Нейросети, бесплатный курс. ИИ, интеллект. Код Colab.

Код нейронных сетей без знания языка программирования.

Нейронные сети. Как освоить без навыков программирования.

Один из редких случаев, когда интернет реклама - по настоящему заинтересовала меня : приглашение пройти бесплатный интенсив по созданию нейронных сетей искусственного интеллекта ... Звучит - категорически круто ... И я, вопреки всему и здравому смыслу - записался на онлайн вебинар, который нельзя посмотреть в записи ...

Практически сразу мне поступил звонок из этого учреждения, с целью : выяснить мой интерес и предложение пообщаться с куратором, что вызвало моё большое встречное любопытство и недоумение столь агрессивному стилю отслеживания ))) ... Во-первых, о чем говорить, когда говорить - не о чем ? ... Еще даже не были озвучены базовые принципы основ нейронных сетей ... Ну и - встречное любопытство, а какой, собственно - ваш интерес (инновационной компании) - к человеку, с минимальными навыками программирования и далеко за чертой предельно потенциального возраста оптимального трудоустройства (45 лет), заинтересовавшегося бесплатной возможностью минимального уровня образования в передовой сфере IT специализации ??? ))) ...

Как, оказалось - ни начальная подготовка в среде программирования, ни возрастной ценз обучаемого, в области искусственного интеллекта - не имеет никакого значения ... Онлайн интенсив быстрого введения в разработку интеллектуальных нейронных сетей от AI artificial intelligence (Университет искусственного интеллекта Терра) - как раз решает именно эти задачи : максимально быстро и без необходимости начальных знаний программного кода - научить работать с нейронными сетями, прямо - с первого урока ))) ...

Единственный вопрос, который однозначно смутил меня - почему вы, вместо того, чтобы заниматься непосредственно тем, что умеете (и чему долго сами учились : разработка нейронных сетей) - обучаете конкурентов и передаете им свои знания ? ... И, ответ здесь - далеко не однозначный ... Сначала, это - университет (который - в принципе должен учить всех желающих) и коммерческий (то есть, знания - не раздаются бесплатно) ... Далее - это инновационная технология, которая по видимому, в настоящее время - испытывает дефицит любых кадров (а это еще и удобный способ своевременно захватить рынок) ... Ну и наконец : естественная потребность человечества - передавать избыток накопленных знаний (особенно - когда хорошо разбираешься в теме предмета и вообще замечательно, когда еще и можешь заработать на этом) ...

Ну и что ? ... Молодцы ... Рыбак, тоже, чтобы поймать несколько рыбок - забрасывает невод со множеством пустых ячеек ))) ... Так с кем сейчас университет искусственного интеллекта Терра - делит нишу рынка ? ... Это - крупнейшие мировые компании с известными именами ... Google ... Amazon ... Tesla ... Microsoft ... OpenAI ... Facebook ... DeepMind ... BostonDynamics ... nVidia ... А какие известные компании - доверяют или используют разработки Terra ? ... СберБанк ... ТрансМаш ... 1 канал ... ГазПром ... НорНикель ... Читай Город ... МГТС ... МИСиС ... Takeda ... Konica Minolta ... VisionLabs ... ПочтаБанк ... skyeng ... innopolis ... СитиЛинк ... X5 Retail Group ... РосАтом ... Лидер-М ... InterService ... Ак Барс ... 1C ... Кроме целенаправленного и вне конкурентного обучения абитуриентам предлагается трудоустройство с хорошим уровнем зарплаты, удаленное обучение и работа, творческий подход и интерес к решению самых современных задач автоматизации производства (или хобби) ... Достаточно от 4 до 10 часов в неделю - на обучение ...

Однако, неожиданная и экстренная командировка в область, где не то что - интернет, а и - телефон, и тот ловит не на каждом километре автотрассы - испортила все мои планы ... Естественно, получив ссылку на домашнее задание по созданию первых нейронных сетей - я провалил его, получив ошибку на последнем этапе первой же задачи ... Потому-что : не видел исходный материал ... И - схлопотал ошибки :
InvalidArgumentError ... tensors ...
InvalidArgumentError: Graph execution error: ...

Ну - о кей, результат - ожидаемый ... Несмотря на ведомые подсказки поэтапного создания нейронной сети - все же у меня не хватило ума закончить работу без предварительной подготовки ...

... Нейросети для анализа изображений. Загрузка картинок в TensorFlow.

