digest
btg

ВЫПУСК
июНЬ 2023
искусственный интеллект и нейросети
СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ МОЗГОМ ЧЕЛОВЕКА И НЕЙРОСЕТЯМИ
ВЛИЯНИЕ нейросетей на эффективность обучения
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ нейросетЕЙ в обучении
РЕАЛЬНЫЕ КЕЙСЫ использования нейросетей в обучении
РАДЫ ПРЕДСТАВИТЬ новый выпуск нашего дайджеста!
В этом выпуске мы хотим поговорить об уже нашумевшей, но все еще очень важной и актуальной теме – искусственный интеллект и нейросети.

Тема очень обширна и о ней можно говорить часами, но мы решили рассмотреть ИИ и нейросети только в контексте корпоративного обучения, потому что сами находимся в постоянном поиске новых способов применения их в своей работе. Например, дизайн этого выпуска мы делали с помощью нейросети.

Что такое нейросети и искусственный интеллект? Чем они могут быть полезны в области обучения? Чем нейронная сеть искусственного интеллекта отличается от нейронных сетей нашего мозга?

Вместе мы рассмотрим реальные примеры использования нейронных сетей в сфере обучения и поделимся собственными кейсами.

искусственный интеллект
и нейросети

Давайте для начала разберемся в терминологии. Понятия «искусственный интеллект» и «нейронные сети» часто употребляются как синонимы. Но на самом деле, несмотря на некоторые общие черты, это не одно и то же.

Искусственный интеллект (ИИ) — это широкий термин, описывающий набор алгоритмов и систем, позволяющих компьютерам выполнять задачи, которые раньше могли делать только люди: от принятия решений до анализа данных. ИИ позволяет машинам работать более эффективно и быстро.

Это не просто список команд, это гораздо больше. Важно понимать, что искусственный интеллект может быть реализован с использованием разных подходов. Некоторые ИИ-системы основаны на строгих правилах и алгоритмах, которые указывают машине, что делать в конкретных ситуациях. Однако большинство современных ИИ-систем используют подходы, основанные на обучении машин, что дает им возможность «учиться» и улучшать свои возможности со временем.
Так что можно сказать, что искусственный интеллект — это некий «умный» алгоритм, способный «учиться» и развиваться, как и мы, люди. Именно такой подход позволяет ИИ быть не просто умным инструментом, но и партнером, который может помочь нам в решении самых разных задач.
Искусственный интеллект включает в себя обширный набор методов и подходов. Вот только некоторые из них: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, эволюционные алгоритмы, логический вывод и байесовские сети. Кроме того, важное место занимают методы обработки естественного языка и компьютерного зрения, и это далеко не полный список.

В этом выпуске мы сосредоточимся на роли нейронных сетей в корпоративном обучении.
Они воспроизводят функции человеческого мозга и обрабатывают сложные наборы данных. Используя обучение на больших наборах данных, нейронные сети обрабатывают информацию в реальном времени.

Основные решаемые задачи включают в себя классификацию, регрессию, прогнозирование временных рядов, кластеризацию и генерацию.

Источник
СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ МОЗГОМ ЧЕЛОВЕКА И НЕЙРОСЕТЯМИ
СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ
МОЗГОМ ЧЕЛОВЕКА И НЕЙРОСЕТЯМИ
Еще совсем недавно, когда искусственный интеллект только зарождался, в научных кругах разгорались горячие дискуссии о возможности создания системы, способной к самообучению, адаптации и принятию решений. Основная концепция заключалась в создании технологии, способной имитировать процесс обучения человеческого мозга.
Искусственные или машинные нейросети — это компьютерные модели, разработанные по аналогии со структурой человеческой нервной системы. Сейчас они широко используются в разных сферах, будь то распознавание изображений, обработка естественного языка или финансовые прогнозы.
А ЧТО В МОЗГЕ?
Человеческий мозг состоит из порядка 86 миллиардов нейронов — специальных клеток, которые аккумулируют и передают информацию с помощью электрических и химических сигналов. Эта колоссальная сеть из клеток и их связей образует биологическую нейронную сеть.

За передачу информации в мозге отвечают дендриты — длинные отростки на концах нейронов, которые работают как «провода» для нервных импульсов.

В процессе обучения мозга эти связи между нейронами могут формироваться, меняться или даже прекращаться. Именно эта уникальная способность обучения стала основой для создания машинных нейросетей.

сходство
структура

И человеческий мозг, и нейронные сети в мире искусственного интеллекта строятся на основе нейронов. Их уникальную структуру и взаимосвязь между собой ученые стремятся воссоздать с использованием программного кода.

