Neyron Şəbəkələri Kursları. Süni İntellekt ilə işləməyə giriş (1-3 ay)

Neyron Şəbəkələri Kursları

Süni İntellekt ilə işləməyə giriş

Digərlərdən əvvəl Süni İntellekti öyrənin, müasir, yüksək səviyyəli, əvəz edilməz mütəxəssis olun!

"Neyron Şəbəkələri Kursları. Süni İntellekt ilə işləməyə giriş" kursumuz, neyrosənət texnologiyalarını tez anlamaq və praktikada tətbiq etmək istəyən şəxslər üçün hazırlanıb.

Çətin sözlər və əlavə nəzəriyyə olmadan: siz neyron şəbəkələrinin mətni yazmağa, həllər, ideyalar tapmağa, dizayn, şəkillər yaratmağa, video istehsal etməyə, reklam ideyaları hazırlamağa, saytlar yaratmağa və proqramlar yazmağa necə kömək etdiyini görəcəksiniz.

Всё построено на практике и реальных сценариях применения. Вы поймете, что такое нейросети, как их применять и обучитесь их реальному практическому применению. Освоите работу в популярных нейросетях.

Для тех, кто уже начал применять ИИ - обучение повысит ваше мастерство.

И конечно вы научитесь применять ИИ в быту, в повседневной жизни!

Наша Учебная Программа может быть адаптирована под ваши потребности!

Təhsil müddəti 1-3 aydır. Təhsil tezləşdirilmiş haldada keçirilə bilər.

Beynəlxalq İnstitutun DİPLOMU və SERTİFİKATI verilir, azərbaycan, ingilis, rus və türk dillərində.

Учебная Программа курсов по работе с ИИ (8 блоков)

Блок 1: Введение в ИИ и промпт-инжиниринг (Prompt Engineering) – основа эффективного взаимодействия.

Тема: Что такое искусственный интеллект? Основные типы ИИ (машинное обучение, глубокое обучение, NLP). Обзор популярных моделей ИИ (ChatGPT, Bard, Claude, Midjourney и др.). Этика использования ИИ: предвзятость данных, дезинформация.

Содержание: Объяснение базовых понятий, история развития ИИ. Разбор различных типов задач, которые может решать ИИ. Знакомство с основными игроками в индустрии. Обсуждение этических проблем и ответственности за использование ИИ.

Практика: Написание простых запросов для чат-бота (например, "Напиши короткий рассказ о кошке"). Анализ результатов и выявление проблемных моментов. Оценка предвзятости в ответах модели (если возможно).

Ключевые слова: ИИ, машинное обучение, глубокое обучение, NLP, промпт-инжиниринг, этика, ответственность.

Блок 2: Основы промпт-инжиниринга: структура эффективного запроса.

Тема: Основные принципы составления запросов (ясность, конкретность, контекст). Использование ключевых слов и фраз для улучшения результатов. Примеры различных типов запросов: вопросы, инструкции, сценарии.

Содержание: Детальный разбор структуры идеального запроса. Как избегать двусмысленности и неоднозначности. Использование ограничений (длина, формат) и примеров в запросах. Разные техники промпт-инжиниринга: Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought prompting.

Практика: Создание запросов для решения различных задач: написание текста, перевод, генерация кода, анализ данных. Сравнение результатов, полученных с разными вариантами запроса.

Ключевые слова: Промпт, prompt, инструкция, контекст, ключевые слова, техники промпт-инжиниринга (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought).

Блок 3: Продвинутые техники промпт-инжиниринга для генерации контента.

Тема: Использование ограничений и стилистических указаний в запросах. Создание персонажей, сценариев и историй с помощью ИИ. Работа с разными форматами вывода (текст, код, таблица). Техники улучшения креативности ответов (например, использование "думай как…").

Содержание: Разбор продвинутых техник для генерации более качественного и интересного контента. Использование ключевых слов для определения тональности, стиля и формата текста. Примеры создания сценариев для видео, историй для игр, маркетинговых материалов.

Практика: Создание запросов для написания стихов, рассказов, статей в разных стилях (например, "Напиши статью о путешествиях в стиле Жюля Верна"). Генерация кода на основе текстового описания. Использование ИИ для создания маркетинговых слоганов.
Ключевые слова: Стиль, тон, формат, креативность, сценарий, история, маркетинг.

Блок 4: Работа с ИИ для анализа данных и решения задач в области науки.

