10 лучших YouTube-каналов для изучения ИИ с нуля: подробный гид для начинающих Изучение искусственного интеллекта (ИИ) может показаться сложной задачей из-за обилия математики, программирования и специализированной терминологии. Однако YouTube стал одним из наиболее доступных ресурсов для старта. Данная статья представляет собой структурированный обзор 10 YouTube-каналов, которые наиболее эффективно помогут новичку построить прочный фундамент в области […]

Трансферное обучение: использование знаний из одной области в другой Трансферное обучение — это метод машинного обучения, при котором модель, предварительно обученная на одной задаче с большим объемом данных, используется в качестве отправной точки для решения другой, но родственной задачи. Ключевая идея заключается в переносе обобщенных знаний, извлеченных из исходной области, для ускорения обучения и повышения […]

Генеративные состязательные сети (GAN): как ИИ создает фейковые лица Генеративные состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) — это класс алгоритмов машинного обучения, в котором две нейронные сети, генератор и дискриминатор, состязаются друг с другом в игре с нулевой суммой. Цель системы — научиться генерировать новые, реалистичные данные, которые неотличимы от настоящих. В контексте создания лиц, […]

Непрерывное обучение (Lifelong Learning): как ИИ учится на лету, не забывая старого Непрерывное обучение (Lifelong Learning, LLL), или обучение на протяжении всей жизни, — это парадигма в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которая ставит перед системой задачу последовательного изучения потока задач или данных с течением времени, при этом сохраняя и накапливая полученные знания и […]

ИИ в квантовых вычислениях: что нас ждет в эпоху квантового превосходства Квантовое превосходство — это достижение, при котором квантовый компьютер решает конкретную, практически полезную задачу быстрее или эффективнее, чем самый мощный классический суперкомпьютер. Это не означает универсальности решаемых задач, но знаменует переход от теоретических исследований к практическим демонстрациям. В этой новой эпохе искусственный интеллект выступает […]

Фьюжн-модели: комбинирование разных архитектур для новых результатов Фьюжн-модели (англ. Fusion Models), или модели слияния, представляют собой класс архитектур искусственного интеллекта, в которых целенаправленно комбинируются две или более разнородные нейронные сети или их компоненты. Цель такого комбинирования — преодоление ограничений отдельных архитектур и создание системы, чьи совокупные возможности превосходят простую сумму ее частей. Это достигается за […]

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): как ИИ побеждает в играх Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это раздел машинного обучения, в котором агент учится принимать последовательность решений, взаимодействуя со средой. В отличие от обучения с учителем, где модель обучается на готовых примерах «вход-выход», в RL агент обучается методом проб и ошибок, получая от среды […]

Нейроморфные вычисления: чипы, имитирующие работу мозга Нейроморфные вычисления — это направление в компьютерных науках и микроэлектронике, целью которого является создание аппаратного обеспечения, архитектура которого фундаментально заимствована у структуры и принципов работы биологического мозга. В отличие от классической архитектуры фон Неймана, где процессор и память разделены, а вычисления происходят последовательно и синхронно, нейроморфные системы стремятся реализовать […]

Достижение общего искусственного интеллекта (AGI): почему это так сложно? Общий искусственный интеллект (Artificial General Intelligence, AGI) — это гипотетический тип ИИ, который обладает способностью понимать, изучать и применять свои знания для решения любых интеллектуальных задач, с которыми справляется человек. В отличие от современных узких ИИ (Artificial Narrow Intelligence, ANI), которые превосходят людей в конкретных областях […]

Диффузионные модели: архитектурный и концептуальный прорыв в генеративном искусственном интеллекте Диффузионные модели — это класс вероятностных генеративных моделей, которые создают данные, последовательно удаляя шум из начального гауссовского распределения. Их фундамент — это инвертированный процесс диффузии, физического явления, где частицы перемещаются из области высокой концентрации в область низкой. В машинном обучении этот процесс формализован как два […]