Андрей Зубков - Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать?

Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать?
Название: Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать?
Автор:
Жанры: Прочая образовательная литература | Саморазвитие / личностный рост
Серии: Нет данных
ISBN: Нет данных
Год: 2024
О чем книга "Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать?"

"Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать?" – это практичное и увлекательное руководство по искусственному интеллекту и нейросетям, написанное доступным языком и рассчитанное на самого широкого читателя.

Книга отвечает на вопросы о том, что такое ИИ, как он учится, принимает решения и находит применение в повседневной жизни. Автор шаг за шагом объясняет базовые принципы работы нейросетей, раскрывает их возможности и показывает, как использовать их для упрощения задач, повышения продуктивности и даже для творчества.

Здесь нет сложных терминов и математических формул – только практические советы и вдохновляющие идеи о том, как нейросети могут стать вашим помощником в работе, учебе и саморазвитии. Если вы хотите не просто понимать технологии будущего, но и применить их в своей жизни, эта книга – ваш путеводитель в мир ИИ.

Бесплатно читать онлайн Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать?


Глава 1: Что такое нейросеть?

Искусственный интеллект в повседневной жизни

Нейросети стали частью нашей повседневной жизни: они рекомендуют нам фильмы и музыку, помогают разбирать фотографии по темам, упрощают обработку текстов и поддерживают связь в онлайн-чатах. Мы встречаем их в системах безопасности, банковских приложениях, даже в приложениях для фитнеса и здоровья.

Порой кажется, что нейросети могут даже «думать», но как это происходит? На самом деле, за видимым «интеллектом» нейросетей скрыты тщательно разработанные математические алгоритмы и огромные объёмы данных.

Исторический путь нейросетей: от идеи к реализации

История нейронных сетей началась с идеи создать искусственную модель мозга, способную обрабатывать информацию, как это делают нейроны человека. Ещё в середине XX века такие исследователи, как Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс, разработали первые теоретические модели искусственного нейрона. Это были простейшие алгоритмы, которые могли принимать простые решения, например, различать «да» и «нет».

Однако эти модели были далеки от современных нейросетей и с трудом решали даже элементарные задачи. Настоящий прорыв в развитии нейросетей произошёл благодаря двум важным открытиям:

Многослойные нейронные сети, которые позволили обрабатывать более сложные данные.

Алгоритмы обучения, которые позволили нейросетям корректировать свои внутренние параметры и становиться «умнее» с каждым шагом.

С развитием вычислительных мощностей и появлением графических процессоров (GPU), способных обрабатывать большие объёмы данных, нейросети вышли на новый уровень. Теперь они могут анализировать изображения, понимать речь и даже генерировать новый контент.

Обучение нейросети: от ошибок к точности

Для того чтобы нейросеть давала правильные ответы, её необходимо обучить на наборе данных. Например, если мы обучаем сеть распознавать изображения кошек и собак, мы будем предоставлять ей изображения, указывая, где кошки, а где собаки. На основе этих данных нейросеть будет учиться различать признаки, характерные для каждого класса.

На первых этапах обучения нейросеть допускает много ошибок, так как её внутренние параметры настроены произвольно. Для корректировки этих ошибок используется метод обратного распространения ошибки. Процесс выглядит так:

Входные данные проходят через слои нейросети, пока не достигнут выхода.

Сравнение результата с правильным ответом: если результат не совпадает с истинным значением, вычисляется величина ошибки.

Коррекция ошибок: используя алгоритм градиентного спуска, сеть корректирует веса на каждом уровне, чтобы минимизировать ошибку.

Этот путь можно представить как процесс спуска по склону к самой низкой точке, где ошибка минимальна. С каждым шагом нейросеть становится «умнее», и её ошибки уменьшаются.

Примеры применения нейросетей: от распознавания до создания

Применение нейросетей настолько разнообразно, что они нашли место практически в каждой сфере деятельности:

Распознавание речи и изображений: голосовые помощники, такие как Siri или Google Assistant, распознают команды и отвечают на вопросы, используя сложные нейронные сети.

Медицина: анализ изображений рентгеновских снимков, МРТ и других медицинских данных позволяет диагностировать заболевания на ранних стадиях.

Финансы: банки используют нейросети для оценки кредитоспособности, выявления мошенничества и анализа финансовых рисков.

Создание контента: нейросети способны генерировать тексты, музыку и изображения. Например, системы на основе алгоритмов вроде GPT могут писать статьи, стихи и даже книги.

Каждая из этих задач предъявляет свои требования к нейросетям, и для решения каждой из них разрабатываются специальные архитектуры. На основе этих примеров видно, что потенциал нейросетей безграничен, и, вероятно, в будущем их роль в нашей жизни будет только возрастать.

Почему важно изучать нейросети уже сейчас?

Сегодня нейросети – это не просто инструмент в арсенале исследователей и программистов. Они становятся важной частью множества сфер, от медицины и финансов до образования и развлечений. Уже сейчас понятно, что знание основ нейросетей и понимание их применения даёт значительные преимущества: помогает не только идти в ногу с технологическим прогрессом, но и оставаться востребованным в мире, где искусственный интеллект всё больше заменяет привычные методы работы.