Огромное количество нейронов в искусственной нейросети объединено в слои, где каждый слой отвечает за свою специфическую функцию. Первый слой получает информацию из внешнего источника, а последний слой отвечает за выдачу итогового результата. Все слои между ними обрабатывают данные и передают их дальше по цепи. Таким образом, структура нейронной сети в мозге человека организована по схожему принципу.

Любопытно, что нейробиологи часто привлекают нейронные сети для имитации работы мозга. Они надеются, что такой подход поможет сформулировать новые гипотезы о том, каким образом наш мозг решает различные задачи.
  • обучаемость
    Как биологические, так и искусственные нейронные сети учатся, изменяя мощность связей между нейронами. В мозге эти связи модифицируются на основе накопленного опыта, в то время как искусственные сети используют специальный алгоритм, корректирующий вес каждого соединения с помощью полученной обратной связи.
  • выполнение сложных задач
    Подобно человеческому мозгу, искусственная нейросеть обладает способностью выполнять сложные задачи, такие как распознавание лиц, понимание языка и принятие решений.
адаптивность
Оба вида нейронных сетей характеризуются высокой гибкостью и могут менять свое поведение в ответ на изменение внешних стимулов. В человеческом мозге это обеспечивает нейропластичность — возможность нейронов формировать новые связи и перестраивать старые. В области машинного обучения алгоритмы спроектированы таким образом, чтобы автоматически подстраиваться под изменения в исходных данных.

различия
автономия

Главное различие состоит в том, что нейронные сети в человеческом мозге способны к самообучению, принятию решений и адаптации к новым ситуациям без вмешательства человека, в то время как нейронные сети машинного обучения требуют вмешательства человека для обучения и принятия решений.
сложность структуры
Нейронные сети в человеческом мозге являются гораздо более сложными и динамичными по сравнению с теми, которые используются в машинном обучении. Искусственные нейронные сети также могут иметь сложную структуру с множеством слоев нейронов, но они все же значительно уступают сложности и масштабу человеческого мозга, где нейроны могут образовывать триллионы связей.

скорость

Человеческий мозг обладает невероятной скоростью обработки информации по сравнению с алгоритмами машинного обучения. Например, мозг способен обработать визуальную информацию всего за 13 миллисекунд, в то время как современным алгоритмам может потребоваться несколько секунд для достижения аналогичных результатов. Кроме того, человеческий мозг обладает удивительной способностью быстро адаптироваться к новой информации. Он может легко учиться на основе всего нескольких примеров, в то время как алгоритмы машинного обучения, как правило, требуют значительно большего количества обучающих примеров, вплоть до тысяч или миллионов. Это подчеркивает превосходство человеческого мозга в области быстрой обработки и адаптации к новым ситуациям, хотя искусственные нейронные сети все же имеют свои преимущества в задачах, где требуется большой объем вычислений и точность предсказаний.
потребление энергии
Мозг действительно поражает своей энергоэффективностью. Для его работы требуется всего 20 ватт энергии, что является невероятно низким значением. В то же время алгоритмы машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, могут потреблять значительно больше энергии, иногда достигая значения в несколько тысяч ватт.

Это связано с интенсивными вычислениями и множеством операций, которые выполняются в процессе обучения и работы нейросетей. Однако исследователи активно работают над разработкой более энергоэффективных алгоритмов и аппаратной архитектуры, чтобы приблизиться к энергетической эффективности человеческого мозга.

Это напоминает нам о том, что при всем прогрессе искусственного интеллекта мы все же должны учитывать и восхищаться уникальностью и эффективностью человеческого мозга, который продолжает служить вдохновением для создания новых технологий и алгоритмов.


ВЛИЯНИЕ нейросетей на эффективность обучения
ВЛИЯНИЕ нейросетей
на эффективность обучения
По результатам исследования от приложения Fishbowl, выяснилось, что 43% сотрудников из различных компаний, включая таких гиганты, как Amazon, Google, IBM, McKinsey и Nike, уже применяют нейросеть ChatGPT и другие инструменты искусственного интеллекта в своей повседневной рабочей деятельности. Эти данные свидетельствуют о все более широком проникновении и использовании искусственного интеллекта в рабочей среде, что отражает растущую значимость и эффективность таких технологий.

При этом, 70% сотрудников, которые используют нейросети и другие инструменты искусственного интеллекта в своей работе, предпочитают скрывать это от своего руководства. Очевидно, они беспокоятся о возможном неодобрении или последствиях, таких как сокращение рабочих мест.

