Ai онлайн: Конвертировать AI в PDF онлайн — Convertio

AI Journey — серия мероприятий по искусственному интеллекту и анализу данных, проводимая ведущими российскими и международными компаниями, лидерами по разработке и применению технологий искусственного интеллекта.

Дата загрузки:2013-06-05T00:00:00

September-November

18+

AI Journey Contest 2021

International online competition on AI and data science that brings together developers and experts around the world.

AI Journey Contest 2021 will include tasks of varying complexity

Total prize fund of the competition is over RUB 8 million (RUB)

November 10-12

12+

AI Journey Conference 2021

The International Conference on Artificial Intelligence and Data Analysis AI&nbspJourney&nbsp2021 will be held online.

Representatives of international organisations, business, the scientific community and technical specialists will meet at one site. Participants will enjoy exciting speeches by recognized world experts in the industry, representatives of leading companies in the development and implementation of AI technologies in various areas of business and life.

10 NOVEMBER

Society, Government, Business | ESG

11 NOVEMBER

Science and AI Technologies

Take part in AI Journey 2021

November 12

12+

AI Journey Junior

AI Journey Junior is an online conference on artificial intelligence for middle and high school students interested in artificial intelligence technologies.

The conference program is aimed at popularizing AI technologies among the younger generation. Leading Russian and foreign experts in the field of artificial intelligence and data analysis are scheduled to participate in AI Journey Junior.
An exciting program awaits: lectures, quests, open lessons and master classes on artificial intelligence.

Best AI solutions created by AIIJC contest participants will be presented in a special demo zone.

Take part in AI Journey 2021

September-November

For adults

November 10-12

AI Journey Conference 2021

November 12

AI Journey Junior

Keynote speakers

Tom Gruber

Co-founder and CTO of Siri; Head of Advanced Development Group, Apple; Impact Advisor, Humanistic. AI

Tomas Mikolov

Senior Researcher, CIIRC CTU

Michael Bronstein

Professor, Imperial College London; Head of Graph Machine Learning, Twitter

Juergen Schmidhuber

Lab Director, IDSIA; Chief scientific advisor, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Josef Sivic

Distinguished researcher, CIIRC CTU; Head of the Intelligent Machine Perception project; Director, ELLIS Unit Prague

Catherine Mohr

President, Intuitive Foundation

Michael Wooldridge

Head of Department of Computer Science, Professor of Computer Science, Senior Research Fellow, University of Oxford

Hanan Salam

Co-Founder, Women in AI

Greg Lavender

Senior Vice President, Chief Technology Officer and General Manager of the Software & Advanced Technology Group at Intel Corporation, Intel

Bjørn Berge

Deputy Secretary General of the Council of Europe

Seth Dobrin

Global Chief AI Officer, IBM

Ralf Haupter

President, Microsoft EMEA

Somdeb Majumdar

Director, Intel AI Lab (US)

Anshumali Shrivastava

Associate Professor, Computer Science, Rice University; Founder, ThirdAI Corp.

Ben Goertzel

Founder and CEO, SingularityNET

Xiuquan Li

Deputy Director, Research Center for New Generation Artificial Intelligence Development, Ministry of Science and Technology China

Marc Hamilton

VP for Solutions Architecture & Engineering, NVIDIA

Dr. Bertalan Meskó

PhD, the Medical Futurist, Director, The Medical Futurist Institute, WEBICINA KFT

Stephen Brobst

Chief Technology Officer, Teradata

Marcus Kennedy

General Manager, Gaming Division, Client Computing Group, Intel

Julian Togelius

Associate Professor, Department of Computer Science and Engineering, Tandon School of Engineering, New York University

Shukri Dabaghi

Senior Vice President for SAS responsible for Asia Pacific, Japan, Australia, Russia, Middle East & Africa

Jason Dai

Intel Fellow and Chief Architect, Big Data AI

Daniel Zhou

President, Huawei Eurasia

Ron Raffensperger

CTO Digital Transformation, Financial Services Industry, Global Financial Services Business Unit of Enterprise BG, Huawei

Yi Zeng

Professor at Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

Mark Kroese

General Manager, Sustainability Solutions, Microsoft Environmental Sustainability

Mo Haghighi

Hybrid Cloud Build Leader — EMEA, IBM

Ambarish Mitra

Chief Product Officer and Co-founder, Greyparrot

Patrice Amann

Regional leader Financial Services Industry EMEA, Microsoft

Konstantin Novoselov

Russian and British physicist. Nobel Prize laureate, Fellow of the Royal Society of London, International Member of the National Academy of Sciences, Co-chairman of the Sber Scientific Prize Committee

Stanislav Smirnov

Russian and Swiss mathematician, Fields Medal winner. Academic supervisor at the Department of Mathematics and CS of SPbU, Prof. at the University of Geneva and Skoltech, Director of the NCCR SwissMAP. Co-founder of the Sirius Educational Center

Konstantin Anokhin

Russian neurobiologist, Academician of the Russian Academy of Sciences. Director of the Institute for Advanced Brain Research at MSU, Head of the Laboratory for Neurobiology of Memory at P.K. Anokhin Research Institute of Normal Physiology

Gonzalo Ferrer

Associate Professor, Skoltech

Mikhail Burtsev

PhD. Head of lab, MIPT; Scientific Director, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Evgeny Burnaev

Associate Professor, Head of ADASE group, Skoltech; Principal Researcher, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Ivan Oseledets

Full professor, Skoltech

Dmitry Vetrov

Head of the Centre of Deep Learning and Bayesian Methods, Faculty of Computer Science, HSE University; Principal Researcher, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Denis Logunov

Deputy Director for Research, Gamaleya Research Institute of Epidemiology and Microbiology; Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, N. F. Gamaleya Federal Research Center for Epidemiology & Microbiology

Andrei Raigorodskii

Director of MIPT-School of Applied Mathematics and Computer Science, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor

Subscribe

and follow the news of the events on AI and data analysis AI Journey!

You are successfully subscribed to the newsletter

Automated Decision   Support & Scoring    Natural Language Processing    Computer Vision     Automated Decision   Support & Scoring    Natural Language Processing     Computer Vision     speech analytics

The message has been successfully sent

The request has been successfully sent

AIJ 2021

Please fill out the form below to receive a notification when registration starts.

Thank you!

We will notify you when the registration starts!

Ваш e-mail подтвержден!

Artificial intelligence development — AI Journey conferences

AI Journey is a series of events on artificial intelligence and data science held by key international companies, leaders in AI development and application.

AI Journey — серия мероприятий по искусственному интеллекту и анализу данных, проводимая ведущими российскими и международными компаниями, лидерами по разработке и применению технологий искусственного интеллекта.

Дата загрузки:2013-06-05T00:00:00

September-November

18+

AI Journey Contest 2021

International online competition on AI and data science that brings together developers and experts around the world.

AI Journey Contest 2021 will include tasks of varying complexity

Total prize fund of the competition is over RUB 8 million (RUB)

November 10-12

12+

AI Journey Conference 2021

The International Conference on Artificial Intelligence and Data Analysis AI&nbspJourney&nbsp2021 will be held online.

Representatives of international organisations, business, the scientific community and technical specialists will meet at one site. Participants will enjoy exciting speeches by recognized world experts in the industry, representatives of leading companies in the development and implementation of AI technologies in various areas of business and life.

10 NOVEMBER

Society, Government, Business | ESG

11 NOVEMBER

Science and AI Technologies

Take part in AI Journey 2021

November 12

12+

AI Journey Junior

AI Journey Junior is an online conference on artificial intelligence for middle and high school students interested in artificial intelligence technologies.

The conference program is aimed at popularizing AI technologies among the younger generation. Leading Russian and foreign experts in the field of artificial intelligence and data analysis are scheduled to participate in AI Journey Junior.
An exciting program awaits: lectures, quests, open lessons and master classes on artificial intelligence.

Best AI solutions created by AIIJC contest participants will be presented in a special demo zone.

