Source: MIL-OSI Russian Language News
Source: State University Higher School of Economics – Государственный университет "Высшая школа экономики" –
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запустил курс «Прикладные нейросети» на портале «Открытое образование». Теперь разобраться в том, как применять возможности искусственного интеллекта на практике, может любой желающий.
Слушатели курса изучают так называемые предобученные модели. Чтобы работать с ними, не нужно дополнительных знаний или инструментов. Подробнее о том, как устроена программа, кому она подходит и почему тренд на нейросети с нами надолго, рассказал автор и преподаватель курса Даниил Косакин.
— Что такое предобученные нейросети? Чем они отличаются от нейросетей, о которых все говорят?
— Классические нейросети обучаются с нуля под одну конкретную задачу. Если поменялась даже небольшая деталь, значит, всё, нужно полное переобучение. Предобученные нейросети уже изначально много знают в определенной области, их гораздо легче дообучить под какую-то задачу, ведь основная информация у них уже есть.
Попробую объяснить на примере. Представьте, что вы решили приготовить карри, а раньше до этого вообще ничего не готовили. Но вы готовы тратить дни, недели или даже месяцы, чтобы научиться, — в итоге вы мастерски готовите карри. Но если вас попросить испечь пирог, ваши знания вам не сильно помогут, и учиться придется почти с нуля. А теперь представьте, что такое же задание получил опытный повар. Да, возможно, он никогда не готовил карри, но понимает, как работать с огнем, вкусом и специями. Ему освоить новое блюдо уже значительно проще.
— Кому будет интересен курс? В решении каких практических задач он поможет уже сейчас?
— В первую очередь курс рассчитан на аудиторию, которая хотя бы что-то слышала про нейросети — какие они классные и как много умеют. Но эти люди пока не решились подойти к ИИ ближе, ведь все это кажется каким-то страшным и вообще только для айтишников. Задача курса — эти предубеждения развеять. Вообще-то, применять предобученные нейросети довольно просто.
Такие сети отлично справляются с автоматизацией всяких рутинных процессов. Нужно проанализировать тысячи отзывов клиентов и определить основные запросы? Подключаем языковую модель, она быстро и точно выяснит, что людям нравится в продукте, а что нужно доработать. Расшифровать интервью? Окей, берем модель Speech2Text из открытого доступа. Найти на сотнях фотографий определенный объект? Модели классификации изображений сделают это за вас.
Скорости развития нейросетей фантастические. Еще лет пять назад для каждой из этих задач нужно было либо много времени и отдельная команда инженеров, либо еще больше времени и много рук. Сейчас уже готовые к использованию модели находятся в открытом доступе и их можно установить на личный компьютер.
— Если студент вообще не из IT-сферы, будет ли ему все понятно? Нужны ли дополнительные знания и программы для освоения курса?
— Курс как раз рассчитан на неайтишную аудиторию. Теоретическая часть вообще не требует никаких знаний из области IT — она дает концептуальное представление о том, как работают и какие задачи решают разные нейросети. Чтобы выполнять практические задания, нужно владеть основами языка Python, чтобы понимать, как технически подгружаются и используются модели. Достаточно базовых знаний о переменных, циклах и простых питоновских функциях — остальное можно схватить в процессе.
— Какие практические задания будут на курсе? Чему научится студент?
— Обязательных заданий на курсе нет, но мы подготовили набор ноутбуков, в которых максимально подробно и понятно расписали процесс запуска всех моделей. На занятиях можно подробно разобраться с принципом и особенностями работы этих моделей и узнать, что и как именно происходит в ноутбуке, а вне занятий — потренироваться самостоятельно и попробовать применить эти модели для собственных кейсов.
Рассчитываем, что каждая неделя будет посвящена определенному виду контента (как нейросеть работает с текстом, звуком и изображениями). Студент изучит особенности обработки данных и узнает, для каких задач может быть полезно машинное обучение, а потом на конкретных примерах научится подготавливать данные и запускать модель для их обработки.
— Какие задачи нейросети уже сейчас точно могут взять на себя?
— Как правило, это рутинные задачи, которые понятно сформулированы, у них есть точный порядок действий, а креативность и инициативность не нужны. Проще говоря, если можно за пять минут объяснить человеку, который с этим раньше не работал, что надо делать, скорее всего, с этим справится и нейросеть.
Это инструмент, который может освободить наше время от лишней рутины, чтобы сосредоточиться на действительно интересных и творческих задачах в работе.
— Что нужно уметь, чтобы в ближайшем будущем твое рабочее место не забрала нейросеть?
— Как мне кажется, главное — быть инициативными, любопытными и креативными. Инициативность в принятии непростых решений — та вещь, которую очень сложно доверить модели, хотя бы потому, что она не может нести ответственность за свои решения.
Любопытство и креативность побуждают выходить за рамки привычного, пробовать новое, ошибаться, но продолжать двигаться вперед. Модели от этого пока далеки — они замкнуты в пространстве данных, на которых обучались, и не умеют рисковать и экспериментировать. Можно сказать, что нейросети показывают, какие именно качества делают нас, людей, действительно уникальными.