Тема: Использование ИИ для обработки и анализа больших объемов данных. Примеры применения ИИ в научных исследованиях (биология, химия, физика). Создание запросов для извлечения информации из сложных наборов данных.

Содержание: Обзор инструментов ИИ для анализа данных: Python библиотеки (Pandas, NumPy), специализированные платформы. Примеры применения ИИ для прогнозирования, классификации и кластеризации данных. Разбор примеров научных исследований, в которых используется ИИ.

Практика: Анализ небольшого набора данных с помощью Python и ИИ. Создание запросов для извлечения конкретной информации из научного текста. Поиск научных статей с использованием ИИ-помощника (например, ChatGPT).

Ключевые слова: Анализ данных, наука, исследования, прогнозирование, классификация, кластеризация, Python, Pandas, NumPy.

Блок 5: Генерация изображений и видео с помощью ИИ.

Тема: Знакомство с популярными платформами для генерации изображений (Midjourney, DALL-E 2, Stable Diffusion). Создание запросов для получения желаемых визуальных результатов. Генерация видео с помощью ИИ.

Содержание: Разбор принципов работы различных платформ генерации изображений и видео. Особенности написания запросов для каждой платформы (использование ключевых слов, стилей, художников). Обзор инструментов для редактирования изображений и видео, созданных с помощью ИИ.

Практика: Генерация изображений по текстовому описанию с использованием Midjourney или DALL-E 2. Создание короткого видеоролика с помощью AI video generator (например, RunwayML). Редактирование изображений, созданных с помощью ИИ.
Ключевые слова: Генерация изображений, генерация видео, Midjourney, DALL-E 2, Stable Diffusion, RunwayML, визуализация.
Блок 6: Автоматизация задач с помощью ИИ (скрипты и API).

Тема: Введение в Python и использование API для автоматизации рутинных задач. Создание скриптов для работы с данными, генерации контента, анализа данных.
Содержание: Основы Python: переменные, циклы, функции. Работа с библиотеками requests и другими полезными библиотеками для взаимодействия с API. Примеры автоматизации: сбор данных из веб-сайтов, отправка электронных писем, создание отчетов.

Практика: Создание скрипта на Python для автоматического сбора новостей по определенной теме. Автоматическая генерация резюме на основе текстового описания вакансии.

Ключевые слова: Python, API, автоматизация, скрипты, requests, сбор данных, отчетность.

Блок 7: ИИ в творчестве и искусстве.

Тема: Применение ИИ для создания музыки, стихов, картин, дизайна. Этика использования ИИ в искусстве (авторские права, оригинальность). Обсуждение влияния ИИ на будущее искусства.

Содержание: Обзор инструментов ИИ для создания музыки (например, Jukebox), стихов и песен. Разбор примеров произведений искусства, созданных с помощью ИИ. Дискуссия об авторских правах на произведения, созданные с использованием ИИ.

Практика: Создание короткой музыкальной композиции с помощью ИИ. Написание стихотворения с использованием ИИ. Разработка концепта дизайна с помощью ИИ.

Ключевые слова: Искусство, творчество, музыка, поэзия, дизайн, авторские права, оригинальность.

Блок 8: Будущее ИИ и навыки для работы с ним.

Тема: Тенденции развития ИИ (улучшение генеративных моделей, развитие мультимодального ИИ). Навыки, необходимые для успешной работы с ИИ в будущем. Рекомендации по дальнейшему обучению и развитию.

Содержание: Обзор последних разработок в области ИИ. Анализ рынка труда и требований к специалистам, работающим с ИИ. Рекомендации по выбору онлайн-курсов, книг и других ресурсов для дальнейшего обучения.

Практика: Разработка личного плана обучения в области ИИ на следующий год. Обсуждение вопросов этики и ответственности за использование ИИ.

Ключевые слова: Будущее ИИ, тенденции развития, навыки, обучение, развитие, этика, ответственность.

Важные замечания:

Адаптация под аудиторию: План нужно адаптировать под уровень подготовки студентов (начинающие или имеющие базовые знания).

Практические задания: В каждом уроке обязательно должны быть практические задания, чтобы студенты могли попробовать инструменты и применить полученные знания.

Актуальность инструментов: Необходимо следить за обновлениями в области ИИ, так как новые инструменты появляются очень быстро.
Обсуждение этических вопросов: Важно не забывать об обсуждении этических аспектов использования ИИ на протяжении всего курса.