Take part in AI Journey 2021

September-November

For adults

November 10-12

AI Journey Conference 2021

November 12

AI Journey Junior

Keynote speakers

Tom Gruber

Co-founder and CTO of Siri; Head of Advanced Development Group, Apple; Impact Advisor, Humanistic. AI

Tomas Mikolov

Senior Researcher, CIIRC CTU

Michael Bronstein

Professor, Imperial College London; Head of Graph Machine Learning, Twitter

Juergen Schmidhuber

Lab Director, IDSIA; Chief scientific advisor, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Josef Sivic

Distinguished researcher, CIIRC CTU; Head of the Intelligent Machine Perception project; Director, ELLIS Unit Prague

Catherine Mohr

President, Intuitive Foundation

Michael Wooldridge

Head of Department of Computer Science, Professor of Computer Science, Senior Research Fellow, University of Oxford

Hanan Salam

Co-Founder, Women in AI

Greg Lavender

Senior Vice President, Chief Technology Officer and General Manager of the Software & Advanced Technology Group at Intel Corporation, Intel

Bjørn Berge

Deputy Secretary General of the Council of Europe

Seth Dobrin

Global Chief AI Officer, IBM

Ralf Haupter

President, Microsoft EMEA

Somdeb Majumdar

Director, Intel AI Lab (US)

Anshumali Shrivastava

Associate Professor, Computer Science, Rice University; Founder, ThirdAI Corp.

Ben Goertzel

Founder and CEO, SingularityNET

Xiuquan Li

Deputy Director, Research Center for New Generation Artificial Intelligence Development, Ministry of Science and Technology China

Marc Hamilton

VP for Solutions Architecture & Engineering, NVIDIA

Dr. Bertalan Meskó

PhD, the Medical Futurist, Director, The Medical Futurist Institute, WEBICINA KFT

Stephen Brobst

Chief Technology Officer, Teradata

Marcus Kennedy

General Manager, Gaming Division, Client Computing Group, Intel

Julian Togelius

Associate Professor, Department of Computer Science and Engineering, Tandon School of Engineering, New York University

Shukri Dabaghi

Senior Vice President for SAS responsible for Asia Pacific, Japan, Australia, Russia, Middle East & Africa

Jason Dai

Intel Fellow and Chief Architect, Big Data AI

Daniel Zhou

President, Huawei Eurasia

Ron Raffensperger

CTO Digital Transformation, Financial Services Industry, Global Financial Services Business Unit of Enterprise BG, Huawei

Yi Zeng

Professor at Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

Mark Kroese

General Manager, Sustainability Solutions, Microsoft Environmental Sustainability

Mo Haghighi

Hybrid Cloud Build Leader — EMEA, IBM

Ambarish Mitra

Chief Product Officer and Co-founder, Greyparrot

Patrice Amann

Regional leader Financial Services Industry EMEA, Microsoft

Konstantin Novoselov

Russian and British physicist. Nobel Prize laureate, Fellow of the Royal Society of London, International Member of the National Academy of Sciences, Co-chairman of the Sber Scientific Prize Committee

Stanislav Smirnov

Russian and Swiss mathematician, Fields Medal winner. Academic supervisor at the Department of Mathematics and CS of SPbU, Prof. at the University of Geneva and Skoltech, Director of the NCCR SwissMAP. Co-founder of the Sirius Educational Center

Konstantin Anokhin

Russian neurobiologist, Academician of the Russian Academy of Sciences. Director of the Institute for Advanced Brain Research at MSU, Head of the Laboratory for Neurobiology of Memory at P.K. Anokhin Research Institute of Normal Physiology

Gonzalo Ferrer

Associate Professor, Skoltech

Mikhail Burtsev

PhD. Head of lab, MIPT; Scientific Director, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Evgeny Burnaev

Associate Professor, Head of ADASE group, Skoltech; Principal Researcher, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Ivan Oseledets

Full professor, Skoltech

Dmitry Vetrov

Head of the Centre of Deep Learning and Bayesian Methods, Faculty of Computer Science, HSE University; Principal Researcher, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Denis Logunov

Deputy Director for Research, Gamaleya Research Institute of Epidemiology and Microbiology; Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, N. F. Gamaleya Federal Research Center for Epidemiology & Microbiology

Andrei Raigorodskii

Director of MIPT-School of Applied Mathematics and Computer Science, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor

Subscribe

and follow the news of the events on AI and data analysis AI Journey!

You are successfully subscribed to the newsletter

Automated Decision   Support & Scoring    Natural Language Processing    Computer Vision     Automated Decision   Support & Scoring    Natural Language Processing     Computer Vision     speech analytics

The message has been successfully sent

The request has been successfully sent

AIJ 2021

Please fill out the form below to receive a notification when registration starts.

Thank you!

We will notify you when the registration starts!

Ваш e-mail подтвержден!

Сбер проведёт первую в России онлайн-конференцию AI Journey Junior для школьников, интересующихся искусственными интеллектом и анализом данных

Международная конференция по искусственному интеллекту (AI, Artificial Intelligence) и анализу данных (DS, Data Science) Artificial Intelligence Journey — крупнейшая площадка по получению актуальной информации про DS и AI и их применению в России и за рубежом  состоится с 3 по 5 декабря 2020 года. 

Как сообщила ИА «Высота 102» пресс-служба компании, в рамках серии мероприятий Сбер впервые в нашей стране проведёт онлайн-конференцию для учащихся средних и старших классов AI JourneyJunior. Мероприятие пройдет 5 декабря и начнется открытым уроком, который проведёт первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин. Тему продолжит Эд Ньютон-Рекс, продуктовый директор соцсети TikTok в Европе. Затем состоится квест от Intel — онлайн-мини-олимпиада. Программа завершится мастер-классом на школьной цифровой платформе СберКласс и выступлением Кима Паллистера, CTO подразделения Intel — VR, GamingandE-SportsGroup.

Учащиеся школ смогут проверить свои знания и навыки в DS&AI и побороться за денежный приз в рамках специальной номинации международного онлайн-соревнования AI Journey Contest. Лучшие решения будут объявлены на торжественной церемонии награждения победителей на конференции AI Journey. 

Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

«Такую онлайн-конференцию мы проводим впервые в истории России. Задача — помочь ребятам, интересующимся искусственным интеллектом и анализом данных,«прокачать скилы», обрести веру в себя и понять, что они уже сейчас могут менять этот мир, овладевая технологиями будущего. Для этого мы собрали уникальную команду настоящих профи — они поделятся релевантными знаниями, которых не найти в учебниках, ведь сама отрасль трансформируется буквально каждый день, и теория не поспевает за практикой. Наше мероприятие бесплатно, и принять в нём участие может каждый». 

Александр Анащенко, председатель Поволжского банка Сбербанка:

«Развитие навыков в создании и обучении искусственного интеллекта — это уникальные компетенции, которые позволят выпускникам стать конкурентоспособными не только на отечественном IT-рынке, но и в мировом профессиональном сообществе. Поэтому сегодня Сбер даёт всем желающим возможность познакомиться с последними разработками ведущих мировых специалистов, и заодно испытать свои собственные возможности».

Для справки:

В 2019 году международная конференция AI Journey привлекла около 9 тысяч участников со всего мира и более 150 ведущих экспертов отрасли в качестве спикеров, войдя в топ-5 мировых DS-/AI-конференций.В этом году, помимо AI JourneyJunior, в рамках мероприятия также пройдут онлайн-соревнование по технологиям AI и трёхдневная онлайн-конференция, посвящённая разработкам в области машинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка, нейроморфных и гетерогенных вычислений и многим другим темам. Своё участие уже подтвердили такие известные эксперты, как Mike Davies, директор лаборатории нейроморфных вычислений Intel; Laurens van der Maaten, директор по исследованиям Facebook AI Research, NY Site Head; Gary Bradski — президент OpenCV. Всего на конференции выступит около 200 ведущих российских и международных специалистов.