Эти данные указывают на сложности и проблемы, связанные с внедрением и применением искусственного интеллекта на рабочем месте, и подчеркивают необходимость более прозрачного и поддерживающего подхода со стороны руководства для создания доверительной и инновационной рабочей среды.

Результаты этого исследования помогли проанализировать применение нейросетей в различных отраслях экономики, включая торговлю, транспорт, строительство, безопасность, банковское дело, охрану природы, проектирование, дизайн и другие. Отмечается, что эти технологии могут быть использованы в профессиональном образовании для улучшения качества обучения и формирования навыков, необходимых для будущих профессиональных потребностей. Применение нейросетей может помочь адаптировать образовательные программы к быстро меняющемуся рынку труда и обеспечить студентам навыки, необходимые для успешной карьеры.


Актуальным трендом в профессиональном образовании является использование адаптивного обучения с применением искусственного интеллекта. Одним из аспектов этого подхода является оценка эффективности обучения, включая измерение возврата инвестиций в образование (ROI). Нейросети могут быть вовлечены в этот процесс, позволяя проводить более точную и обоснованную оценку эффективности обучения.

Существуют успешные
примеры
интеграции искусственного интеллекта в сервисы, которые значительно упрощают учебный процесс. Например, «Контур.Толк» предлагает функцию записи встреч и преобразования их в текст с помощью искусственного интеллекта, что облегчает подготовку конспектов лекций. Однако массовое внедрение искусственного интеллекта в процесс обучения все еще находится на ранней стадии развития.
Эксперты в области точных наук сходятся во мнении, что внедрение различных цифровых технологий, включая искусственный интеллект, приведет к значительным изменениям в образовании. С развитием ИИ содержание учебных программ может претерпеть революцию, и станет неэффективным предоставлять студентам простые упражнения, которые могут быть успешно выполнены нейросетью.

Важно отметить, что хотя нейросети могут генерировать идеи и предоставлять ответы, функция постановки задачи все еще остается прерогативой человека. Нейросети могут предложить различные решения, но они не всегда будут верными или полными.

Человеческий фактор остается неотъемлемой частью процесса, поскольку необходимо дорабатывать и уточнять результаты, предоставленные нейросетью. Это позволяет студентам лучше понять возможности и ограничения современных технологий и развивать критическое мышление.
Специалисты отмечают, что предобученные нейросети используются для решения конкретных задач и обучаются на обширных наборах данных. Эти нейросети могут быть настроены на автоматическое понимание языка или распознавание эмоций на лицах студентов. Они обычно основаны на моделях с открытым исходным кодом, таких как GPT-3 и BERT, разработанных за рубежом, а также на отечественных моделях, например, YaLM 100B от «Яндекса» и RUGPT-3 от SberDevices.
Нейросети, принадлежащие к области теневого глубокого обучения, представляют собой предобученные модели, которых затем дообучают на более узком наборе данных для решения конкретной задачи. Например, языковую нейросеть можно дообучить на заданиях конкретного курса для их проверки. Это позволяет модели более точно адаптироваться к специфическим требованиям и повышает ее эффективность в решении конкретных образовательных задач.

Использование ИИ для диагностики коммуникативных навыков может быть ценным инструментом в обучении и развитии специалистов, таких как сейлз-менеджеры, педагоги и другие специалисты, которые в своей работе активно взаимодействуют с людьми. Проект, описанный Андреем Комиссаровым, исследовал возможность оценки коммуникативных навыков участников на основе аудиозаписей встреч или совещаний. При помощи алгоритмов ИИ анализировались речевые особенности и интонации, что позволяло оценить эффективность коммуникации каждого участника.
По мнению эксперта, благодаря применению ИИ стало возможным анализировать речевые особенности человека, такие как сложность, связность, ясность высказываний, а также разнообразие и содержательность речи. Это позволяет определить критерии хорошо развитых коммуникативных навыков и выявить типичные проблемы в общении.
искусственный интеллект в обучении сотрудников имеет несколько значимых преимуществ:
Предоставление более персонализированного опыта обучения, учитывая индивидуальные потребности и предпочтения каждого сотрудника. ИИ может анализировать данные об обучении и предлагать наиболее подходящий контент и форматы.
Ускорение доставки информации при помощи автоматизации процесса преобразования контента и его интеграции в системы управления обучением. Это значит, что сотрудники могут получать нужную информацию и материалы для обучения гораздо быстрее.
Настройка видеоконтента для создания более личного взаимодействия в формате один на один. ИИ может использоваться для анализа данных о сотрудниках и адаптации видеоматериалов, чтобы создать впечатление индивидуального общения и повысить эффективность обучения.
алгоритмическая погрешность

