Google создала роботов, которые выполняют сложные голосовые команды — их научили приносить газировку и вытирать лужи
https://3dnews.ru/1072349/google-delaet ... anicheniya
Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
-
Андрей
- Архитектор
- Сообщения: 7381
- Зарегистрирован: 06 май 2015, 14:10
- Откуда: Чехов
- Благодарил (а): 534 раза
- Поблагодарили: 462 раза
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
Созданная ИИ картина победила в художественном конкурсе, вызвав полемику о «смерти настоящего искусства»
В минувший понедельник картина под названием «Théâtre D'opéra Spatial» за авторством Джейсона Аллена (Jason Allen) заняла первое место на конкурсе изобразительного искусства, проводимом в рамках ярмарки американского штата Колорадо. Но на самом деле господин Аллен автором работы не являлся — картину «написала» обученная им нейросеть.
Джейсон Аллен занимает пост президента колорадской компании Incarnate Games, которая выпускает настольные игры. Он стал победителем проводимого в рамках ярмарки художественного конкурса в категории цифрового искусства, сообщается на официальном сайте организаторов мероприятия. Представленная им на конкурс работа «Пространство оперного театра» (Théâtre D'opéra Spatial), которую он распечатал на холсте, действительно великолепна, и выглядит она так, будто написана настоящим мастером. На полотне представлена несколько странная композиция, напоминающая стоп-кадр какого-нибудь фантастического фильма: люди в классической одежде смотрят из оформленного в стиле барокко зала через огромный круглый иллюминатор на яркий, залитый солнцем пейзаж.
Проблема в том, что Аллен этой картины не писал — за него это сделал алгоритм ИИ Midjourney. Синтетический разум создавал изображение, руководствуясь подсказками своего создателя, но сам Аллен цифровой кистью по виртуальному холсту не водил. Этот факт вызвал в соцсетях оживлённую дискуссию: художники и небезразличные к миру искусства люди обвинили победителя в том, что он приближает смерть творческих профессий — ситуацию назвали «чертовски поганой» и предрекли скорую бесполезность даже высококвалифицированным цифровым художникам.
Продолжение здесь:
https://3dnews.ru/1073375/sozdannaya-is ... sstvovedov
В минувший понедельник картина под названием «Théâtre D'opéra Spatial» за авторством Джейсона Аллена (Jason Allen) заняла первое место на конкурсе изобразительного искусства, проводимом в рамках ярмарки американского штата Колорадо. Но на самом деле господин Аллен автором работы не являлся — картину «написала» обученная им нейросеть.
Джейсон Аллен занимает пост президента колорадской компании Incarnate Games, которая выпускает настольные игры. Он стал победителем проводимого в рамках ярмарки художественного конкурса в категории цифрового искусства, сообщается на официальном сайте организаторов мероприятия. Представленная им на конкурс работа «Пространство оперного театра» (Théâtre D'opéra Spatial), которую он распечатал на холсте, действительно великолепна, и выглядит она так, будто написана настоящим мастером. На полотне представлена несколько странная композиция, напоминающая стоп-кадр какого-нибудь фантастического фильма: люди в классической одежде смотрят из оформленного в стиле барокко зала через огромный круглый иллюминатор на яркий, залитый солнцем пейзаж.
Проблема в том, что Аллен этой картины не писал — за него это сделал алгоритм ИИ Midjourney. Синтетический разум создавал изображение, руководствуясь подсказками своего создателя, но сам Аллен цифровой кистью по виртуальному холсту не водил. Этот факт вызвал в соцсетях оживлённую дискуссию: художники и небезразличные к миру искусства люди обвинили победителя в том, что он приближает смерть творческих профессий — ситуацию назвали «чертовски поганой» и предрекли скорую бесполезность даже высококвалифицированным цифровым художникам.
Продолжение здесь:
https://3dnews.ru/1073375/sozdannaya-is ... sstvovedov
-
Андрей
- Архитектор
- Сообщения: 7381
- Зарегистрирован: 06 май 2015, 14:10
- Откуда: Чехов
- Благодарил (а): 534 раза
- Поблагодарили: 462 раза
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
Исследователи из Университета Дьюка придумали метод шифрования на основе моделей роста колоний из бактерий. В таком процессе всегда присутствует элемент случайности, хотя общие закономерности всегда подчиняются начальным условиям. Расшифровать такое послание сможет только тренированный ИИ. Для обычного глаза отличить одну колонию бактерий от другой будет невозможно.