Artificial Intelligence Journey проводится Сбербанком совместно с ведущими российскими и зарубежными технологическими компаниями. Зарегистрироваться на мероприятие можно на сайте события www.ai-journey.ru. Регистрация на онлайн-соревнование по анализу данных и искусственному интеллекту — AI Journey Contest.

12 ноября приглашаем школьников на онлайн-конференцию по искусственному интеллекту AI Journey Junior

12 ноября состоится онлайн-конференция по искусственному интеллекту для учащихся средних и старших классов AI Journey Junior. Мероприятие пройдет в рамках Международной онлайн-конференции по искусственному интеллекту и анализу данных AI Journey-2021 (10–12 ноября 2021 года).

На одной площадке встретятся представители международных организаций, бизнеса, научного сообщества и технические специалисты. Участников ждут увлекательные выступления признанных мировых экспертов отрасли, представителей компаний-лидеров по разработке и внедрению технологий ИИ в различные сферы бизнеса и жизни.

Программа конференции AI Journey Junior специально адаптирована для школьной аудитории и нацелена в простом и доступном формате рассказать, что такое искусственный интеллект (ИИ), какие есть области его применения и перспективы развития.

В программе конференции:

• Просветительский трек по ML & AI для школьной аудитории

• Мастер-классы и квесты от экспертов ведущих IT-компаний

• Выступление Keynote-спикеров

Посмотреть программу и список спикеров конференции можно на сайте мероприятия.

Обращаем внимание: если на момент регистрации вам не исполнилось 18 лет, регистрацию на конференцию должны пройти ваши законные представители: родители /опекуны.

В 2020 году AI Journey стала самым масштабным в мире мероприятием по искусственному интеллекту и анализу данных, подчеркивают в пресс-службе «Сбера». В конференции приняли участие около 30 тыс. специалистов более чем из 100 стран, перед участниками выступили 225 спикеров, их доклады в интернете просмотрели более 30 млн раз.

Конференция BICA*AI 2020 пройдет на онлайн-платформе НИЯУ МИФИ

Ежегодная международная конференция по биологически инспирированным когнитивным архитектурам для искусственного интеллекта BICA*AI 2020 состоится в онлайн-формате 10-11 октября и 10-15 ноября. Встречи пройдут на новой платформе Virtual Convention Center (VCC), разработанной в Национальном исследовательском ядерном университете «МИФИ» (НИЯУ МИФИ), сообщили в пресс-службе вуза.

Более 200 ученых со всего мира представят свои проекты в разных областях науки и технологий на международной конференции BICA*AI 2020. Разработки участников помогут усовершенствовать когнитивные архитектуры – схемы для разработки искусственного интеллекта и его обучения различным функциональным ролям человека. На конференции будут представлены доклады, посвященные технологиям виртуальной реальности, искусственному интеллекту, робототехнике, нейрофизиологии, когнитивным, социальным, экономическим и педагогическим наукам, а также кибербезопасности, рассказали в оргкомитете мероприятия.

«Формат конференции – двухдневное виртуальное событие в октябре и пятидневная онлайн-встреча в ноябре. Пройдут презентации стендовых докладов, пленарные выступления, панельные дискуссии, доклады приглашенных спикеров и демонстрационные презентации – все это будет проводиться в виртуальной среде», – рассказал организатор конференции, профессор кафедры «Кибернетика» Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ Алексей Самсонович.

Платформу Virtual Convention Center (VCC), на которой пройдет конференция, разработали ученые НИЯУ МИФИ в 2020 году. Идея состоит в переносе новейших технологий компьютерных игр в сферу научных коммуникаций. VCC лучше аналогов тем, что адаптирована для проведения именно научных конференций, отметил Самсонович.

Кроме того, по словам разработчиков, VCC включает в себя интеллектуальных синтетических персонажей, способных как обслуживать участников, так и делать доклады. Таким образом, в конференции на этой платформе смогут принять участие не только реальные люди, но и виртуальные персонажи, которыми управляет искусственный интеллект.

Конференции BICA проводятся уже 10 лет, начиная с 2010 года. Ранее они проходили в Вашингтоне, Палермо, Киеве, Бостоне, Лионе, Нью-Йорке, Москве, Праге и Сиэтле. Материалы участников публикуются в научных журналах, индексируемых в международных базах данных Web of Science и Scopus. В этом году конференция впервые проводится полностью онлайн.

Платформа VCC разработана учеными ИИКС НИЯУ МИФИ Алексеем Самсоновичем, Артуром Чубаровым и коллегами при финансировании грантом РНФ 18-11-00336.

Источник: РИА Новости

15 сумасшедших экспериментов с искусственным интеллектом, которые можно опробовать сегодня в Интернете

Творческие разработчики со всего мира прилагают все усилия, чтобы сорвать завесу с искусственного интеллекта. При этом в сети были проведены некоторые дикие эксперименты с искусственным интеллектом, доступ к которым сегодня может получить любой желающий. Такое использование музыки, рисунков, картинок и многого другого передает чудеса и потенциал искусственного интеллекта невинным, безобидным образом и, как правило, не освещается в средствах массовой информации.

Хотите построить свой собственный сумасшедший эксперимент с искусственным интеллектом? Получите расценки на комплексное решение для работы с данными, чтобы накормить свой ИИ.

Вот почему мы в iMerit составили этот список из 15 наших любимых онлайн-экспериментов с искусственным интеллектом, чтобы вы могли попробовать их сегодня.

AttnGan — это алгоритм, визуализирующий ввод текста. Он был разработан Центром технологий глубокого обучения Microsoft, и, хотя у проекта есть благородная цель с его алгоритмом визуализации текста, результаты часто бывают просто странными. Например, вывод определенного набора данных (например, изображений собак) создавал убедительную фотографию собаки. Но когда ему был передан больший набор данных с разнообразными изображениями, вывод выглядел очень запутанным.

Тем не менее, это забавная маленькая игра, в которой можно испытать удачу.

Pix2pix является личным фаворитом среди сотрудников iMerit из-за его первозданного качества. Все, что нужно сделать пользователям, — это что-то нарисовать (как правило, примитивно), и алгоритм угадает, что именно пользователь пытался нарисовать, а затем сгенерирует фотореалистичное изображение того же самого предмета.

Этот эксперимент с ИИ был разработан с использованием cGAN, или условной генеративно-состязательной сети. cGan позволяет алгоритму понимать строки ввода, чтобы затем генерировать точный вывод.
Для просмотра интерактивной демонстрации нажмите здесь.

Еще один эксперимент Google Creative Labs с искусственным интеллектом. Infinite Drum Machine — искусственный битмейкер, который использует повседневные звуки для создания фат-битов. Модель использует технику, известную как t-SNE, которая позволяет ей преобразовывать любой большой набор аудиоданных в меньшие группы похожих звуков без каких-либо тегов или описаний.

При использовании Бесконечной драм-машины пользователи могут играть с скользящими маркерами на звуковой карте, чтобы исследовать и использовать различные звуки, которые помогают в создании битов.

Прямо от матери всех производителей графических процессоров, FastPhotoStyle от NVIDIA отличается от других экспериментов с искусственным интеллектом, поскольку он может взять любое входное изображение и создать классное и стилизованное фотореалистичное выходное изображение. Модель фокусируется на стилизации и сглаживании входных изображений и последующем создании стиля эталонного изображения с результатами, которые могут убедить человеческий глаз в его подлинности.

Этот эксперимент с искусственным интеллектом был разработан и обучен с использованием почти миллиарда строк диалогов, поэтому он может адекватно отвечать на любой заданный ему вопрос.Он сканирует более 100 000 книг в ответ на любой вопрос и пытается найти в них ответ.

Просто введите любой вопрос или утверждение, с которым вы хотите протестировать модель, и модель всегда будет возвращаться с чем-то интересным. Это как с книгой разговаривать.

Представьте, что вы играете на пианино с виртуальным виртуозом. AI Duet дает вам виртуального партнера для игры на пианино, который реагирует на любые ноты, которые вы вводите с помощью компьютерной мыши/клавиатуры или даже настоящей клавиатуры в стиле пианино (при условии, что она подключается к вашему компьютеру). .

