Удаленный режим работы и хобби, связанные с сидячим образом жизни, привели мою спину в неблагоприятное состояние. Трех и даже пяти сессий физической активности в неделю при отсутствии необходимости постоянно двигаться не достаточно для нормального функционирования.

Надо было что-то менять. Нейрохирург посоветовал завести собаку, чтобы не было возможности избежать прогулки хотя бы раз в день. Я же пошел другой дорогой, о которой хочу рассказать.

Привет, Хабр!

Сегодня я расскажу и покажу, как сделать Genetic Algorithm(GA) для нейросети, чтобы с помощью него она смогла проходить разные игры. Я его испробовал на игре Pong и Flappy bird. Он себя показал очень хорошо. Совет прочитать, если вы не читали первую статью: "Создание простого и работоспособного генетического алгоритма для нейросети с Python и NumPy" , так как я доработал свой код который бы показан в той статье.

Я разделил код на две скрипта, в одной нейросеть играет в какую-то игру, в другой обучается и принимает решения(сам генетический алгоритм). Код с игрой представляет из себя функцию которая возвращает фитнес функцию (она нужна для сортировки нейросетей, например, сколько времени она продержалась, сколько очков заработала и т.п.). Поэтому код с играми(их две) будет в конце статьи. Генетический алгоритм для нейросети для игры Pong и игры Flappy Bird различаются лишь параметрами.

Используя скрипт, который я написал и описал в предыдущей статье, я создал сильно изменённый код генетического алгоритма для игры Pong, который я и буду описывать больше всего, так как именно на него я опирался, когда я уже создавал GA для Flappy Bird.

Вначале нам потребуется импортировать модули, списки и переменные:

Первый раз столкнулись с Git и не понимаете, что это такое?

Устали бездумно выполнять серию комманд чтобы закинуть свой проект на GitHub?

Хотите понять, чем отличается merge, rebase, push и pull?

Надоело видеть ошибку о non fast-forward merge и не понимать, что с этим делать?

Сейчас попробуем разобраться в этом всем.

Вы, вероятно, слышали о Тейлор Свифт и очень креативном наборе изображений, созданных одним из её фанатов. Что могу сказать - это был лишь вопрос времени, когда кто-то это сделает. Как мы знаем - не бывает плохой  рекламы, однако что если вас зовут не Тейлор Свифт, и никто не создает и не ищет ваши изображения в Google?

Хотя это действительно очень печально, по крайней мере вы можете создать свои собственные изображения. Правда если вы хотите использовать генеративные модели для создания последовательных историй с элементами сюжета, это не так просто, как вам могло показаться. Создать одного-двух персонажа с помощью Dall-e или Stable Diffusion довольно просто. Но что, если вы хотите создать целую историю с одними и теми же персонажами в разных обстановках и стилях? Исследователи генеративных моделей неустанно работают над тем, чтобы упростить для вас процесс создания собственного творческого искусства с вашим любимым актером, но пока что это не так просто.

Так что же мы можем сделать сейчас? Давайте посмотрим.

В этом полном руководстве от DataTech Community мы шаг за шагом рассмотрим процесс создания чат-бота на Python. Откройте для себя мощь NLTK и TensorFlow в обработке естественного языка и машинном обучении, чтобы создать интеллектуального помощника, способного общаться и отвечать на вопросы пользователей. Научитесь подготавливать данные, строить и обучать модель нейронной сети, а затем интегрировать ее в логику чат-бота для создания эффективного и интеллектуального виртуального помощника.

В жизни каждого человека наступает миг, когда ему нужен загружаемый испано-английский словарь с открытой лицензией. В этой статье я расскажу о том, как сконструировал собственный иллюстрированный словарь, используя ChatGPT (и выложил его на GitHub). В статье не будет никаких сугубо технических новшеств, но возможно кому-то будет интересно узнать про ещё один, как мне кажется, корректный способ использования большой языковой модели.

Я понимаю, что пока, за использования VPN, аннонимайзеров и/или tor не применяют уголовные статьи, поэтому гораздо проще скачать какое нибудь приложение из магазина приложений и бесплатно воспользоваться им. Но где гарантия, что завтра они будут работать?

Я понимаю (программисты, сисадмины, DevOps'ы и т.д.) данный способ нельзя назвать уникальным, оптимальным и вообще, так лучше не делать, но согласитесь - это достаточно простой способ туннелирования трафика, который позволяет обойти (если не все), то огромное количество разнообразных сетевых блокировок.

О туннелирование через SSH на хабре написана не одна статья, но в виде инструкции, которую можно дать любому домохозяйкеину (ведь в рф запретили феминитивы) лично я не нашел. Поэтому добро пожаловать подкат.

Так же, этот способ - достаточно дешевый (меньше чашки кофе в день) и очень быстрый с точки зрения реализации (буквально 5 минут).

Интересно?

В этом материале я бы хотел поделиться с начинающими AI-художниками информацией, которая сразу отвечает на все вопросы, и помогает начать использовать StableDiffusion в качестве генеративного инструмента.

Я бы очень сильно хотел чтобы такой материал попался мне, когда я только начинал познавать возможности SD. Тут я попытался кратко и концентрированно описать все те знания и инструменты, которые имеют большое практическое значение при работе c SD.