В зависимости от площадки для роста колонии бактерий и питания для них картина развития колонии будет меняться. Каждому этапу развития колонии можно присвоить определённую букву алфавита или специальный символ. Если условия на старте всегда одинаковы, то на каждом этапе будет в чём-то похожий рисунок. Для обычного глаза эти рисунки будут отличаться, и часто довольно сильно, но кое-что общее они сохранят. И это общее будет настолько скромным, что различить и «узнать» зашифрованную в сообщении букву сможет только тренированный ИИ, знакомый с начальными условиями.
Для взлома предложенного метода шифрования, названного emorfi («еморфи»), необходимо перехватить сообщение, иметь собственный ИИ и знать начальные условия для его обучения. Шифровальщикам совсем не обязательно возиться с живыми бактериями, благо всё это сегодня описывается математическими моделями. Подробнее о работе можно узнать из оригинальной статьи по ссылке: https://www.cell.com/patterns/fulltext/ ... 22)00208-2
В зависимости от площадки для роста колонии бактерий и питания для них картина развития колонии будет меняться. Каждому этапу развития колонии можно присвоить определённую букву алфавита или специальный символ. Если условия на старте всегда одинаковы, то на каждом этапе будет в чём-то похожий рисунок. Для обычного глаза эти рисунки будут отличаться, и часто довольно сильно, но кое-что общее они сохранят. И это общее будет настолько скромным, что различить и «узнать» зашифрованную в сообщении букву сможет только тренированный ИИ, знакомый с начальными условиями.
Для взлома предложенного метода шифрования, названного emorfi («еморфи»), необходимо перехватить сообщение, иметь собственный ИИ и знать начальные условия для его обучения. Шифровальщикам совсем не обязательно возиться с живыми бактериями, благо всё это сегодня описывается математическими моделями. Подробнее о работе можно узнать из оригинальной статьи по ссылке: https://www.cell.com/patterns/fulltext/ ... 22)00208-2
-
Андрей
- Архитектор
- Сообщения: 7381
- Зарегистрирован: 06 май 2015, 14:10
- Откуда: Чехов
- Благодарил (а): 534 раза
- Поблагодарили: 462 раза
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
Игровой ИИ AlphaZero открыл новый способ умножения матриц впервые за 50 лет
Разработанная компанией DeepMind система искусственного интеллекта AlphaZero, первоначально предназначенная для настольных игр, предложила более быстрый способ умножения матриц — фундаментальной математической задачи, для которой не находилось новых решений уже более 50 лет.
Задача об умножении матриц лежит в основе самых разных приложений от вывода изображения на экран до моделирования сложной физики, а также обучения самого искусственного интеллекта. Оптимизация решения этой задачи помогла бы упростить выполнение множества компьютерных операций, сократив расходы и обеспечив экономию энергии. Несмотря на повсеместное распространение задачи, она до сих пор недостаточно изучена.
Матрица — это массив чисел, а умножение матриц — это обычно последовательное умножение чисел в строках одной на числа в столбцах другой. Задача кажется относительно простой, но она существенно усложняется при попытке найти ускоренный метод её решения, и это одна из открытых проблем в информатике. Предполагается, что число доступных способов умножения матриц превосходит количество атомов во вселенной — в некоторых случаях до 10³³ вариантов.
Чтобы «заинтересовать» нейросеть AlphaTensor, новую версию AlphaZero, задачу об умножении матриц превратили в своего рода настольную игру, каждое действие умножения сопоставили игровому ходу, а ИИ получал награду за победу с минимальным числом ходов. В результате AlphaTensor нашёл новый способ умножения матриц 4×4, более эффективный, чем в 1969 году предложил немецкий математик Фолькер Штрассен (Volker Strassen). Базовый способ предполагает решение задачи за 64 шага, у Штрассена это 49 шагов, а AlphaTensor справляется за 47. В целом ИИ усовершенствовал алгоритмы для матриц более 70 размеров: при размере 9×9 число шагов уменьшилось с 511 до 498, а при 11×11 — с 919 до 896. В ряде других случаев AlphaTensor повторил лучшие из известных алгоритмов.