Подобно Infinite Drum Machine, AI Duet — еще один яркий пример того, как ИИ может функционировать в творческой сфере.

Этот забавный в использовании распознаватель изображений с искусственным интеллектом может превратить любое изображение в постер сериала «Очень странные дела». Просто загрузите сюда любое изображение и наблюдайте, как происходит волшебство.

Этот набор онлайн-игр на ассоциации слов был создан Google с использованием машинного обучения и технологии НЛП. Это забавный эксперимент, который предлагает пользователю ввести ряд подсказок.Затем модель оценивает используемые слова и возвращается к тому, которое, по ее мнению, является наиболее связанным. В конце концов, модель устанавливает связи между словами на основе миллиардов разговоров, происходящих в Интернете.

Представьте, что вы создаете ужасные рисунки, понятные каждому. Эта бесплатная онлайн-игра с изображениями в основном представляет собой Pictionary с AI, в которой вы можете рисовать все, что вам нравится — будь то фигурки из палочек, дома, солнца, снежинки — и AI попытается угадать, что это такое.

Чем больше вы с ним играете, тем лучше модель угадывает, что вы пытались нарисовать.

Это забавное приложение с искусственным интеллектом создает безумно фотореалистичные изображения, которые вы сошли бы с ума, если бы подумали, что они фальшивые. Но, как следует из названия, ни один из этих людей на самом деле не существует!

Лица основаны на наборе данных обучающих фотографий, которые были введены инженером Uber Филипом Вангом в сети NVIDIA GAN. Он работает, сталкивая две нейронные сети друг с другом, причем первая генерирует лицо с использованием набора данных, а вторая нейронная сеть — если лицо выглядит достаточно реалистично.

Каждый раз получаются идеальные фальшивые лица.

Подобно pix2pix, Autodraw берет любой старый рисунок курицы и превращает его в безупречный рисунок с четкими линиями. Он был разработан командой Google совместно с командой талантливых художников. Машинное обучение, лежащее в основе AutoDraw, сравнивает исходный рисунок с базой данных изображений и быстро возвращает отточенную версию рисунка.

Чем больше вы с ним играете, тем лучше результат! В этом сила AI и ML в действии.

Deepart.io может взять любую фотографию и превратить ее в художественный шедевр. Инструмент работает, изолируя очень благоприятные художественные характеристики в Интернете и применяя их к любой фотографии, которую вы загружаете. В результате пользователи могут загружать простые фотографии своего родного города и наблюдать, как он превращается во что-то, что выглядит так, будто его нарисовал сам Винсент Ван Гог.

Этот инструмент — еще один яркий пример того, как искусственный интеллект передает силу творчества каждому.

Thing Translator позволяет пользователям использовать камеру своего телефона для перевода окружающей среды.Допустим, вы путешествуете по Франции и вам нужен перевод вывески. Используя Thing Translator, вы можете навести камеру на знак, и телефон автоматически переведет его. Этот инструмент основан на API-интерфейсах машинного обучения Google и использует API-интерфейс Cloud Vision вместе с API-интерфейсом Translate, чтобы помочь пользователям ориентироваться и взаимодействовать на неизведанной территории.

Идеально подходит для тех, кто хочет создавать красивые рифмы. DeepBeat использует обширную базу данных текстов на нескольких языках для создания текстов, готовых к записи.Все пользователи должны вводить вступительную строку, а ИИ генерирует для них остальную часть песни.

Scribbling Speech позволяет вам рисовать словами. Этот онлайн-инструмент искусственного интеллекта был разработан Google для превращения повседневной речи в анимированные рисунки. Все, что вам нужно сделать, это сказать ему, что вы хотите увидеть, и он сравнит ваши слова со своей базой данных лингвистики и рисунков, чтобы вернуться с эпическим рисунком.

Профессиональная программа искусственного интеллекта | Стэнфорд Онлайн

Обзор

Достижения в области искусственного интеллекта влияют на все аспекты повседневной жизни, и спрос на квалифицированных инженеров в самых разных областях ИИ растет.Профессиональная программа искусственного интеллекта предназначена для работающих профессионалов, которые хотят погрузиться в темы ИИ на уровне выпускника, но с дополнительной гибкостью графика и объема.

Профессиональные курсы, созданные по образцу Стэнфордского сертификата выпускника ИИ, обеспечивают тщательное введение в машинное обучение, а также возможности погрузиться в теоретическое и основанное на проектах обучение обработке и пониманию естественного языка.

Все курсы профессиональной программы адаптированы из лекций и материалов, прочитанных на курсах для выпускников Стэнфордского университета.Профессиональные курсы имеют расширенную поддержку со стороны Стэнфордских ассистентов курсов, все из которых прошли курсы и работают в промышленности.

Будущие предложения из списка курсов AI Graduate Certificate будут адаптированы к программе AI Professional по согласованию с преподавателями факультета компьютерных наук.*

Получение сертификата

Вы можете получить Стэнфордский профессиональный сертификат в области искусственного интеллекта, пройдя три курса в рамках программы. Каждый курс требует примерно 8-12 часов в неделю, в зависимости от предварительных знаний и опыта работы с материалом, и длится более 10 недель.

Единицы непрерывного образования (CEU)

Вы получите 10 единиц непрерывного образования (CEU) за каждый курс, пройденный в рамках этой сертификационной программы. CEU не могут быть применены ни к какой степени Стэнфорда. Возможность передачи CEU зависит от политики принимающего учреждения.

Предпосылки

• Знание Python : Большинство классных заданий будет на Python.Если у вас есть большой опыт программирования на другом языке (C/C++/MATLAB/Java/JavaScript), мы рекомендуем вам ознакомиться с Python до того, как вы начнете свой первый курс. Некоторые задания потребуют знакомства с основными рабочими процессами командной строки Linux.
• Колледж исчисления и линейной алгебры : Вы должны уметь работать с (многомерными) производными и понимать матричные/векторные обозначения и операции.
• Теория вероятностей : Вы должны быть знакомы с основными распределениями вероятностей (непрерывным, Гауссовым, Бернулли и т. д.).) и уметь определять следующие понятия как для непрерывных, так и для дискретных случайных величин: математическое ожидание, независимость, функции распределения вероятностей и кумулятивные функции распределения.

Заявка

Прежде чем записаться на первый курс программы AI Professional, вы должны заполнить короткую заявку (15-20 минут). Приложение позволяет вам больше рассказать о своей заинтересованности в присоединении, а также проверить, соответствуете ли вы предварительным требованиям, необходимым для максимально эффективного использования опыта.Если вы ранее заполняли заявку, вам не будет предложено сделать это снова.

Стоимость обучения

1595 долларов США за курс (4785 долларов США за получение сертификата из трех курсов)

Вопросы

[email protected]

Отправьте запрос для получения дополнительной информации.

Дом — расширение возможностей учащихся. AI

Тема конференции: Реальность ИИ в обучении: практические эффекты

окажет огромное влияние на человечество.Во всем мире разрабатываются национальные стратегии для дорожных карт и инвестиционных планов в области искусственного интеллекта, поскольку страны спешат найти таланты и повысить интерес к этой многообещающей области исследований. В то время как ИИ уже оказывает влияние в таких секторах, как оборона, банковское дело и здравоохранение, образование остается относительно незатронутым ИИ с точки зрения классной и повседневной практики. Учитывая то значение, которое в настоящее время отводится ИИ, неизбежно, что это повлияет на практику работы в классе, и в конечном итоге ИИ окажет влияние на всю информационную работу.Это поднимает важные вопросы о том, как мы взаимодействуем с ИИ и как он влияет на преподавание и обучение. Чтобы соответствовать этой новой реальности, студенты, специалисты и граждане должны научиться взаимодействовать с ИИ.

Расширение прав и возможностей учащихся в эпоху ИИ  – это бесплатная международная онлайн-конференция, созданная на основе нашего успешного мероприятия 2020 года. Мы тепло приветствуем вас присоединиться к этому глобальному диалогу, чтобы продуктивно взаимодействовать с социальной инфраструктурой, основанной на данных, аналитике и искусственном интеллекте.