... В качестве источника помощи - я использовал именно это видео, как базовое, чтобы понять суть домашнего задания и сделать предположение : что и как нужно делать ... Сразу же, в глаза - бросилось различие в написании кода и методика вызова исполняемых процедур : какие-то, они - слишком легкие примеры для создания сложнейших нейронных сетей [ иначе бы, их писали - любые бомжи, из первой встречной подворотни ))) ] ... Не знаю, какими правдами и неправдами я дошел до последнего этапа, но как бы не экспериментировал со слоями layers= и эпохами epochs= , как бы не фантазировал с layers.add, но - неизменно получал ошибку вычислений Питона ))) ...

Хорошо, что ведущий вебинара (и по совместительству, основатель университета Terra - Д. Романов) - впервые изменил собственным правилам и вопреки всему - сделал видеозапись первого (и главного !!!) урока интенсива по созданию и разработке нейросетей ... Только тогда, более и менее, перемешанная каша отрывочных представлений о нейросетях, в голове - стала превращаться во вполне упорядоченные знания ... И, автор - еще спрашивает и сомневается : нужно ли это кому-нибудь, вообще ... Да - безусловно и обязательно нужно ... Обобщая и пересказывая раскрытые знания - я обязательно прокомментирую их - так, чтобы было понятно, таким, как я - абсолютно тупым новичкам ))) , так как программисты часто опускают давно известные им вещи (что, откуда и куда, они - взяли и положили) ...

Я не могу привести пример видео уроков, так как они доступны по ссылке c рекламной акции и после регистрации ... Но, вы - можете подписаться на бота веб Телеграм канала #@NeuralUniversity_bot и уточнить дату следующих бесплатных курсов ...

Суть и главное, что нужно знать новичку в сфере нейросетей.

Сейчас никто не пишет код, функции и математику - для этого используют готовые библиотеки известных производителей ... Однако, для того, и чтобы узнать суть (откуда ноги растут) - все обучение происходит именно в формате кода программирования на Python (и, возможно - с использованием пользовательской среды) - как показано в стороннем видео с ютюба ...

Ознакомительные примеры университета - выполняются в среде специальной упрощенной оболочки программной среды Terra AI, что - действительно позволяет создавать нейронные сети для решения интеллектуальных задач - действуя одной мышкой ... Однако - вам никто не мешает открыть код и посмотреть - как он устроен ...

# ... colab.research.google.com, Google Colaboratory. Colab, позволяет писать и выполнять код Python в браузере.

... Для работы онлайн софта используются сервера Google, представляющие виртуальные машины реального процессорного оборудования, памяти и графических видеокарт для совместного использования и интерактивного взаимодействия ... Colaboratory, или просто Colab, позволяет писать и выполнять код Python в браузере ... При этом : не требуется никакой настройки ; бесплатный доступ к графическим процессорам ; расшаривание доступа к документам и коду через сеть интернет ... Это отличное решение для студентов, специалистов по обработке данных и исследователей в области искусственного интеллекта ...

# ... research.google.com, Локальная среда Jupiter для Colaboratory и разгрузки вычислительных мощностей сервера.

... Colaboratory позволяет подключаться к локальной среде выполнения с помощью Jupyter ... Это позволяет выполнять код на локальном оборудовании и иметь доступ к локальной файловой системе ... Прежде чем запускать блокнот, убедитесь, что вы доверяете его авторам ... При локальном подключении код, который вы выполняете, может читать, записывать и удалять файлы на вашем компьютере ... Подключение к серверу ноутбуков Jupyter, работающему на вашем локальном компьютере, может дать множество преимуществ ... С этими преимуществами приходят серьезные потенциальные риски ... Подключившись к локальной среде выполнения, вы позволяете интерфейсу Colaboratory выполнять код в блокноте, используя локальные ресурсы на вашем компьютере ... Это означает, что ноутбук может : ... Вызов произвольных команд ... Доступ к локальной файловой системе ... Запуск вредоносного контента на вашем компьютере ... Прежде чем пытаться подключиться к локальной среде выполнения, убедитесь, что вы доверяете авторам записной книжки и понимаете, какой код выполняется ...

Домашние задания называют - ноутбуки или блокноты ... Блокноты Colab – это блокноты Jupyter, которые размещены в сервисе Colab ... Нужно сохранить файл задания на своём Гугле Диске, чтобы иметь возможность редактировать и исполнять код ... Главные задачи сервера, это : анализ и обработка данных ; машинное обучение ... Независимо от того, изучаете ли вы Python, занимаетесь машинным обучением профессионально или увлекаетесь программированием, в Colab вы найдете всё необходимое для работы ... Выберите подходящий тарифный план Colab ... Colab Pro+ за $50 / в месяц ... Colab Pro за $10 / в месяц ... Или - бесплатно (по умолчанию ; подписка - не требуется) ... Однако - учитывайте ограничения бесплатной версии : по приоритету обработки, вычислительной мощности и потере всех данных (самоудаление) - при выходе ... Работая бесплатно - легко нарваться на лимиты динамических ограничений мощностей в пользу привилегированных юзеров ...