Получив результаты, инженеры DeepMind решили адаптировать их для ускорителей NVIDIA V100 и Google TPU, которые чаще всего используются в машинном обучении. Выяснилось, что предложенные AlphaTensor методы работают на 10–20 % быстрее традиционных.
Разработанная компанией DeepMind система искусственного интеллекта AlphaZero, первоначально предназначенная для настольных игр, предложила более быстрый способ умножения матриц — фундаментальной математической задачи, для которой не находилось новых решений уже более 50 лет.
Задача об умножении матриц лежит в основе самых разных приложений от вывода изображения на экран до моделирования сложной физики, а также обучения самого искусственного интеллекта. Оптимизация решения этой задачи помогла бы упростить выполнение множества компьютерных операций, сократив расходы и обеспечив экономию энергии. Несмотря на повсеместное распространение задачи, она до сих пор недостаточно изучена.
Матрица — это массив чисел, а умножение матриц — это обычно последовательное умножение чисел в строках одной на числа в столбцах другой. Задача кажется относительно простой, но она существенно усложняется при попытке найти ускоренный метод её решения, и это одна из открытых проблем в информатике. Предполагается, что число доступных способов умножения матриц превосходит количество атомов во вселенной — в некоторых случаях до 10³³ вариантов.
Чтобы «заинтересовать» нейросеть AlphaTensor, новую версию AlphaZero, задачу об умножении матриц превратили в своего рода настольную игру, каждое действие умножения сопоставили игровому ходу, а ИИ получал награду за победу с минимальным числом ходов. В результате AlphaTensor нашёл новый способ умножения матриц 4×4, более эффективный, чем в 1969 году предложил немецкий математик Фолькер Штрассен (Volker Strassen). Базовый способ предполагает решение задачи за 64 шага, у Штрассена это 49 шагов, а AlphaTensor справляется за 47. В целом ИИ усовершенствовал алгоритмы для матриц более 70 размеров: при размере 9×9 число шагов уменьшилось с 511 до 498, а при 11×11 — с 919 до 896. В ряде других случаев AlphaTensor повторил лучшие из известных алгоритмов.
Получив результаты, инженеры DeepMind решили адаптировать их для ускорителей NVIDIA V100 и Google TPU, которые чаще всего используются в машинном обучении. Выяснилось, что предложенные AlphaTensor методы работают на 10–20 % быстрее традиционных.
-
Андрей
- Архитектор
- Сообщения: 7381
- Зарегистрирован: 06 май 2015, 14:10
- Откуда: Чехов
- Благодарил (а): 534 раза
- Поблагодарили: 462 раза
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
Microsoft представила Designer — инструмент для создания изображений по текстовому описанию силами ИИ
Компания Microsoft представила приложение Designer, которое является частью сервиса Microsoft 365 и предназначено для создания изображений по текстовому описанию. Основой нового инструмента для творчества стала нейросеть DALL-E. С помощью Designer пользователи смогут легко создавать посты для соцсетей, открытки, приглашения и другие изображения.
«В Designer вы можете просто описать изображение, которое хотите увидеть, и приложение сделает всю работу за вас, создав нечто совершенно уникальное», — говорится в сообщении Microsoft.
https://3dnews.ru/1075677/microsoft-pre ... temi-dalle
Компания Microsoft представила приложение Designer, которое является частью сервиса Microsoft 365 и предназначено для создания изображений по текстовому описанию. Основой нового инструмента для творчества стала нейросеть DALL-E. С помощью Designer пользователи смогут легко создавать посты для соцсетей, открытки, приглашения и другие изображения.
«В Designer вы можете просто описать изображение, которое хотите увидеть, и приложение сделает всю работу за вас, создав нечто совершенно уникальное», — говорится в сообщении Microsoft.
https://3dnews.ru/1075677/microsoft-pre ... temi-dalle
-
Андрей
- Архитектор
- Сообщения: 7381
- Зарегистрирован: 06 май 2015, 14:10
- Откуда: Чехов
- Благодарил (а): 534 раза
- Поблагодарили: 462 раза
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
Что такое ChatGPT
ChatGPT — это нейросеть, разработанная компанией OpenAi и ориентированная на взаимодействие с пользователем в формате диалога. По сути, это просто умный чат-бот, предназначение которого — отвечать на любые запросы. Причём «любые» — значит вообще любые. Потому что кругозор ChatGPT настолько широк, что зачастую даже начинаешь сравнивать его со знаменитым SkyNet.