• Что на самом деле происходит с ИИ и как он меняет классы, преподавание и обучение?
• Как можно использовать данные, аналитику и ИИ не для ослабления или автоматизации работы, а для расширения возможностей учащихся и специалистов?
• Как современные системы знаний (такие как школы, университеты, корпоративное обучение и развитие, государственные учреждения) должны измениться, чтобы подготовить людей к обществу ИИ?
• Как отслеживать и оценивать качества, которые вооружают людей для этого будущего?
• Как будет выглядеть экосистема обучения к 2030 году и как люди и ИИ могут сотрудничать в решении сложных проблем?
• Поделитесь возможностями и проблемами, которые вы видите: это только начало разговора!

Аудитория: Конференция будет интересна людям со всеми уровнями знаний в области ИИ, от начинающих до продвинутых. Ведущие мировые исследователи и эксперты выступят с основными докладами, а дискуссионные панели рассмотрят последствия в ряде секторов.

Если вас интересует, как данные, аналитика и ИИ будут формировать будущее обучения, эта открытая и бесплатная конференция для вас!

Магистр наук в области прикладного искусственного интеллекта [онлайн]

Получите степень магистра в области искусственного интеллекта онлайн

Ускорьте свою карьеру на быстро развивающемся рынке труда со степенью магистра ИИ

Будущее искусственного интеллекта выглядит необычайно ярким.Принято считать, что ИИ все еще быстро развивается, и ему предстоит пройти долгий путь, чтобы полностью реализовать свой потенциал. Эксперты скажут вам, что настоящего ИИ еще нет, но он уже произвел революцию в таких важных секторах, как финансы, здравоохранение и национальная оборона.

Одно можно сказать наверняка — рынок труда переживает бум для инженеров искусственного интеллекта, специалистов по данным и программистов, а также для многих других профессий, связанных с ИИ. Талантливые профессионалы с опытом и степенью магистра в области искусственного интеллекта являются сильными претендентами на широкий спектр шестизначных должностей во многих отраслях.

Вдохновленный страстью и стремлением обучать нынешних и будущих специалистов по искусственному интеллекту для важной и увлекательной предстоящей работы, Университет Сан-Диего предлагает инновационную онлайн-программу получения степени магистра искусственного интеллекта — степень магистра наук в области прикладного искусственного интеллекта (MS-AAI). ). Сильные стороны нашей программы включают значительный акцент на реальных приложениях, этике, конфиденциальности, моральной ответственности и социальном благе при разработке систем с поддержкой ИИ.

Предназначенная для подготовки выпускников к успеху в этой жизненно важной и быстрорастущей области, эта онлайн-программа получения степени магистра в области искусственного интеллекта была разработана экспертами по искусственному интеллекту в тесном сотрудничестве с ключевыми заинтересованными сторонами в отрасли и правительстве для обеспечения углубленного практического и технического обучения.

Обратите внимание, что название программы Прикладной Искусственный интеллект; это означает, что он уделяет большое внимание практическому применению ИИ в бизнесе и промышленности. Студенты магистратуры по ИИ будут погружены не только в фундаментальные принципы и концепции искусственного интеллекта, но и в решение реальных проблем, основанное на этике.

Студенты ищут онлайн-программы магистратуры Университета Сан-Диего не просто так.Мы известны высококачественными преподавателями и обучением, проводимым увлеченными, ориентированными на студентов преподавателями в проверенной временем среде онлайн-обучения, которая является одновременно удобной для совместной работы и удобной для пользователя. Онлайн-классы предназначены для обеспечения максимальной гибкости для занятых работающих профессионалов, чтобы сбалансировать работу и жизнь с их образовательными и карьерными целями.

Требования к поступающим в программу включают степень бакалавра в области электротехники, вычислительной техники, компьютерных наук, информационных технологий, статистики или смежных областей STEM в аккредитованном учебном заведении со средним баллом бакалавра 2.75 и выше. Кандидаты со средним баллом ниже 2,75 могут подать заявку, но им необходимо будет предоставить эссе, включая соответствующие и убедительные объяснения их опыта, навыков и мотивации.

Перед подачей заявления мы просим абитуриентов ознакомиться с полным списком наших вступительных требований.

Предпочтение отдается абитуриентам с исследовательским опытом, опытом работы в отрасли или другим соответствующим реальным опытом. Идеальные кандидаты для онлайн-программы магистратуры по искусственному интеллекту Университета Сан-Диего включают:

• Те, кто имеет степень бакалавра с сильными академическими полномочиями по таким специальностям, как статистика, математика, наука о данных, информатика, инженерия, физика, биологические науки, здравоохранение или смежные области STEM.
• Программисты и инженеры, которые хотят расширить свои навыки в сфере искусственного интеллекта
• Профессионалы, начинающие свою карьеру в области ИИ, которые понимают, что их больше интересуют практические приложения и решение реальных проблем

В отличие от MS в области прикладных наук о данных, которая фокусируется на получении информации из данных с использованием анализа данных, визуализации и прогнозирования, в то время как человек обычно участвует в процессе, магистерская программа по прикладному искусственному интеллекту фокусируется на автономном принятии решений и действиях. выполнение агентами с широким спектром приложений, таких как робототехника, компьютерное зрение и анализ текста.

Работодатели, которым нужны квалифицированные специалисты по искусственному интеллекту, должны знать, что магистерская программа по искусственному интеллекту в США предназначена для подготовки выпускников к немедленному влиянию на рабочую силу путем применения своих технических знаний и навыков в бизнес-приложениях и коммерческих приложениях.

Искусственный интеллект — это гораздо больше, чем самоуправляемые автомобили, домашняя автоматизация и системы с поддержкой Интернета вещей. Эксперты прогнозируют, что ИИ будет играть ключевую роль в автоматизации принятия решений на основе данных, влияя на такие рынки, как здравоохранение, оборона, национальная безопасность, транспорт, производство, строительство, сельское хозяйство, финансовые услуги и многое другое.

[ОБЯЗАТЕЛЬНО ПОСМОТРИТЕ ВЕБИНАР] Присоединяйтесь к академическому директору USD-AI Рамешу Раджагопалану, доктору философии, чтобы взглянуть изнутри на ландшафт занятости ИИ и нашу магистерскую программу по построению карьеры >>

Учебная программа магистра наук в области прикладного искусственного интеллекта предназначена для того, чтобы вооружить выпускников основами, принципами, техническими знаниями и навыками, которые им потребуются для применения мощных, современных, этических и социально ответственных методов искусственного интеллекта в реальных приложениях.

Запущенная Школой инженерии Шили-Маркос Университета Сан-Диего, онлайн-программа получения степени магистра в области искусственного интеллекта завершается опытом Capstone, в котором кандидаты на получение степени объединяются с однокурсниками, инструкторами, наставниками и потенциальными отраслевыми партнерами в строгом практическом проекте. что оттачивает их способность применять свои навыки на рабочем месте.

В дополнение к моделированию реального опыта проект Capstone также включает разработку технического портфолио, которое продемонстрирует ваш опыт и квалификацию потенциальным работодателям.

Предназначенная для завершения в течение 20 месяцев в течение пяти семестров, онлайн-программа получения степени магистра в области искусственного интеллекта в США требует, чтобы студенты завершили 30 академических единиц. Из 30 академических единиц:

• 6 модулей посвящены вводным темам и основам
• 21 модуль охватывает технические аспекты, важные для области искусственного интеллекта
• 3 единицы предназначены для комплексного проекта искусственного интеллекта Capstone

Курсы регулярно обновляются в консультации с преподавателями и отраслевыми экспертами, чтобы гарантировать, что они тесно связаны с прогрессом и продвижением в области, которая все еще находится в стадии быстрого развития. Сюда входят постоянные консультации с широким кругом заинтересованных сторон из государственного и частного секторов. В Совет отраслевых консультантов программы MS-AAI входят эксперты и менеджеры из различных отраслей с опытом работы в области науки о данных и технологий на основе искусственного интеллекта.