Алгоритм играет важную роль в применении искусственного интеллекта. В качестве автономной системы искусственный интеллект может производить ошибочные результаты, если данные подаются неправильно. Однако существуют методы для решения этих проблем, включая системы машинного обучения и функции защиты от предвзятости. Машинное обучение позволяет алгоритмам адаптироваться и улучшаться на основе опыта, а функции защиты от предвзятости помогают избегать искажений и неравенства в результатах работы искусственного интеллекта.
ложная информация
Если искусственный интеллект получает некорректную информацию, это может иметь серьезные отрицательные последствия. Чтобы обеспечить бесперебойную работу ИИ, важно, чтобы сотрудники предоставляли точные и корректные данные.

доверие

Агрессивное использование данных может привести к краху применения ИИ в обучении. Для более гладкого и легкого процесса внедрения искусственного интеллекта сотрудники должны чувствовать себя комфортно и испытывать доверие к организации.
конфиденциальность и безопасность
Для эффективной работы искусственного интеллекта требуется обширный объем данных. Эти данные должны быть предоставлены сотрудниками, участвующими в обучении и развитии организации. Однако они могут содержать конфиденциальную информацию. А использование искусственного интеллекта может увеличить риск утечки, поэтому важно принять соответствующие меры для обеспечения защиты данных.

ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В ОБУЧЕНИИ
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
нейросетЕЙ в обучении
Целью внедрения искусственного интеллекта и нейросетей в обучение является не только увеличение производительности, но и упрощение рабочих процессов, улучшение рабочего окружения путем поддержки элементов командной работы и индивидуального роста.
Для реализации этого компании находят в технологиях мощного союзника. В этой части нашего дайджеста мы обсудим примеры того, как и какие нейросети можно использовать в корпоративном обучении.
персонализировать обучение
Нейросеть способна оценить данные о предыдущем опыте обучения сотрудника и предложить ему индивидуальный учебный план. Она может собирать данные о сотрудниках компании аналогично тому, как приложение Spotify анализирует ваши музыкальные предпочтения для формирования персональных плейлистов. Информация о поведении сотрудников, их обязанностях, умениях, интересах и прошлых обучающих активностях, служит основой для такого анализа.
После обработки этих данных нейросеть способна адаптировать и предоставлять обучающий контент в форме, наиболее удобной для каждого отдельного сотрудника. Такой подход обеспечивает уникальный образовательный опыт, отвечающий индивидуальным потребностям и интересам каждого сотрудника. В результате увеличивается уровень удовлетворенности и вовлеченности.
ПРИМЕРЫ
ВОСПОЛНИТЬ ПРОБЕЛЫ В ЗНАНИЯХ
Нейросеть, обрабатывая полную информацию о сотруднике, включая взаимодействия, поведение, уровень профессиональных навыков и должностные обязанности, способна выявить недостающие навыки и автоматически направить сотрудника на соответствующие обучающие программы.
Такие инструменты могут даже предлагать пути для переквалификации, чтобы помочь сотрудникам оставаться в тренде в условиях постоянного обновления профессионального окружения.
Кроме того, нейросеть может проанализировать результаты тестовых заданий, сформированных для сотрудника, и предложить рекомендации по усовершенствованию определенных навыков через дополнительные обучающие программы.
ПРИМЕРЫ
ОЦЕНИТЬ И РАСШИРИТЬ СОДЕРЖАНИЕ КУРСОВ И МАТЕРИАЛОВ ОБУЧЕНИЯ
Нейросеть способна оценивать качество образовательного контента на платформе и выделять материалы, которые недостаточно эффективны. Она может скрывать такие материалы, пока они не будут пересмотрены и доработаны.

Более того, анализируя данные о предметной области и целевой группе, нейросеть в состоянии создавать адаптированные материалы.

Она ищет свежую и релевантную информацию в различных источниках, что позволяет организации постоянно обновлять и дополнять свой обучающий контент, делая его актуальным и привлекательным для пользователей.
ПРИМЕРЫ
АНАЛИЗИРОВАТЬ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБУЧЕНИЯ
Нейросеть способна обрабатывать данные о прохождении учебных курсов и результаты тестирования сотрудников с целью оценки эффективности образовательных программ. Она отслеживает учебный прогресс участников, оценивает глубину их понимания темы и при необходимости корректирует программу для повышения эффективности обучения.
Система способна также предоставлять ответственным за обучение и развитие информацию о самых продуктивных форматах и времени обучения для большинства сотрудников. Это позволяет разрабатывать и внедрять более целевые и результативные обучающие программы.
ПРИМЕРЫ
ОБЕСПЕЧИТЬ ИНТЕРАКТИВНОЕ И УВЛЕКАТЕЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИСПОЛЬЗУЯ ВИРТУАЛЬНЫЕ ПОМОЩНИКИ И ЧАТ-БОТЫ
Часть функций, которые сейчас выполняют менеджеры, может быть автоматизирована с помощью чат-ботов.