Собственно, теперь - можно сделать себе копию домашнего задания и начать юзать его ... Все сказанное - для примера, и относится к первому заданию первого дня ...
- Почти все действия выполняются одной командой (что-то типа макроса из набора команд) ...
- При инициализации и параметризации может быть указан dataset (набор исходных данных для обработки) и путь его загрузки, например - с Yandex Облака ...
- Дата сет - загружается, конфигурируется и проверяется перед работой - соответствующими командами ... В меню, слева (в эксплорере / проводнике) - можно увидеть эти файлы / исходники датасета ... Что меня убило больше всего, так это вызов dataset с параметром 'авто' - прямо, вот так : по-русски, (как, в дальнейшем - и имена типов слоев, буква в букву) ...
- Затем идет настройка нейросети ... Это первое и вероятно самое главное место, где я - окарался, так как посчитал, что каждому слою нужно прописать собственную переменную layers ... Как оказалось, позже (при внимательном изучении примеров кодов) - layers это общая переменная всех слоев (может, даже - блоб массив), а все слои записываются = 'в общей одиночной кавычке,
но - с переносом строки для каждого нового слоя и завершением ввода - косой \ чертой' ...
- Слои бывают : Сверточный, Выравнивающий и Полносвязный (а также их различное количество, разрядность данных и комбинации) ... Для связей слоев и принятия решений создается линкер - собственно сама нейронная сеть и указывается количество эпох (повторов обработок всех элементов набора данных) ... Именно в таком формате и последовательности команд - нейросеть должна начать работать и дать (показать) результат ...
- Для более тонкой настройки процента соответствий результатов нейросети - применяют, как модификации слоев и эпох, так и более совершенные дополнительные методы ... Всё - слишком вариативно и непредсказуемо ...
- В дальнейшем, имена переменных, параметры и конструкции сеток - меняются, но общий принцип - остается одинаковым и все более понятным ...

Если нейронная сеть - самообучаемая, тогда - зачем нужен нейронщик и какие задачи он выполняет ... Действительно, по всем прикидам, даже такая простая процедура создания сети - бесполезна без датасета ... А, вот, даже не умея работать с интеллектуальными обработчиками, создать хороший качественный датасет, это - действительно убийственно сложная задача ... Часто, такую работу - доверяют фрилансерам, которые не обходятся без косяков, отчего ИИ начинает сбаивать и снижать достоверность оценки ... Нейронщики, в основном - верифицируют и параметризируют сборки исходных данных, составляют схемы обработчиков нейронных сетей и отлаживают их до достижения наилучшего результата ... Нейронщики - более практики, чем теоретики и кодеры, и решают более практические целевые задачи ...

Занимаясь алгоритмикой и кодированием, разрабатывая пошаговые алгоритмы вычислений и действий (как меня научили на первых уроках информатики в школе) - я безусловно игрался в рандомное программирование ... Нейронные вычисления и предсказания, это - совершенно иной, более богатый разнообразием и достоверностью путь компьютеризированных вычислений, с которым будет очень интересно и познавательно ознакомиться ...

Что касается программной оболочки для разработки решений искусственного интеллекта посредством нейросетей, то вероятно речь идет про онлайн сервис Terra AI. Разработка нейронных систем. ... С помесячной оплатой от $250 до $500 (в зависимости от длительности заявки на использование) ... Что, с учетом средней зарплаты менее $500 по стране и после обязательных вычетов на коммуналку, еду и налоги - практически не оставляет ни единого шанса пользоваться этой замечательной системой в частном порядке ... А, например, с помощью этих технологий - можно было бы попытаться сделать альтернативный HOKA CODE300 декодер радио протоколов (доступный за $15000), где как раз и используются повторяемые алгоритмы кодирования и всяческие сверточные коды, труднодоступные для дешифровки ... Да и вообще, применение ИИ сильно увеличивает шанс дешифровки плохо зашифрованных радио данных ))) ... Выбор, как всегда - остается за вами, уважаемые читатели ...

P.S. ... И, да ... Время обучения от 4 до 10 часов в неделю, мне кажется - весьма скромно и занижено ... Наверное, от 4 до 10 часов в день ? ... По крайней мере - на первых порах ... Задания ... Ошибки кода ... Отладка ... И, тем более - разработка новых структур и эксперименты ... Нереально ))) ... Кстати, специалисты отмечают, что 75% самоучек технологий нейросетей - разачаровываются и бросают занятия, так что командное изучение - значительно повышает шансы стать специалистом и остаться в теме ...

Раздел zakladki : список всех страниц ...