Для получения дополнительной информации о нашей магистерской программе искусственного интеллекта и подробного описания курсов посетите нашу страницу учебного плана.

Миссия онлайн-программы получения степени магистра искусственного интеллекта состоит в том, чтобы предложить надежный, современный опыт онлайн-обучения, который позволяет студентам овладеть техническими навыками, практическим опытом и навыками общения, необходимыми для разработки и развертывания этических и социально ответственных интеллектуальные системы, которые автономно решают сложные инженерные, научные, медицинские и бизнес-задачи в областях, насыщенных данными.

«Миссия нашей программы состоит в том, чтобы предложить надежный, современный опыт онлайн-обучения, который позволяет учащимся овладеть техническими навыками, практическим опытом и навыками общения, необходимыми для разработки и развертывания этических и социально ответственных интеллектуальных систем, которые автономно решать сложные инженерные, научные, медицинские и бизнес-задачи в областях, богатых данными», — сказал Рамеш Раджагопалан, доктор философии, программный директор онлайн-программы MS-AAI. «Выпускники будут успешны на технических должностях в различных отраслях, а также будут иметь хорошие возможности для управления и предпринимательских проектов в области ИИ.

Онлайн-степень магистра в области прикладного искусственного интеллекта Университета Сан-Диего отличается от других подобных программ несколькими существенными особенностями.

Программа магистра наук США в области прикладного искусственного интеллекта:

• Использует лучшее из обоих миров, сочетая всесторонние технические знания и навыки с глубоким пониманием того, как применять методы, принципы и алгоритмы (включая профессиональные и социальные навыки) в реальных приложениях
• Сосредоточен на постоянном совершенствовании, получении информации, используемой для повышения оперативности и актуальности учебной программы посредством постоянных консультаций с отраслевым консультативным советом, преподавателями и широким кругом экспертов и менеджеров по искусственному интеллекту
• В штате работают высококвалифицированные преподаватели, увлеченные преподаванием, многие из которых являются практиками в области прикладного искусственного интеллекта на ключевых должностях в различных коммерческих, академических и государственных организациях.
• Объединяет этику, неприкосновенность частной жизни, общественное благо и моральную ответственность при применении инструментов и методов искусственного интеллекта во всей учебной программе
• Применяет ориентированный на студента подход, нанимая преподавателей, демонстрирующих превосходство в преподавании и приверженных взаимодействию со студентами и их наставничеству
• Является одним из немногих в стране 100% онлайн-мастеров программ искусственного интеллекта

Программа MS-AAI Университета Сан-Диего стремится функционировать в качестве уважаемой организации-лидера в области искусственного интеллекта в рамках своей миссии по развитию нынешнего и будущих поколений этически ответственных профессионалов в области искусственного интеллекта.

Преподаватели, отобранные для получения степени магистра в области искусственного интеллекта в США, обладают высшими степенями (магистр и докторская степень) и уникальным сочетанием государственного, академического, исследовательского и отраслевого опыта, охватывающего предприятия, ориентированные на технологии, инженерию, здравоохранение, бизнес, маркетинг, образование и многое другое.

Кроме того, консультанты факультета MS-AAI будут работать со студентами и направлять их, чтобы обучение на курсах было контекстуализировано для индивидуального развития и карьерного роста.

[СМОТРЕТЬ] Наш видео-вебинар, посвященный рынку труда и карьере ИИ >>

Карьера в области искусственного интеллекта

Возможности высокооплачиваемой карьеры в области искусственного интеллекта и смежных дисциплин продолжают расширяться в широком спектре отраслей, при этом рынок инженеров ИИ растет быстрыми темпами примерно на 30% в год. Хотя аналитики ожидают, что искусственный интеллект заменит некоторые рабочие места, к 2022 году прогнозируется создание 133 миллионов новых рабочих мест, требующих специалистов по искусственному интеллекту.

Говорят, что средняя зарплата программиста искусственного интеллекта колеблется от 100 000 до 150 000 долларов. По данным одного сайта по поиску работы, заработная плата инженеров по искусственному интеллекту значительно выше: в среднем 171 715 долларов, при этом 25% лучших зарабатывают более 200 000 долларов.

Потребность в квалифицированных специалистах по искусственному интеллекту охватывает почти все отрасли, государственные учреждения и некоммерческие организации, особенно большой спрос и возможности в таких областях, как:

• Финансовые услуги
• Здравоохранение
• Технологии и домашняя автоматизация
• СМИ
• Маркетинг
• Производство
• Национальная безопасность
• Правительственные и военные
• Системы с поддержкой Интернета вещей
• Розничная торговля

Эта онлайн-программа магистратуры по искусственному интеллекту идеально подходит для кандидатов, которые планируют работать в бизнес-организации, требующей применения инструментов и методов на основе искусственного интеллекта для разработки интеллектуальных систем, алгоритмов и автоматизированного принятия решений на основе данных.Выпускники будут хорошо подготовлены к успеху на технических должностях в различных отраслях.

Тем не менее, программа также предназначена для развития социальных навыков, а также технических навыков, так что выпускники будут хорошо подготовлены для управления и предпринимательской роли в области искусственного интеллекта. Специалисты по ИИ в ближайшем будущем будут выполнять самые разные роли: от экспертов в предметной области до программистов и инженеров ИИ, специалистов по данным и исследователям, инженеров по машинному обучению, разработчиков бизнес-аналитики, дизайнеров продуктов, инженеров по пользовательскому опыту, разработчиков этических систем, исполнительных и функциональных менеджеров. адвокаты по интеллектуальной собственности и многое другое.

[СМОТРЕТЬ СЕЙЧАС] Узнайте о быстрорастущем и высокооплачиваемом мире искусственного интеллекта на нашем новом вебинаре по запросу «Планирование своего будущего: карьера в сфере искусственного интеллекта».>>

Кандидаты, обладающие отраслевым опытом или опытом академических исследований с сильным техническим образованием, будут иметь наилучшие возможности для поступления в программу магистратуры США по ИИ. Те, кто в настоящее время работает на соответствующих должностях в отрасли, получат знания и навыки, необходимые для повышения ценности своих компаний и дальнейшего продвижения по карьерной лестнице.

Студенты принимаются в течение всего года для зачисления на один из трех семестров (весна, лето и осень). Каждый семестр предлагается два курса, при этом студенты последовательно сосредотачиваются на одном курсе за раз – всего семь недель на каждый курс.

Заявления о приеме принимаются по мере поступления. Для получения подробной информации о конкретных требованиях, необходимых для поступления, посетите нашу страницу «Прием».

Университете Сан-Диего конкурентоспособна по сравнению с другими ведущими учебными заведениями.Стоимость каждой программы зависит от кредитного часа; Программа магистра наук в области прикладного искусственного интеллекта требует не менее 30 кредитных часов. При цене 925 долларов за кредит общая стоимость обучения составляет 27 750 долларов — без учета потенциальных стипендий и финансовой помощи.

Одним из главных приоритетов Университета Сан-Диего является обеспечение достаточной платы за обучение и финансовой помощи для всех подходящих студентов. Первым шагом в подаче заявки на помощь является заполнение Бесплатной заявки на федеральную помощь студентам (FAFSA).

Помимо финансовой помощи, Университет Сан-Диего оказывает помощь в обеспечении дополнительной финансовой поддержки студентов для продолжения их образования, включая стипендии и гранты.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ О ФИНАНСОВОЙ ПОМОЩИ В ДОЛЛАРАХ США

— это важный показатель качества программ колледжей и университетов, обычно рассматриваемый как знак одобрения, который гарантирует, что вы сможете подать заявку на получение финансовой помощи и перевести свои кредиты, если решите сменить школу.Большинство государственных университетов и частных некоммерческих университетов будут иметь региональную аккредитацию. Университет Сан-Диего получил как региональную, так и национальную аккредитацию.