ChatGPT устроен как чат-версия Google. Но при этом он может не только дать ответ на вопрос, как включить автояркость на iPhone или перейти в режим энергосбережения, расписав пошаговую инструкцию даже на русском языке, но и решить задачу практически любой сложности и даже написать под это дело программу на Kotlin с правильным синтаксисом.
В отличие от классического поисковика, который предлагает на выбор множество ссылок, которые пользователю приходится изучать самостоятельно в поисках нужной информации, чат-бот сразу выдаёт релевантный ответ, независимо от того, что вы ищете.
В ChatGPT нет рекламы, и это серьёзный повод предпочесть его, а не Google, который буквально пестрит всевозможными объявлениями, а ещё и планомерно собирает данные о ваших предпочтениях. Не то что бы я питал иллюзии по поводу того, как работает нейросеть. Но отсутствие баннеров и нативной рекламы — по крайней мере, на этом этапе — делает ChatGPT более дружелюбным средством поиска для конечного пользователя.
ChatGPT может выполнить множество поручений, которые Google за вас сделать просто не в состоянии. Чат-бот умеет писать сочинения, которые даже отдают уникальностью, он пишет эссе, сценарии и работы по разным предметам на разных языках. Сложно сказать, способен ли ChatGPT написать диплом или курсовую, но со школьными работами он справляется на ура, облегчая подросткам жизнь.
ChatGPT решает математические задачи за считанные секунды. Он справляется с задачами как про двух землекопов, так и более сложными. Чат-бот выдаёт не просто ответ, а целиком расписывает ход решения и даже комментирует свои действия, чтобы вам стало понятно. К сожалению, не всегда решение оказывается верным, если говорить о сложных задачах, но школьный уровень он щёлкает как орешки.
Если надо, ChatGPT поможет взаимодействовать с другими нейросетями. Например, нейросеть Midjourney может рисовать уникальные картинки на заданные темы. Однако для этого нужно предложить ей правильно составленное описание, чего у многих просто не получается. ChatGPT поможет составить запрос так, чтобы результат работы Midjourney вас точно порадовал.
ChatGPT может выступить и в роли персонального секретаря. Он способен составить для вас расписание, а также рассчитать калории и режим питания. Естественно, это нельзя считать полноценной диетой, потому что чат-бот не обладает врачебными познаниями, а просто считает калорийность продуктов и учитывает их в вашем дневном рационе. Но ведь многим только это и нужно.
https://appleinsider.ru/eto-interesno/y ... ossii.html
ChatGPT — это нейросеть, разработанная компанией OpenAi и ориентированная на взаимодействие с пользователем в формате диалога. По сути, это просто умный чат-бот, предназначение которого — отвечать на любые запросы. Причём «любые» — значит вообще любые. Потому что кругозор ChatGPT настолько широк, что зачастую даже начинаешь сравнивать его со знаменитым SkyNet.
ChatGPT устроен как чат-версия Google. Но при этом он может не только дать ответ на вопрос, как включить автояркость на iPhone или перейти в режим энергосбережения, расписав пошаговую инструкцию даже на русском языке, но и решить задачу практически любой сложности и даже написать под это дело программу на Kotlin с правильным синтаксисом.
В отличие от классического поисковика, который предлагает на выбор множество ссылок, которые пользователю приходится изучать самостоятельно в поисках нужной информации, чат-бот сразу выдаёт релевантный ответ, независимо от того, что вы ищете.
В ChatGPT нет рекламы, и это серьёзный повод предпочесть его, а не Google, который буквально пестрит всевозможными объявлениями, а ещё и планомерно собирает данные о ваших предпочтениях. Не то что бы я питал иллюзии по поводу того, как работает нейросеть. Но отсутствие баннеров и нативной рекламы — по крайней мере, на этом этапе — делает ChatGPT более дружелюбным средством поиска для конечного пользователя.
ChatGPT может выполнить множество поручений, которые Google за вас сделать просто не в состоянии. Чат-бот умеет писать сочинения, которые даже отдают уникальностью, он пишет эссе, сценарии и работы по разным предметам на разных языках. Сложно сказать, способен ли ChatGPT написать диплом или курсовую, но со школьными работами он справляется на ура, облегчая подросткам жизнь.
