*Жуйков Александр Викторович, International Artificial Intelligence League*

*в разработке:*

# Курс, программа кратко:
* Нейронные сети и Машинное обучение с использованием популярных фреймворков PyTorch (от Facebook), Tensorflow Keras (от Google), Scikit-learn, CatBoost (от Яндекс, спонсоры) на Python и др. (Java, JS, C++) с использованием предобученных моделей ruGPT, ruBerta, ruT5 и других, последних релизов.
* Исследования в области Искусственного интеллекта.
* Развитие навыков смелого, творческого мышления.

Общий взгляд: какие перед нами цели, чего мы добиваемся, что возможно и при чём тут город и его интерес к нам. Почему сообщество широко откликнется и оно ему нужно?

### Искусственный интеллект

"Федеральные расходы США на развитие технологий искусственного интеллекта выросли до $1 млрд. По мнению экспертов, которые войдут в комитет по ИИ, решения на базе искусственного интеллекта принесут США до 2030 году выгоду в размере $13 трлн. Об этом пишет VentureBeat.

По данным GovWin из Deltek, федеральные расходы на ИИ выросли почти до $1 млрд в 2020 году, что сделало его одной из наиболее быстрорастущих областей инвестирования в новые технологии.

Бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт призвал законодателей увеличить финансирование в области ИИ, **одновременно поощряя государственно-частные партнерства для разработки приложений ИИ в государственных учреждениях**. Комиссия национальной безопасности по искусственному интеллекту оценивает, что США необходимо потратить $32 млрд в течение следующих нескольких лет, чтобы **выиграть гонку искусственного интеллекта** с Китаем."
источник https://hightech.fm/2021/09/12/ai-usa-billion.

***

**Все знают и имеют ввиду, что реальный ИИ больше похож на "живой организм"**, подобно андроиду, стране, цивилизации, эволюции, институту, платформе (например VK), сообществу или когда это всё вместе :)

На самом деле **'плоский' искусственный интеллект - это важнейшая, но *часть* Искусственного интеллекта.**

Мы работаем именно в направлении не **'плоского' ИИ**, над созданием ядер и систем, в народе "сильного" искусственного интеллекта.

Тут меньше кода и много неизвестных, поисков и исследований, но именно это направление особенно востребовано.

...*или подобно паучку*: строит сети, защищается, выживает, соревнуется и пр.

... когда бесконечно динамическая, не конечная цель, или когда цели нет вообще (простой жизненный пример: Это не завод и не город, и не страна, и не Евросоюз даже, но всё человечество, вся планета)

Мало смысла мурашу умничать по поводу, где будут завтра гвардейцы кардинала :) даже приблизительно... даже помечтать.

Искусственный интеллект - код, программа, организм.

***

от Nvidia:

### Как и кем создаётся
... код, системы, люди, интернет и платформы, технологии и оборудование.

... Кодеры, организаторы, компании и одиночки, вершина пирамиды и власть, гиганты и маленькие самородки, госсектор и частники, рынок и плановая экономика.

... создаётся и будет создано всеми сразу, совместно и порознь.

... Структура, иерархия, вертикально, горизонтально.

### Искусственный интеллект и Академия

Зачем это детям? Почему это будет интересно?

мировой опыт
Что уже создано, какие планы, инструкции.

### В какие направления ИИ? Все возможные результаты - полезности на выходе? Какая роль?

... Продукт, код, предподготовка, раскачать заинтересованность, увлечение, навыки

Как?

код, фреймворки, футурология, гипотезы, исследования, эксперименты, лаборатории.

в интернете, комьюнити, современные средства, платформы, Тик-Ток, Ютюб, GitHub, Hugging Face,

... шоу, хайп, пиар, фантастика, сказка.

Где, какие помещения? AI-community: Может это уютные тихие антикафе, коворкинги или грандиозные дворцы Питера для детей и студентов? Где взять красивую программу для этих территорий?

Насколько это захватывающе и впечатляюще для детей?

Кому это будет интересно?

Насколько много людей, которые сменят вчерашний вялый бизнес, где прибыль чуть выше нуля или бизнес опасен или не интересен, на яркое сообщество. Почему им это будет интересно или выгодно?

Что отдать на удалёнку, онлайн.

Что удаётся дополнительному образованию до 18 лет особенно хорошо и легко? А что после 18-ти, какая пост-роль и присутствие?

* Какой диапазон возрастов и в чём? Больше 18?
* Что в онлайн, где вообще нет возрастов?
* какая роль для каждого?

## Простые, наглядные и интересные способы работы с машинным обучением

Ниже представлены варианты работ с нейросетями. Это наглядно, реализуемо и заинтересует многих посетителей занятий.

### Наброски и заголовки:

* Креативное мышление.
* Нестандартное решение.
* Смелые идеи.
* Интересные и познавательные эксперименты.
* Теория игр в образовании.
* Очень быстро меняющийся мир.
* Студенты завтра станут учеными и инженерами.
* Поддержка передовых интересов молодых специалистов.
* Будьте в тренде.
* Конкуренция, рыночные требования.

# Многозадачная модель T5 для русского языка

Python *
Программирование *
Машинное обучение *
Natural Language Processing *

Модель T5 – это нейросеть, которая уже обучена хорошо понимать и генерировать текст, и которую можно дообучить на собственную задачу, будь то перевод, суммаризация текстов, или генерация ответа чат-бота. Многозадачная модель T5 для русского языка

## Зачем нужна русскоязычная T5
T5 – нейросетевая модель для понимания и генерации текста. Изобрели её в работе от Google два года назад, и расшифровывается это название как text-to-text transfer transformer. Трансформер – это архитектура нейросетей, позволяющая извлекать из текста довольно объёмную информацию. Благодаря этой архитектуре модели типа BERT круто понимают тексты, а модели типа GPT весьма правдоподобно их генерируют. Text-to-text означает, что модель T5 принимает на вход тексты и "читает" их энкодером (как BERT), а потом "пишет" декодером новые тексты и отдаёт на выход. Слово transfer говорит о цели этой модели: она предобучалась восстанавливать пропущенные фрагменты текста, но при желании её можно дообучить на новые, более полезные задачи: перевод, перефразирование, суммаризация текстов, генерация диалоговых ответов, и т.п

## Примеры использования:

Перевод

* Заполнение пропусков в тексте.
* Восстановление текста из зашумлённого мешка слов.
* Упрощение текстов (simplify).
* Диалоговый ответ
* Ответы в стиле художественной литературы.
* Ответ на вопросы по тексту (comprehend).
* Задавание вопросов по тексту (ask).
* Генерация заголовка к новостной статье (headline).

## Прочие наглядные и доступные модели:

* ruGPT
* GPT3
* Bertа
* ruBerta

и многие другие

# Управление голосом (распознавание команд)
Возможное применение: Роботы, игры, автомобиль, дроны, анимация, редактирование, создание программного кода голосом и мн. др.



# CGAN.
* построить и обучить условно генеративной состязательную сеть (CGAN).
* примеры выходных данных, сгенерированных cGAN.

# CycleGAN
* примеры выходных данных, сгенерированных CycleGAN.


# Готовые сервисы, пример