Аккредитации включают:

The WASC Senior College and University Commission  – WASC является региональным аккредитационным агентством, которое признано Министерством образования США в качестве удостоверяющего право учреждения на получение федерального финансирования по ряду программ, включая доступ студентов к федеральной финансовой помощи.Узнайте больше о важности выбора региональной аккредитованной программы.

Подача заявки на участие в программе магистратуры может быть сложной задачей, поэтому наша команда консультантов готова помочь ответить на все ваши вопросы.

Когда вы впервые спросите о нашей онлайн-программе магистратуры в области искусственного интеллекта, вам будет назначен личный консультант по зачислению, который будет готов ответить на ваши вопросы, помочь вам оценить ваше право на поступление и провести вас через процесс подачи заявки.

Кроме того, в каждой из наших программ для выпускников есть академический консультант, который отвечает за оценку заявлений и прием новых студентов, отслеживание вашего академического прогресса и предоставление рекомендаций по мере необходимости. Консультанты программы также служат инструкторами для своих соответствующих программ.

С самого начала вы получите поддержку и рекомендации от опытных консультантов, которые помогут вам в достижении ваших образовательных целей!

Поговорите с консультантом по доллару США

Университет Сан-Диего, разработанный для занятых профессионалов, которые хотят получить степень магистра, одновременно совмещая требования работы и семейной жизни, предлагает удобные, но строгие программы онлайн-обучения, которые позволяют вам достигать своих образовательных целей по собственному графику.

Как онлайн-аспирант, вы будете иметь доступ к своему классу и лекциям в любое время и сможете просматривать свои задания, учебный план и ресурсы курса с любого компьютера, подключенного к Интернету.

Степень, которую вы получите в качестве онлайн-аспиранта, будет такого же качества и строгости, как и степень, полученная студентами в кампусе. Онлайн-курсы воплощают в себе те же результаты обучения, образовательную строгость и высокий уровень академического мастерства.

Узнайте больше о получении степени магистра онлайн в Университете Сан-Диего 

100% инструмент для удаления вокальных и инструментальных треков на основе искусственного интеллекта

Ваш браузер не поддерживает джаваскрипт!

Что такое LALAL.AI?

Средство нового поколения для удаления вокала и разделения музыкальных источников для быстрого, легкого и точного извлечения основы. Удаляйте вокальные, инструментальные партии, ударные, бас, фортепиано, электрогитару, акустическую гитару и синтезатор без потери качества.

Проверьте качество сами

Выберите свой пакет

Попробуйте наш сервис с бесплатным пакетом, обновите его, чтобы обрабатывать больше и ускорить разбиение.Плата разовая, исключительно для индивидуального использования.

Полная интеграция API

Расширьте свой бизнес вместе с LALAL. ИИ-решения для бизнеса. Получите программный доступ для использования нашего сервиса с любым процессом и инструментом. Повысьте масштабируемость вашего проекта без дополнительной сложности.

Ваш браузер не поддерживает джаваскрипт!

Мы используем файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство на нашем веб-сайте. Если вы продолжите просмотр, мы будем считать, что вы довольны этим. Читать далее.

Пожалуйста, подождите…

Paypal все еще обрабатывает ваш платеж.

Вы можете увидеть статус платежа в своем профиле.

Этот новый способ обучения ИИ может обуздать онлайн-преследования

Элизабетта Ферсини — доцент Миланского университета Бикокка в Италии, которая с 2017 года изучает женоненавистничество в социальных сетях. В сотрудничестве с испанским университетом и подразделением Google Jigsaw Ферсини и его коллеги на этой неделе объявили конкурс, чтобы улучшить обнаружение онлайн-мемов с объективацией, насилием, бодишеймингом или другими видами женоненавистничества. В прошлом году Facebook провел аналогичную акцию, челлендж с ненавистными мемами.

Ферсини назвал подход датских исследователей полезным вкладом в маркировку данных и создание надежных моделей ИИ. Она приветствует включение в исследование сообщений из нескольких социальных сетей, поскольку многие исследования основаны на данных из одной сети.Но она считает, что в исследовании можно было бы использовать более детальный подход к маркировке данных, подобный тому, который используют исследователи из Института Тьюринга.

В своей работе Ферсини заметила некоторые общие черты женоненавистничества в Интернете. Оскорбления, такие как обращение к женщине как к собаке, например, довольно универсальны, но женоненавистничество проявляется по-разному в разных языках. Например, онлайн-посты на испанском языке содержат больше сексистского контента, связанного с доминированием, в то время как итальянские пользователи социальных сетей склонны к стереотипам и объективизации, а англоговорящие чаще стремятся дискредитировать женщин, чем их итальянские или испанские коллеги, говорит она.

«Женоненавистничество зависит от культуры и социально-демографических характеристик людей, видящих определенное изображение или текст».

Элизабетта Ферсини, доцент Миланского университета Бикокка

Грамматическая структура языка также может усложнять ситуацию. Например: фраза «Ты прекрасна» на английском языке не означает определенного пола, но то же самое предложение на романском языке, таком как итальянский или испанский, может указывать на то, что оно адресовано женщине. А в таких языках, как финский, есть гендерно-нейтральные местоимения.

«Женоненавистничество зависит от культуры и социально-демографических характеристик людей, которые видят определенное изображение или текст», — говорит Ферсини. Она выступает за проведение исследований на нескольких языках. «Наше восприятие может быть совершенно другим, и это связано со многими факторами: где я живу, уровнем образования, типом образования и отношением к конкретной религии».

В датском исследовании, например, наиболее распространенной формой женоненавистничества был «неосексизм», который отрицает существование женоненавистничества, основываясь на убеждении, что женщины добились равенства.Неосексизм был впервые предложен в 1990-х годах исследователями в Канаде. Последующие исследования с тех пор выявили наличие этого явления в скандинавских странах, таких как Дания и Швеция. Датские исследователи говорят, что неясно, насколько распространен неосексизм в других обществах, но они предлагают, чтобы будущие исследования включали этот термин при обозначении определенных видов женоненавистничества.

Пулкит Парих, аспирант Международного института информационных технологий в Хайдарабаде, Индия, говорит, что, по его опыту, комментаторы, навешивающие ярлыки сексизма и женоненавистничества, часто расходятся во мнениях. В 2019 году Парих и его коллеги работали с маркировщиками данных, чтобы создать набор данных на основе рассказов, свидетелями которых стали или которые испытали люди со всего мира, собранными в рамках проекта «Повседневный сексизм».

Ранее в этом году этот набор данных был использован для создания методологии выявления сексизма или женоненавистничества с 23 категориями, начиная от гиперсексуализма и враждебной рабочей среды и заканчивая сексуальными домогательствами или «мэнсплейном». Аннотаторы обнаружили, что почти половину просмотренных сообщений можно определить как содержащие множественные формы сексизма или женоненавистничества.

Датское исследование предложило другие идеи по улучшению ИИ. После завершения исследования исследователи спросили специалистов по маркировке данных, как они могут улучшить свою методологию. Самый распространенный ответ: больше времени для обсуждения разногласий по поводу ярлыков.

«То, что им нужно было больше времени, говорит о том, что это сложно», — говорит Мэри Грей, антрополог и старший научный сотрудник Microsoft. Она является соавтором Ghost Work , книги, опубликованной в 2018 году, о краудворкерах, выполняющих такие задачи, как маркировка данных, на таких платформах, как Mechanical Turk от Amazon.

Простой инструмент для принятия решений с помощью ИИ

Нет недостатка в горячих выводах о значительном влиянии искусственного интеллекта (ИИ) на бизнес в ближайшем будущем. Гораздо меньше было написано о том, как именно компании должны начать с этого. В нашем исследовании и в нашей книге мы начинаем с того, что сводим ИИ к его простейшей экономике и предлагаем один из подходов к этому первому шагу.