ChatGPT решает математические задачи за считанные секунды. Он справляется с задачами как про двух землекопов, так и более сложными. Чат-бот выдаёт не просто ответ, а целиком расписывает ход решения и даже комментирует свои действия, чтобы вам стало понятно. К сожалению, не всегда решение оказывается верным, если говорить о сложных задачах, но школьный уровень он щёлкает как орешки.
Если надо, ChatGPT поможет взаимодействовать с другими нейросетями. Например, нейросеть Midjourney может рисовать уникальные картинки на заданные темы. Однако для этого нужно предложить ей правильно составленное описание, чего у многих просто не получается. ChatGPT поможет составить запрос так, чтобы результат работы Midjourney вас точно порадовал.
ChatGPT может выступить и в роли персонального секретаря. Он способен составить для вас расписание, а также рассчитать калории и режим питания. Естественно, это нельзя считать полноценной диетой, потому что чат-бот не обладает врачебными познаниями, а просто считает калорийность продуктов и учитывает их в вашем дневном рационе. Но ведь многим только это и нужно.
https://appleinsider.ru/eto-interesno/y ... ossii.html
-
Андрей
- Архитектор
- Сообщения: 7381
- Зарегистрирован: 06 май 2015, 14:10
- Откуда: Чехов
- Благодарил (а): 534 раза
- Поблагодарили: 462 раза
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
Почему все говорят о GPT-4
OpenAI представила новую нейросеть, GPT-4. Её главным преимуществом названа способность решать задачи, требующие продвинутого мышления.
GPT-4 основывается на архитектуре GPT-3, но число параметров модели выросло со 175 млрд до 100 трлн. Кроме того, GPT-4 может оперировать фрагментами текста до 25 тыс. слов, тогда как GPT-3.5 была ограничена длиной фрагмента в 3 тыс. слов. В результате GPT-4 стала умнее. Например, она сдаёт экзамен на адвоката (в США) на уровне 10 % лучших студентов.
GPT-4 мультимодальна, она работает не только с текстом, но и с изображениями. Например, можно сфотографировать набор продуктов и попросить нейросеть придумать из них блюдо.
Нейросеть может заменить вебмастера: она способна написать код вебсайта по нарисованному от руки эскизу.
GPT-4 умеет программировать. Например, нейросеть может написать код простой игры (вроде «Змейки») по её текстовому описанию.
По словам разработчиков, GPT-4 способна понимать контекст и окружающий мир. Используя это умение, нейросеть объясняет шутки и мемы.
В то же время OpenAI говорит, что различие между GPT-3.5 и GPT-4 едва заметно в обычных задачах. Разница видна в сложных ситуациях: ИИ GPT-4 более надежен, креативен и понятлив.
GPT-4 ограничена знаниями на период до сентября 2021 года и не обучается на новых разговорах с людьми.
Доступ к GPT-4 открыт через сайт OpenAI, но нужно быть подписанным на ChatGPT Plus ($20 в месяц). Также Microsoft подтвердила, что чат-бот в Bing использует модель GPT-4.
OpenAI представила новую нейросеть, GPT-4. Её главным преимуществом названа способность решать задачи, требующие продвинутого мышления.
GPT-4 основывается на архитектуре GPT-3, но число параметров модели выросло со 175 млрд до 100 трлн. Кроме того, GPT-4 может оперировать фрагментами текста до 25 тыс. слов, тогда как GPT-3.5 была ограничена длиной фрагмента в 3 тыс. слов. В результате GPT-4 стала умнее. Например, она сдаёт экзамен на адвоката (в США) на уровне 10 % лучших студентов.
GPT-4 мультимодальна, она работает не только с текстом, но и с изображениями. Например, можно сфотографировать набор продуктов и попросить нейросеть придумать из них блюдо.
Нейросеть может заменить вебмастера: она способна написать код вебсайта по нарисованному от руки эскизу.
GPT-4 умеет программировать. Например, нейросеть может написать код простой игры (вроде «Змейки») по её текстовому описанию.
По словам разработчиков, GPT-4 способна понимать контекст и окружающий мир. Используя это умение, нейросеть объясняет шутки и мемы.