Технологии ИИ развиваются быстрыми темпами, и их роль в обществе и экономике будет расти. Те, кто начнёт изучать нейросети сейчас, уже завтра смогут чувствовать себя уверенно, пользуясь их возможностями и понимая их ограничения. В будущем такие знания могут стать не просто полезными, но и необходимыми для комфортной жизни и успешной карьеры.

Глава 2: Как нейросеть учится?

Зачем нейросетям нужно обучение?

Чтобы нейросеть могла правильно выполнять задачи – например, распознавать лица или рекомендовать фильмы, – её нужно «научить». Представьте себе процесс, похожий на обучение ребёнка: в начале он ничего не знает, но, сталкиваясь с примерами и получая обратную связь, постепенно начинает разбираться, что хорошо, а что плохо. Обучение нейросети тоже строится на большом количестве примеров, но происходит оно по математическим правилам, а не на основе опыта и эмоций.

Эта глава объяснит, как именно нейросети учатся и что заставляет их становиться умнее и точнее после каждого пройденного примера.

Два основных типа обучения нейросетей

Процесс обучения нейросетей обычно делится на два типа, в зависимости от того, есть ли у нас готовые правильные ответы для примеров.

С учителем. Это как учёба с преподавателем: каждому примеру уже приписан правильный ответ. Например, у нас есть набор фотографий кошек и собак, и каждая картинка помечена: это кошка, это собака. Нейросеть видит пример, сравнивает результат со своим ответом и, если ошибается, исправляется. Постепенно, на сотнях или тысячах изображений, она запоминает, как выглядят кошки и собаки.

Без учителя. Здесь нет готовых ответов, и нейросеть сама пытается найти общие черты или закономерности в данных. Например, она может сгруппировать клиентов по похожим характеристикам, хотя не будет знать, что одни из них – «постоянные покупатели», а другие – «новые».

Есть и третий, более особенный способ – обучение с подкреплением, когда нейросеть учится через взаимодействие с миром, например, обучаясь играть в игры или управлять роботом. Она получает награду или штраф за свои действия и со временем выбирает наиболее выгодные шаги.

Шаги обучения нейросети

Когда мы начинаем обучение нейросети, все её внутренние параметры изначально выставлены случайно. Поэтому сначала сеть работает хаотично и выдаёт неточные результаты. Чтобы сеть начала разбираться в задачах, процесс обучения повторяется множество раз:


С этой книгой читают
This book shows how the famous scientific problem called "Fermat Last theorem" (FLT) allows us to reveal the insolvency and incapacity of science, in which arithmetic for various historical reasons has lost the status of the primary basis of all knowledge. The unusual genre of the book was called "Scientific Blockbuster", what means a combination of an action-packed narrative in the style of fiction with individual fragments of purely scientific
* Три измерения любви: обновление ваших отношений в полном объеме! * Как убрать перекосы в отношениях и сделать их гармоничными? Эта книга поможет тебе, если тебя интересуют вопросы: 1. Как раскрыть свою уникальность в отношениях с мужчиной? 2. Как ты можешь управлять отношениями? (секрет из Древнего Рима) 3. Что важного женщины не учитывают при уходе за внешностью? 4. Какая распространенная ошибка женщины бьет мужчину ниже пояса? 5. Как влиять н
Настоящая монография являетсялогическим продолжением Научно-популярного методического пособия «Родовая финансовая система», 2017 года издания. Издательство Ridero – ISBN 9785448549021. Необходимость соответствовать произошедшим изменениям в мире финансов и новых электронных технологиях заставляет изменить многие подходы к решению практических вопросов внедрения Международной финансовой системы.
Поурочные планы для воспитателей и классных руководителей, ведущих 1 час в неделю по предмету «Истина» во 2-м, 3-м, 4-м классах начальной школы.
Непрекращающийся процесс сбора чудовищной мозаики из обрывков множества реальностей – такова механика существования Улья. Мира, где из тысячи попавших в него новичков, только единицам везет стать иммунными. Потенциальной пищей для тех, кому не повезло.И если при сдаче тебе выпадает козырная карта, то это совсем не значит, что ты выиграешь партию. Это абсолютно ничего не значит. У Улья своя колода. И свои безумные правила. К тому же меняющиеся на
Сергей – обычный программист из IT-компании. Он собирается в отпуск. Парню скучно жить, поэтому вместо пятизвездочного отеля в жарких странах он решил поехать на северный полюс. Но лайнер, в котором он летит, терпит крушение прямо над ледяной пустыней. Через две тысячи лет археологи находят упавший самолет. Сергея возвращают к жизни. Сможет ли он адаптироваться к миру далекого будущего?
Что есть реальность – моя собственная мозговая конструкция. Или она объективна – вне моего сознания. Все мировые умы ломали голову над этим вопросом.
Я всегда думала, что вампиры, некроманты и нежить – не более, чем средневековый миф, а иные миры – выдумка писателей-фантастов. Ох как я ошибалась. И уж тем более не ожидала, что бороться с нечистью будут как военнообязанные люди, так и аристократичные вампиры. Перемирие? Звучит сомнительно. И почему я должна быть в это втянута? Но права выбора, как и прежней жизни, меня подло лишили…Обложка и иллюстрации созданы автором