Начнем с простого понимания: последние разработки в области ИИ направлены на снижение стоимости прогнозирования.ИИ делает прогнозы лучше, быстрее и дешевле. Вы можете не только легче предсказывать будущее (какая погода будет на следующей неделе?), но также можете предсказывать настоящее (какой английский перевод этого испанского веб-сайта?). Прогнозирование – это использование имеющейся у вас информации для создания информации, которой у вас нет. Везде, где у вас есть много информации (данных) и вы хотите отфильтровать, сжать или отсортировать их для понимания, которое облегчит принятие решений, прогнозирование поможет сделать это.И теперь это могут делать машины.

Более точные прогнозы имеют значение, когда вы постоянно принимаете решения в условиях неопределенности, как это происходит в любом бизнесе. Но как вы думаете, что потребуется для включения прогностической машины в ваш процесс принятия решений?

При обучении этому предмету выпускников программы MBA в Школе менеджмента Ротмана Университета Торонто мы представили простой инструмент для принятия решений: AI Canvas. Каждое место на холсте содержит одно из требований для машинного принятия решений, начиная с прогноза.

Чтобы объяснить, как работает AI Canvas, мы воспользуемся примером, созданным на одном из наших семинаров по стратегии ИИ Крейгом Кэмпбеллом, генеральным директором Peloton Innovations, предприятия, занимающегося индустрией безопасности с помощью ИИ. (Это реальный пример, основанный на продукте, который Peloton коммерциализирует, под названием RSPNDR.ai.)

В более чем 97% случаев срабатывание домашней охранной сигнализации является ложной тревогой. То есть что-то иное, чем неизвестный злоумышленник (угроза) спровоцировало его. Это требует от охранных компаний принятия решения, что делать: выслать полицию или охрану? Позвонить домовладельцу? Игнорируй это? Если охранная компания решит принять меры, более 90 из 100 раз окажется, что действие было напрасным.Однако всегда предпринимать действия в ответ на сигнал тревоги означает, что когда угроза действительно присутствует, охранная компания реагирует.

Как вы можете решить, улучшит ли ситуацию использование прогностической машины? AI Canvas — это простой инструмент, который помогает вам организовать то, что вам нужно знать, по семи категориям, чтобы систематически проводить эту оценку. Приведем пример для случая охранной сигнализации.

Сначала вы указываете, что вы пытаетесь предсказать . В случае тревоги вы хотите знать, вызвана ли тревога неизвестным лицом или нет (истинная или ложная тревога). Потенциально об этом может сказать прогностическая машина — ведь сигнализация с простым датчиком движения — это уже своего рода прогностическая машина. С помощью машинного обучения вы можете использовать более широкий диапазон входных данных датчиков, чтобы определить, что вы действительно хотите предсказать: было ли движение вызвано конкретно неизвестным человеком. С правильными датчиками — скажем, камерой в доме для идентификации знакомых лиц или домашних животных, дверным ключом, который распознает, когда кто-то присутствует, и т. д. — современные методы искусственного интеллекта могут обеспечить более детальное предсказание.Прогноз больше не «движение = тревога», а, например, «движение + неузнанное лицо = тревога». Этот более сложный прогноз снижает количество ложных срабатываний, упрощая решение об отправке ответа, а не о попытке сначала связаться с владельцем.

Ни один прогноз не является точным на 100%. Таким образом, чтобы определить ценность инвестиций в лучшее прогнозирование, вам необходимо знать цену ложной тревоги по сравнению со стоимостью отклонения тревоги, когда она верна.Это будет зависеть от ситуации и требует человеческого суждения . Сколько стоит ответный телефонный звонок для проверки того, что происходит? Насколько дорого вызвать охранника по тревоге? Сколько стоит быстро ответить? Насколько дорого обходиться без ответа, если выяснится, что в дом проник злоумышленник? Есть много факторов, которые следует учитывать; определение их относительных весов требует суждения.

Такое суждение может изменить характер используемой вами прогностической машины.В случае тревоги размещение камер по всему дому может быть лучшим способом определить присутствие неизвестного злоумышленника. Но многим это будет неудобно. Некоторые люди предпочли бы обменять затраты на обработку большего количества ложных срабатываний на улучшенную конфиденциальность. Суждение иногда требует определения относительной ценности факторов, которые трудно измерить количественно и, следовательно, сравнить. Хотя стоимость ложных срабатываний легко поддается количественной оценке, ценность конфиденциальности — нет.

Затем вы определяете действие , которое зависит от сгенерированных прогнозов.Это может быть простое решение «отправлять/не отправлять», а может быть и более тонкое. Возможно, варианты действий включают в себя не только отправку кого-то, но и возможность немедленного удаленного наблюдения за тем, кто находится в доме, или какую-либо форму контакта с владельцем дома.

Действие приводит к результату . Например, охранное предприятие отправило охранника (действие), а охранник обнаружил нарушителя (исход). Другими словами, оглядываясь назад, мы можем увидеть для каждого решения, была ли реакция правильной.Знание этого важно для оценки возможности улучшения прогнозов с течением времени. Если вы не знаете, какой результат вы хотите, улучшение будет затруднено, если вообще возможно.

Верхний ряд холста — предсказание, суждение, действие и результат — описывает важные аспекты решения. В нижнем ряду холста три заключительных соображения. Все они связаны с данными. Чтобы сгенерировать полезный прогноз, вам нужно знать, что происходит в то время, когда необходимо принять решение — в данном случае, когда срабатывает сигнал тревоги.В нашем примере это включает в себя данные о движении и данные изображений, собранные дома в режиме реального времени. Это ваши основные входные данные .

Дополнительное чтение

Но для разработки прогностической машины в первую очередь необходимо обучить модель машинного обучения. Обучение Данные сопоставляют исторические данные датчиков с предыдущими результатами для калибровки алгоритмов, лежащих в основе прогностической машины. В этом случае представьте гигантскую электронную таблицу, где каждая строка — это время срабатывания сигнализации, действительно ли был злоумышленник, а также множество других данных, таких как время суток и местоположение.Чем богаче и разнообразнее эти обучающие данные, тем лучше будут ваши прогнозы. Если эти данные недоступны, вам, возможно, придется развернуть посредственную прогностическую машину и подождать, пока она со временем улучшится.

Эти улучшения исходят из данных обратной связи . Это данные, которые вы собираете, когда прогностическая машина работает в реальных ситуациях. Данные обратной связи часто генерируются из более богатого набора сред, чем обучающие данные. В нашем примере вы можете сопоставить результаты с данными, полученными от датчиков через окна, которые влияют на то, как обнаруживаются движения и как камеры захватывают изображение лица — возможно, более реалистичное, чем данные, используемые для обучения.Таким образом, вы можете еще больше повысить точность прогнозов с помощью постоянного обучения с использованием данных обратной связи. Иногда данные обратной связи будут адаптированы к конкретному дому. В других случаях он может собирать данные из многих домов.

Уточнение этих семи факторов для каждого важного решения в вашей организации поможет вам приступить к выявлению возможностей ИИ для снижения затрат или повышения производительности. Здесь мы обсуждали решение, связанное с конкретной ситуацией. Чтобы начать работу с ИИ, вам нужно определить ключевые решения в вашей организации, результат которых зависит от неопределенности.Заполнение холста ИИ не скажет вам, следует ли вам создать собственный ИИ или купить его у поставщика, но поможет вам понять, какой вклад будет вносить ИИ (прогноз), как он будет взаимодействовать с людьми (суждение), как он будет использоваться для влияния на решения (действия), как вы будете измерять успех (результат) и типы данных, которые потребуются для обучения, эксплуатации и улучшения ИИ.

Потенциал огромен. Например, аварийные сигналы сообщают прогнозы удаленному агенту.Одной из причин такого подхода является то, что существует так много ложных сигналов. Но только подумайте: если наша прогностическая машина стала настолько хороша, что не было ложных срабатываний, то является ли отправка по-прежнему правильным ответом? Можно представить альтернативные ответы, такие как система захвата злоумышленников на месте (как в мультфильмах!), которые могут быть более осуществимыми со значительно более точными и достоверными прогнозами.