В то же время OpenAI говорит, что различие между GPT-3.5 и GPT-4 едва заметно в обычных задачах. Разница видна в сложных ситуациях: ИИ GPT-4 более надежен, креативен и понятлив.
GPT-4 ограничена знаниями на период до сентября 2021 года и не обучается на новых разговорах с людьми.
Доступ к GPT-4 открыт через сайт OpenAI, но нужно быть подписанным на ChatGPT Plus ($20 в месяц). Также Microsoft подтвердила, что чат-бот в Bing использует модель GPT-4.
-
Андрей
- Архитектор
- Сообщения: 7381
- Зарегистрирован: 06 май 2015, 14:10
- Откуда: Чехов
- Благодарил (а): 534 раза
- Поблагодарили: 462 раза
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
10 факторов. В чем нейросеть BARD от Google превосходит ChatGPT
В интернете кипят дискуссии по поводу самой продвинутой нейронки. Ресурс НЗЦФ (https://t.me/c/1609359690/245) привел свои аргументы, с которыми мы знакомим своих читателей.
Доступ в интернет
Получение информации в режиме реального времени причем бесплатно, ChatGPT похвастаться таким не может.
Плагины
У ChatGPT большинство плагинов в списке ожидания – а у Bard они открыты.
Код
Bard лучше работает с кодом, объясняет «куски» и помогает в процессе написания.
Картинки
Ответы на запросы можно получать с изображениями.
Поиск по фото
Bard может обрабатывать изображения благодаря интеграции с Google Lens.
Экспорт и интеграция
В отличие от ChatGPT, Bard упрощает экспорт и взаимодействие с другими сервисами, например Gmail.
Резюме сайта/статьи
Благодаря доступу в интернет можно получить актуальный конспект сайта только по ссылке.
Несколько черновиков
Может пригодиться тем пользователям, кто фонтанирует идеями.
Голосовые запросы
Особенно актуально для смартфонов. И Bard для них тоже доступен.
SEO-компаньон
Bard может анализировать сайты и помогать с ключевыми словами или оптимизацией.
Остается лишь добавить, что ChatGPT создан для обработки последовательных данных, таких как текст, а задача BARD вести содержательные беседы с пользователями.
В интернете кипят дискуссии по поводу самой продвинутой нейронки. Ресурс НЗЦФ (https://t.me/c/1609359690/245) привел свои аргументы, с которыми мы знакомим своих читателей.
Доступ в интернетПолучение информации в режиме реального времени причем бесплатно, ChatGPT похвастаться таким не может.
ПлагиныУ ChatGPT большинство плагинов в списке ожидания – а у Bard они открыты.
КодBard лучше работает с кодом, объясняет «куски» и помогает в процессе написания.
КартинкиОтветы на запросы можно получать с изображениями.
Поиск по фотоBard может обрабатывать изображения благодаря интеграции с Google Lens.
Экспорт и интеграцияВ отличие от ChatGPT, Bard упрощает экспорт и взаимодействие с другими сервисами, например Gmail.
Резюме сайта/статьиБлагодаря доступу в интернет можно получить актуальный конспект сайта только по ссылке.
Несколько черновиковМожет пригодиться тем пользователям, кто фонтанирует идеями.
Голосовые запросыОсобенно актуально для смартфонов. И Bard для них тоже доступен.
SEO-компаньонBard может анализировать сайты и помогать с ключевыми словами или оптимизацией.
Остается лишь добавить, что ChatGPT создан для обработки последовательных данных, таких как текст, а задача BARD вести содержательные беседы с пользователями.
-
BDK
- Сообщения: 3720
- Зарегистрирован: 17 май 2015, 23:27
- Откуда: Беларусь
- Благодарил (а): 152 раза
- Поблагодарили: 406 раз
Re: Моделирование ИИ (Искусственного интеллекта)
Разобрался с нейросетями, отказался от идеи изобретения велосипеда, освоил стандартные методы машинного обучения. Всё круто - можно делать приложения с нейросетями. Можно выкладывать здесь интересные эксперименты с нейросетями. У меня их поднакопилось уже и новые в планах. Отказался от мегамасштабных амбициозных прожэктов. Но просто интересные эксперименты с нейросетями - самое то.