Чат-боты, действуя как виртуальные наставники, могут отвечать на вопросы сотрудников в режиме реального времени, следить за их

прогрессом, предлагать оптимальный план действий, отправлять push-уведомления о сроках и содержании заданий, а также рекомендовать актуальные обучающие материалы.

Это позволяет сотрудникам обучаться в своем собственном темпе.


К тому же, с течением времени и накоплением опыта (данных), чат-бот, основанный на нейросети, может стать все более эффективным помощником, способным удовлетворять индивидуальные потребности каждого сотрудника.
ПРИМЕРЫ
АНАЛИТИКА ДАННЫХ об обучении
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ
На основе нейросетей система может выявить сильные и слабые стороны любого нового сотрудника. Таким образом, она будет рекомендовать необходимые учебные материалы и источники внутри и вне организации с помощью простого процесса адаптации.

Мало того, система управления персоналом на основе ИИ может отвечать на вопросы, связанные с должностными обязанностями, поможет новым сотрудникам лучше понять рабочие политики, стандартные операционные процедуры (СОП), офисную культуру и многое другое.


ПРИМЕРЫ
Источники
Реальные кейсы использования нейросетей в обучении
РЕАЛЬНЫЕ КЕЙСЫ использования нейросетей в обучении
Давайте взглянем на реальные примеры компаний, которые уже успешно применили искусственный интеллект в обучении.
А также мы поделимся своими примерами использования нейросетей в создании обучающего контента.
кейс ibm
IBM использует свой передовой AI-продукт — Watson — для создания персонализированных обучающих треков для своих сотрудников. Watson Talent Framework помогает заполнить пробелы в навыках, предлагая специализированные ресурсы для обучения, что приводит к повышению уровня удовлетворенности и квалификации персонала.

Источник:
visuerlab.com

кейс duolingo
Duolingo уже давно использует технологии искусственного интеллекта в своих продуктах и сотрудничает с OpenAI с 2019 года. Например, система GPT-3 используется для предоставления обратной связи в приложении.

Функция «Объяснение моего ответа», основанная на ИИ, предоставляет пользователям возможность взаимодействовать с ботом Duo «после выполнения определенных упражнений». Бот способен оценить ответ учащегося, дать комментарий и предложить дополнительные примеры для лучшего понимания материала учеником.

Источники:
skillbox.ru
neuralinsight.ru
кейс bestseller
Bestseller столкнулась с трудностями при разработке видеотренингов, связанными с недостатком подготовленного актерского состава, проблемами обновления контента и сложностями масштабирования из-за долгого процесса съемок и постпроизводства.

Применение нейросети Synthesia, которая предназначена для создания видеоконтента, позволило Bestseller преодолеть эти проблемы. Теперь их команда способна создавать краткие обучающие видеоролики прямо с рабочих мест и даже преобразовывать классический учебный контент в видеоролики для подготовки.

С помощью Synthesia обучающие сессии для участников уменьшились на 50 % по времени. Более того, процесс создания видеоматериалов у команды Bestseller сократился в два раза.

кейс bosch
Компания Bosch столкнулась с необходимостью создания обучающих видеоматериалов. Но уже на начальном этапе стало понятно, что это дорого и недостаточно гибко.

Для решения этой задачи компания также, как и Bestseller, использовала нейросеть Synthesia.

Команда Bosch создала серию коротких сценариев, выбрала подходящего аватара из библиотеки Synthesia и добавила изображения и записи экрана к встроенным слайдам. Таким образом, обучающие видеоролики стали простыми для создания, обновления и перевода на разные языки. В результате Bosch сократила затраты на производство видеоматериалов на 70%, повысила уровень вовлеченности сотрудников на 30% и получила более 30 000 просмотров в интернете.

кейс screenloop
Перед Screenloop стояла задача создать обучение в формате видео, на тему "Проведение собеседований". Однако им хотелось избежать высоких расходов и сократить время на производство этих тренингов. Используя AI-технологию от Synthesia, Screenloop смогла создать обучающие видео, сократив его производство до пяти простых шагов:

1. создание сценария;
2. вставка его в поле скрипта Synthesia;
3. выбор аватара ИИ;
4. добавление графических элементов;
5. создание видео.

