Приветствуем в GlobalMedia! Мы рады, что вы выбрали нашу площадку для старта в обучении работы с нейросетями и искусственным интеллектом. Пройдя представленные уроки, Вы научитесь писать тексты с помощью YandexGPT 4, создавать визуальный контент, правильно прописывать промты, исправлять ошибки и узнаете все возможности нейросетей. Также по окончанию курса Вы получите сертификат.

Основные понятия, в чем разница между ИИ и нейросетью

Начнем с изучения понятий "искусственный интеллект" и "нейросеть": что это такое и как можно использовать их в работе.

Искусственный интеллект (ИИ) — это обширная концепция, включающая системы и программы, способные выполнять задачи, требующие определённых элементов "мышления".

Эти задачи могут варьироваться от анализа данных и принятия решений до распознавания образов и прогнозирования.

Нейронная сеть — это инструмент, который обучается на больших массивах данных, чтобы решать специфические задачи.

Например, она может предложить подходящий ресторан, помочь в диагностике заболевания на основе медицинской истории или определить номер автомобиля на изображении с камеры наблюдения. Сегодня не существует универсального суперкомпьютера, способного решать все задачи. Поэтому разные нейронные сети разрабатываются для разных целей: одна — для создания изображений, другая — для написания текстов, третья — для прогноза погоды. Однако работа нейросетей зависит от данных, на которых они обучаются, и эти данные имеют ограниченный срок актуальности.

Важно помнить о ключевом ограничении нейросетей. Если обучение проводилось на информации, актуальной только до 2020 года, то сеть не сможет предоставить сведения о событиях 2022 года. При этом сама нейросеть не указывает на свои ограничения, что требует внимательной проверки её выводов. Иногда она может генерировать недостоверные или ошибочные данные, представляя их как факты.

Искусственный интеллект

Различия между ИИ и нейронными сетями

Область применения:

1. Искусственный интеллект охватывает все аспекты создания "умных" систем — от простейших алгоритмов до сложных моделей поведения.
2. Нейронные сети — это конкретная технология, используемая для реализации ИИ.

Принципы работы:

1. ИИ может включать разнообразные подходы, такие как алгоритмы на основе правил, например, деревья решений или логические выводы.
2. Нейронные сети работают путём обучения на данных, многократно пропуская информацию через множество связанных "нейронов" для достижения результата.

Методы и технологии, входящие в состав ИИ

ИИ включает в себя множество инструментов и подходов помимо нейронных сетей. Вот некоторые из них:

1. Логическое программирование: Использует логические конструкции для представления знаний и вывода новой информации. Это позволяет системам делать выводы на основе заданных правил и фактов.
2. Экспертные системы: Эти программы моделируют рассуждения и знания специалистов в определённой области, используя базы знаний и правила для анализа и предоставления рекомендаций.
3. Генетические алгоритмы: Алгоритмы, основанные на принципах естественного отбора. Они применяются для решения задач оптимизации и поиска путём создания, отбора и комбинирования возможных решений.
4. Машинное обучение без учителя: Ориентировано на анализ и кластеризацию данных без предварительной разметки. Примеры включают алгоритмы кластеризации и метод главных компонент.
5. Обработка естественного языка (NLP): Технологии, которые позволяют машинам понимать, анализировать и генерировать текст на человеческом языке. Это включает такие задачи, как распознавание речи, перевод текста и анализ тональности.
6. Системы принятия решений: Эти алгоритмы анализируют данные и выдают рекомендации либо принимают решения без участия человека. Их часто применяют в бизнесе и аналитике.
7. Искусственные иммунные системы: Алгоритмы, вдохновлённые принципами работы иммунной системы человека. Они используются для выявления аномалий и защиты от угроз в области сетевой безопасности.

Таким образом, искусственный интеллект представляет собой многогранное направление, объединяющее различные методы и технологии для создания умных систем, а нейросети являются одним из ключевых инструментов, обеспечивающих его реализацию.