Так же в конце будет изложен mindset, который необходимо иметь чтобы научиться пользоваться SD. Я буквально попытаюсь научить вас думать как AI художник.

Поэтому без лишних слов, начинаем.

Бизнесу нужны технологии, способные обрабатывать огромные объемы данных, предоставлять релевантные рекомендации, оценивать финансовую надежность клиентов и обеспечивать эффективный поиск информации. Ключевым элементом для автоматизации рутинных задач и создании бизнес-решений на основе данных становится ML.

Ритейл, банки, технологические предприятия, компании-разработчики и все те, кто собирает большие массивы неструктурированных данных, для запуска сложных моделей могут использовать вычислительные ресурсы облака. Например, строить нейросети с помощью ML-платформы или использовать объектное хранилище для обработки Big Data.

Но чтобы грамотно использовать инструменты для работы с AI- и ML-задачами, нужно приобрести необходимо знания и навыки. Поможет разобраться в машинном обучении и инструментах для работы с ML-моделями подборка новых и высокооцененных специализированных курсов, книг и других тематических материалов.

В этой заметке авторы MIT Technology Review рассматривают четыре тренда, за которыми стоит следить в наступившем году.

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

Вчера вечером, 10 января 2024 г., OpenAI официально запустили GPT Store.

Давайте разберемся, что это такое, и что оно дает. А затем создадим свой собственный GPT и добавим его в GPT Store.

Концепция "custom GPT" в терминах OpenAI - это кастомный набор инструкций (custom prompt), который может быть создан любым пользователем ChatGPT с подпиской Plus. Каждый такой custom GPT за счет своего набора инструкций хорошо заточен под решение своей конкретной задачи. Есть custom GPT, которые хорошо пишут код, есть custom GPT, которые играют роль репетитора или психотерапевта и т.д.

Таким образом, GPT store - это большая библиотека инструкций для разных задач внутри ChatGPT. Она создается и поддерживается комьюнити и очень сильно напоминает google play market или apple app store.

Процесс создания Custom GPT заключается в том, что в интерфейсе ChatGPT пользователь составляет подробные инструкции, что и как его GPT должен делать, дает описание, придумывает название, примеры использования и т.д. - всё это сохраняется на серверах OpenAI.

Кратко о правилах: игроки поочерёдно ставят точки двух цветов в перекрестия линий. Цель — окружить точки соперника замыканием вокруг них непрерывной цепи своих точек.

В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается. Мы являемся свидетелями интеллектуальной мощи таких нейросетей, как GPT-4 Turbo от OpenAI и Gemini Ultra от Google. В Интернете появляется огромное количество научных и популярных публикаций. Зачем же нужна еще одна статья про ИИ? Играя с ребенком в ChatGPT, я неожиданно осознал, что не понимаю значения аббревиатуры GPT. И, казалось бы, простая задача для айтишника, неожиданно превратилась в нетривиальное исследование архитектур современных нейросетей, которым я и хочу поделиться. Сгенерированная ИИ картинка, будет еще долго напоминать мою задумчивость при взгляде на многообразие и сложность современных нейросетей.

Улучшение Том и Джерри из 480p в 1440p

С чего всё началось? Как-то я решил в третий раз с детства пересмотреть всю оригинальную коллекцию "Том и Джерри", но я, в отличие от маленького ребёнка, не потребляю любой контент вне зависимости от его качества. И вот я собрался посмотреть самую доступную версию, а там вот это цветошоу с постоянными царапинами на всём экране.

Price.ru проанализировал интерес к нейросетям, которые применяют дизайнеры, сравнив интернет-спрос в январе-сентябре 2022 и текущего года. Так, выяснилось, что год к году в целом он вырос в 8 раз, а самой популярной ожидаемо оказалась нейронная сеть ChatGPT. Рассказываем подробнее.

ChatGPT не только решает задачи с написанием текстов и их структурированием, но и создает изображения из текстовых запросов. Активно пользоваться нейросетью начали с января 2023 года, поэтому сейчас виден невероятный рост к прошлому году – на 106433075%. За период январь-сентябрь 2023 года в поисковых системах было более 1 000 000 запросов на эту тему.

На втором месте по абсолютным показателям остается Midjourney (+2937%) - нейросеть, которая создаёт изображения по описанию.

«Midjourney – по-прежнему один из лучших инструментов для создания изображений, который дает наиболее качественные результаты. Единственный минус - довольно высокая стоимость подписки, а тестовая и базовая недостаточны даже для исследования основного функционала нейросети», - Полина Скрипникова, коммуникационный дизайнер Price.ru.

За последние несколько месяцев нейросети, которые работают с изображениями, получили множество улучшений, доработок и дополнений. Разработчики не сидят сложа руки, постоянно совершенствуя нейронки и сервисы на их основе. В этой подборке как раз и поговорим о новинках.

Друзья, всем привет, даже от меня вы уже не раз слышали, что в нейросетях сейчас можно делать буквально все: создавать тексты, генерировать музыку, делать дипфейки, создавать изображения и даже видео. Раньше генерировать видео можно было только в больших платных проектах типа Gen-2 от Runway или в пока еще бесплатном дискорд боте Pika Labs. Локальные решения были плохими или требовали топовых видеокарт.

Осторожно, много тяжелых гифок.