Экономия бюджета на 500 % и 1700 фунтов стерлингов по сравнению с традиционным созданием видео. Кроме того, на доработку видео с использованием Synthesia ушло всего пять дней.


Источник:
synthesia.io
кейс gsoft
Удачным примером использования ИИ в онбординге является чат-бот Gini, который помогает в процессе адаптации сотрудников в Gsoft. Он приветствует новых стажеров, оценивает их эмоциональное состояние и уровень удовлетворенности, после чего автоматически доводит эту информацию до внимания их руководителей.

Чат-бот Gini:
помогает новым сотрудникам в освоении рабочих инструментов компании;
напоминает сотрудникам о предстоящих встречах и событиях;
отображает все запланированные встречи во встроенном календаре;
• включает в себя dashboard управления персоналом, который отдел кадров использует для мониторинга уровня удовлетворенности сотрудников и их эмоционального состояния: счастлив, грустен или нейтрально настроен.
Платформа также обеспечивает быстрый доступ к ресурсам поддержки, создавая интерактивный и увлекательный опыт для новых сотрудников. Все это упрощает для новых сотрудников процесс понимания организационной политики, сокращая период их адаптации к корпоративной культуре и тем самым экономя время как для самих работников, так и для отдела кадров.

Источники:
hrdailyadvisor.blr.com
devpost.com

Кейсы BTG
1. Использование Chat GPT
В нашей работе мы активно используем Chat GPT для решения различных задач. Вот несколько примеров успешного применения этой нейросети:
НАПИСАНИЕ ТЕСТИРОВАНИЙ
ДЛЯ КУРСОВ
Загружая текст курса и задавая параметры тестирования, такие как количество вопросов, варианты ответов и другие требования, мы сократили время составления тестов в среднем в 4 раза.
АНАЛИЗ ОС ОТ УЧАСТНИКОВ ТРЕНИНГА
С помощью Chat GPT мы можем быстрее анализировать результаты опросов участников тренингов и выделять основные моменты. Это позволяет нам своевременно и эффективно адаптировать программы и предлагать новые решения.
НАПИСАНИЕ
КЕЙСОВ
Кейсовые ситуации часто нужны как для тренингов и вебинаров, так и для электронных курсов. Совместная работа с нейросетью особенно полезна при работе с узкими тематиками бизнеса клиента. Задавая правильные параметры и требования, мы сократили время на написание кейсов примерно в 4 раза.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНОСТРАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ
С помощью Chat GPT и приложений для перевода, таких как Deepl Translate, мы оптимизировали процесс обработки иностранных статей и исследований. Адаптируя автоматические переводы, мы сократили время обработки текста в среднем в 5 раз.
ГЕНЕРАЦИЯ
ТЕМ И ИДЕЙ
Мы верим в креативный потенциал нейросетей, поэтому используем Chat GPT не только как инструмент для того, чтобы сделать задачу быстрее, но и как источник новых идей и направлений мысли. Он помогает нам получать свежие и нестандартные идеи для различных проектов, особенно когда мы сталкиваемся с проблемой «чистого листа».
2. Использование графических нейросетей
В нашей работе мы также активно применяем графические нейросети, такие как Midjourney, Stable Diffusion и DALL·E 2, для решения различных задач в создании визуального контента. Вот несколько примеров успешного использования этих нейросетей:
ГЕНЕРАЦИЯ РЕФЕРЕНСОВ
ИЗОБРАЖЕНИЙ
С помощью Midjourney нам удается значительно сократить время на создание референсов для проектов. Например, в одном из проектов нам надо было достичь единой стилистики с другим проектом, но при этом добавить некоторые отличительные особенности. Благодаря использованию нейросети время на создание референсов сократилось в среднем в 10 раз по сравнению с ручным созданием. Это особенно полезно, когда возникает творческий кризис, и нам нужна помощь для начала работы.
ГЕНЕРАЦИЯ БОЛЬШОГО ОБЪЕМА ИЛЛЮСТРАЦИЙ В ЕДИНОЙ СТИЛИСТИКЕ
Путем загрузки нескольких референсов мы можем создать значительное количество иллюстраций, соответствующих выбранной стилистике. Это существенно ускорило работу над проектами. Например, в одном из проектов, требующих 3D графику, мы смогли сократить время работы примерно в 4 раза и существенно сэкономить бюджет.
СПИСОК ПОЛЕЗНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ
НЕЙРОСЕТИ, которые можно использовать
в обучении
Российские нейросети
сбер
GigaChat
Нейросеть обладает способностью отвечать на вопросы, поддерживать диалог, создавать тексты и изображения на основе предоставленных описаний, все в рамках единого контекста, а также генерировать программный код. Благодаря поддержке модального взаимодействия, GigaChat способна более грамотно взаимодействовать на русском языке по сравнению с иностранными нейросетями.
Kandinsky
Отечественный аналог популярного алгоритма Midjourney. Генеративная модель Кандинский 2.1 позволяет создавать высококачественные изображения на основе текстовых описаний, дорисовывать детали на картинках и многое другое. Нейросеть доступна всем желающим.
салют
Семейство виртуальных ассистентов Салют, включающее Сбер, Джой и Афину, является частью Сбербанка. Они представлены в мобильных приложениях и на умных устройствах Sber. Все ассистенты способны общаться с пользователями в режиме собеседника, хорошо понимают запросы пользователей и предоставляют ответы, учитывая контекст общения.


