаж,туризма и других областейТема 5. Графические нейросетиПринципы функционирования графических нейросетейОбласти применения(компьютерное зрение, графических дизайн,реклама и маркетинг, создания графического контента для презентаций и др)Примеры создания графического контента с помощью нейросети IdeogramТема 6. Практическая работа со слушателями курсаПредлагаются кейсы, в которых необходимо решить определенную задачу(сгенерировать текст – рекламное объявление, описание продукта и т.д, разработать логотип или изображение для сайтов/презентаций и др.)Слушатели используют инструментарий и приложения, изученные в ходе курса