Технологии ИИ

Примеры популярных нейросетей

Для создания текстов, изображений или видео существует множество нейросетей. У каждой свои функции и особенности. Рассмотрим несколько самых популярных нейросетей:

• Midjourney
• ChatGPT
• DALL·E 2
• Stable Diffusion
• YandexGPT 4

Midjourney

Midjourney - это нейросеть, которая способна генерировать изображения на основе заданных запросов. Для начала работы надо зарегистрироваться на ее сайте и в мессенджере Discord. После этого необходимо настроить Discord на взаимодействие с Midjourney и настроить чат-бота. Для работы с Midjourney нужно знать основные команды чат-бота и то, что такое промт. Это понятие мы изучим отдельно на последующих уроках.

Для создания конкретных изображений в Midjourney необходимо правильно составлять запросы (промты) и знать способы и сервисы для создания запросов. 

ChatGPT

ChatGPT - это нейросеть, которая способна генерировать текстовое содержание на основе заданных запросов. Для работы необходимо зарегистрироваться на ее сайте и научиться правильно составлять запросы для получения требуемого результата. ChatGPT может использоваться для создания запросов и промптов и создания структурированного текста с заголовками и изображениями.

DALL·E 2

DALL·E 2 - это нейросеть, способная генерировать изображения на основе текстовых запросов. Для начала работы нужно зарегистрироваться на официальном сайте. После регистрации вам будет доступна возможность генерации изображений на основе заданных запросов. Особенностью работы в DALL·E 2 является то, что для генерации изображений необходимо создать текстовый запрос, который описывает нужный в результате объект. После создания промта можно настроить параметры генерации, такие как размер изображения и количество генерируемых вариантов.

Stable Diffusion

Stable Diffusion - это нейросеть, которая может генерировать изображения на основе текстовых запросов. Существуют различные версии Stable Diffusion, включая Hugginface, Dreamstudio и установку на компьютер. Для начала работы нужно выбрать подходящую версию и зарегистрироваться на соответствующем ресурсе. После регистрации вам станут доступны возможности генерации изображений на основе текстовых запросов. Одним из преимуществ работы в Stable Diffusion является наличие дополнительных инструментов, таких как Deforum, Google Collab и ChatGPT, которые помогают создавать анимацию и видео.

Для создания картинок, анимации и видео необходимо настроить параметры генерации в соответствии с требованиями задачи. Дополнительные инструменты, такие как Deforum, Google Collab и ChatGPT, могут помочь в создании более сложной анимации и видео. Работа в Stable Diffusion для создания анимации и видео требует знания основных принципов работы с этой нейросетью. Необходимо уметь настраивать параметры генерации и знать, как правильно составлять текстовые запросы для получения нужного результата.

Для начала создания анимации необходимо выбрать подходящий набор данных и загрузить его в Stable Diffusion. Затем необходимо настроить параметры нейросети и запустить процесс обучения. После завершения процесса обучения можно приступать к созданию анимации.

Stable Diffusion может использоваться для создания видео и в качестве инструмента для видео продакшн. Одним из способов использования Stable Diffusion для создания видео является генерация последовательности изображений, которые затем могут быть склеены в видео.

Нейросеть

YandexGPT 4

Он самая удобная во всех смыслах для пользователей из России, а по функциональности не уступает другим.

YandexGPT — это нейросеть, которая умеет создавать тексты и относится к типу генеративных моделей.

Вы можете попросить её написать какой-нибудь материал или задать вопрос на интересующую тему. Модель также корректирует свои ответы по вашему запросу. Именно ее мы изучим дальше более подробнее. 

Отметим, что не каждой нейросетью можно свободно пользоваться на территории РФ. Именно по этой причиной доступнее, проще, удобнее и легче использовать в работе YandexGPT.

Заключение

Искусственный интеллект представляет собой широкую область, включающую множество подходов и технологий для создания "умных" систем, а нейронные сети являются одним из ключевых инструментов в этой сфере. Последние специализированы на решении конкретных задач и работают на основе анализа данных, что делает их незаменимыми в таких областях, как генерация текстов, изображений и видео. Однако их возможности ограничиваются качеством и актуальностью данных, на которых они обучены. Различие между ИИ и нейросетями заключается как в широте охвата, так и в подходах к реализации. Понимание этих особенностей позволяет эффективнее использовать доступные технологии для решения профессиональных и повседневных задач.