Яндекс
шедеврум
Приложение, которое использует нейросеть для создания изображений на основе текстового описания. Компания обещает, что в ближайшем будущем нейросеть сможет генерировать баннеры, иллюстрации, изображения для интернет-витрин и многое другое.
YaLM 100B
Нейросеть предназначенная для генерации текстов на русском и английском языках. Эта нейросеть может быть использована для различных целей, таких как предоставление ответов в службе поддержки, создание рекламных текстов, описания товаров и многое другое.

«Яндекс» также разрабатывает YaLM 2.0 — свою версию генеративной сети ChatGPT. Новая нейросеть станет частью «Поиска», «Алисы», «Почты» и других сервисов «Яндекса».

Yandex Alisa
Голосовой помощник, использует передовые технологии глубокого обучения и нейронных сетей для понимания речи и выполнения задач, основанных на ее интерпретации. Алиса распознает и анализирует речевые команды пользователей, чтобы предоставлять ответы, выполнять определенные действия или предложить релевантную информацию. Благодаря использованию глубокого обучения и нейросетей, голосовой помощник «Яндекса» обеспечивает более точное и эффективное взаимодействие с пользователями.
другие
SistemmaGPT
Нейросеть, которая специализируется на русском языке. Отличительной особенностью SistemmaGPT является то, что она функционирует на серверах, расположенных в России, и специально адаптирована для российского бизнеса и пользователей. Она способна генерировать высококачественные тексты и предлагать ответы на вопросы, рецепты, программы обучения, эссе, коды, резюме и даже имитировать разговоры от имени известных личностей. SistemmaGPT имеет возможность адаптироваться к предпочтениям пользователя и учитывать контекст общения, что позволяет достичь более персонализированного и удовлетворительного пользовательского опыта.
Speechpro VoiceKey
Система голосовой идентификации на основе нейросетей. Она обучается с использованием обширной коллекции аудиофайлов, включающей в себя различные голосовые образцы, дикторские стили, шумы и другие факторы, которые могут влиять на качество распознавания речи. Благодаря этому обучению система способна достичь высокой точности идентификации голоса и обеспечить надежную аутентификацию пользователей на основе их голосовых данных.
VisionLabs
Платформа для анализа видеопотоков. VisionLabs специализируется на разработке компьютерного зрения, распознавании лиц и биометрических технологий. Позволяет достичь высокой точности в идентификации и анализе лиц на видеозаписях, что является важным инструментом для различных сфер, включая безопасность, видеонаблюдение, автоматизацию и другие области, где требуется обработка и анализ видеоданных.
зарубежные нейросети
Цифровое искусство
Midjourney
Это нейросеть, которая специализируется на создании изображений на основе текстовых описаний. Она позволяет пользователям визуализировать свои идеи и концепции, перенося их в виде графических изображений.
DALL·E 2
Это продукт компании OpenAI, который использует глубокое обучение для генерации уникальных изображений на основе текстовых описаний. Система способна создавать детальные и фантастические изображения, которые не существуют в реальности.
Stable Diffusion
Это нейросетевая система, разработанная для генерации изображений на основе текстовых описаний. Она предоставляет пользователю возможность создавать уникальные и креативные изображения, сочетая текстовую информацию с визуальными элементами.
Системы нейронного машинного перевода
Google Translate
Google Translate является одним из наиболее популярных онлайн-сервисов машинного перевода. Он обеспечивает перевод текстов и фраз с одного языка на другой, поддерживая большое количество языков. Google Translate использует мощные нейронные сети для достижения высокого качества перевода.

ABBYY Lingvo
ABBYY Lingvo — это программное обеспечение для многоплатформенного машинного перевода и словаря, разработанное компанией ABBYY. Оно предлагает широкий выбор словарных баз, языковых пар и инструментов для перевода, обеспечивая точные и качественные переводы.

PROMT
Это компания, специализирующаяся на разработке программного обеспечения машинного перевода. Она предлагает различные продукты, включая онлайн-сервисы и приложения для перевода текстов и документов с одного языка на другой.
Лучшие чат-боты:
Chat GPT и альтернативы
ChatGPT
Это диалоговый чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный OpenAI, который работает на базе моделей GPT-3.5 или GPT-4. Этот чат-бот использует языковую модель, которая была улучшена с использованием методов обучения с учителем и обучения с подкреплением в области машинного обучения. Он способен отвечать на широкий спектр вопросов, создавать тексты и даже программный код. ChatGPT может генерировать тексты на основе ваших запросов, включая электронные письма, эссе, стихи, рэп-тексты, списки продуктов и многое другое.
Jasper
Использует обработку естественного языка для генерации человекоподобных ответов. Он основан на той же языковой модели GPT-3 от OpenAI, что и ChatGPT. Основное отличие Jasper заключается в наличии дополнительных инструментов для создания более качественного текста. Он может проверять грамматику и наличие плагиата, а также генерировать тексты по более чем 50 различным шаблонам, таким как сообщения в блогах, темы в Твиттере, сценарии для видео и другие. Эти возможности позволяют Jasper создавать более разнообразный и подходящий контент для различных целей и ситуаций.
Jasper
YouChat
Этот чат-бот способен отвечать на широкий спектр вопросов, включая математику, кодирование, перевод и предоставление письменных подсказок. Одним из важных преимуществ YouChat является его способность цитировать источники из Google. В отличие от ChatGPT, у которого нет доступа к интернету, YouChat может предоставлять информацию из источников Google в качестве части своего ответа. Например, если вы зададите вопрос «Что такое газировка?», YouChat предоставит текстовый ответ и процитирует источники из Google, указывая, откуда он получил свою информацию.
YouChat
Chatsonic
Chatsonic — это чат-бот с искусственным интеллектом, который всегда в курсе последних событий. Благодаря поддержке Google, Chatsonic обладает информацией о текущих новостях и может предоставлять ответы и актуальные истории, в отличие от ChatGPT, который ограничен базой данных, не превышающей 2021 год.

Chatsonic также предоставляет сноски со ссылками на источники, что позволяет вам проверить предоставляемую информацию. Еще одним важным преимуществом является то, что Chatsonic работает на GPT-4, самой новой и передовой модели от OpenAI.

Среди других интересных функций Chatsonic есть голосовая диктовка, а также возможность создания изображений с помощью искусственного интеллекта.

Chatsonic
Bard
Bard — это экспериментальный сервис чат-бота с искусственным интеллектом от Google. В отличие от большинства чат-ботов в списке, Google не применяет масштабную языковую модель серии GPT, а вместо этого использует упрощенную версию под названием LaMDA, разработанную Google.

LaMDA является новой моделью, созданной для более точного понимания и обработки сложных запросов пользователей. Она обладает способностью справляться с более контекстными и разнообразными вопросами, и Google надеется, что это приведет к более естественным и информативным ответам от чат-бота Bard.

Важно отметить, что Bard является экспериментальным сервисом, что означает, что он находится на стадии разработки и может быть ограничен в своей функциональности или доступности.

Bard
Socratic
Socratic — это инструмент, разработанный для облегчения задач детей и помощи им в освоении школьной программы с помощью искусственного интеллекта. Он предоставляет возможность детям задавать любые вопросы, связанные с учебными темами, и получать разговорные ответы, похожие на человеческие, с сопровождающей графикой, чтобы помочь им лучше понять тему.

Однако важно отметить, что Socratic имеет некоторые ограничения и ограниченный объем знаний. Он не является заменой полноценного обучения и руководства со стороны преподавателя или родителей. Socratic предоставляет только общие ответы и информацию, и его графика может быть забавной и привлекательной для детей, но не всегда исчерпывающей с точки зрения полного понимания темы.

Socratic
Источники
искусственный интеллект и нейросети
СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЯ МЕЖДУ МОЗГОМ ЧЕЛОВЕКА И НЕЙРОСЕТЯМИ
ВЛИЯНИЕ нейросетей на эффективность обучения
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ нейросетЕЙ в обучении
РЕАЛЬНЫЕ КЕЙСЫ использования нейросетей в обучении
Заказать проект свяжитесь с нами удобным для Вас способом или заполните форму на сайте

Напишите нам

Нажимая на кнопку, даю согласие на обработку персональных данных и согласен c политикой конфиденциальности