Генеративные сети: ChatGPT, LaMDA, виды обучения, нейроны и всякое другое сложное

Содержание выпуска — Как воспользоваться ChatGPT из России без регистрации. — Что такое обучение вообще и машинное обучение (machine learning) в частности. — Когда и кто ввёл термин «машинное обучение». — Чем машинное обучение отличается от искусственных нейронных сетей и почему это не одно и то же. — В чём заключается парадокс исследований мозга. Имитируют ли искусственные нейросети настоящие нейроны. Как устроен искусственный и естественный нейрон. Зачем отдельные нейроны объединяют в сети. Что означает понятие «скрытый слой» сети. — Сколько нейронов в мозге человека и животных. Определяется ли качество работы искусственных нейросетей только их размером. — Чем глубокое обучение (deep learning) отличается от обычного. — Какие пять типов задач можно решить с помощью нейронных сетей. — Как выглядит изнутри процесс обучения искусственных нейросетей. — Что такое синаптические веса, обучающие пары, ошибка обучения, шаг коррекции, обратное распространение ошибки (backpropagation). — Что такое эпоха обучения. Зачем данные делят на обучающий, проверочный (CV, cross validation) и тестовый наборы. — Что такое переобучение (overfitting) и переспециализация (overspecialization) сети. — Обучение с учителем (supervised learning) и без учителя (unsupervised learning), обучение с подкреплением (reinforcement learning). Чем различаются эти методы и где они применяются. — Как готовят датасеты для машинного обучения: разметка данных, фильтрация, нормирование, извлечение знаний, формализуемые и слабоформализуемые знания. — Что такое пространство признаков, решающая граница (decision boundary), линейно сепарабельные и несепарабельные задачи, проклятие размерности. — Почему простейшая задача «Исключающее ИЛИ» (XOR) отбросила нейросети на 10 лет назад. — Чем машинное обучение принципиально отличается от систем, основанных на правилах. — Философские различия понятий «дедукция» и «индукция» в контексте ИИ и нейронных сетей. — Где брать обучающие данные, наборы данных. Что даёт процесс аугментации данных. — Почему отсутствие открытых датасетов тормозит развитие ИИ в мировом масштабе. LAION-5B как пример важного открытого датасета, появившегося в 2022 году. — Как обучали ChatGPT и модель GPT-3.5, на которой основан этот бот. Зачем OpenAI привлекла к обучению людей. — Как ChatGPT связан с сетью InstructGPT. Что за метод (RLHF, reinforcement learning from human feedback) применили для её обучения. — История и конкуренты ChatGPT. — Внедрение ChatGPT в Bing. Защита нейросетей от зловредного обучения пользователями. — Авторский метод обучения нейросетей. — Как устроена в России охрана интеллектуальной собственности, связанной с IT. В чём различия свидетельства о регистрации программы для ЭВМ, регистрации базы данных, патента на изобретение, на полезную модель. Можно ли запатентовать изобретение в России абсолютно бесплатно. — Что такое нейропакеты и можно ли без программирования создать нейросеть. Гость: Александр Цуриков, автор статей про IT-технологии, преподаватель, доцент, инженер и журналист, кандидат технических наук. Полезные ссылки Статьи Александра Цурикова Все ссылки из подкаста Предложить тему, стать гостем подкаста, похвалить или поругать выпуск: @, Стартовать в программировании вместе со Skillbox: