Как сделать искусственный интеллект своими руками

Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию — желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

• Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
• Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
• Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально — необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

В остальном же ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно, совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Спасибо GeekBrains за представленный материал.

Источник

Генераторы искусственного интеллекта: как создавать искусство искусственного интеллекта (РУКОВОДСТВО 2021)

Хотите знать, как сделать искусственный интеллект искусственным? Прокрутите вниз, чтобы найти лучшие инструменты для создания искусственного интеллекта.

Выбор персонала для создания искусственного интеллекта:

Runway ML – простой инструмент без кода, который упрощает творческие эксперименты с моделями машинного обучения. Наш общий персонал выбирает.

Природа кода – эта интерактивная книга научит вас программировать генеративное искусство. Последняя глава представляет собой исключительное введение в искусство искусственного интеллекта с реальными примерами кода.

GANBreeder – скрестите два изображения, чтобы создать новые, используя GANBreeder. (Обратите внимание, что GANbreeder был переименован в ArtBreeder с несколькими моделями AI для управления фотографиями).

Magenta – исследовательский проект с открытым исходным кодом, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. (Требуются навыки программирования).

Обработка – гибкий программный блокнот и язык для обучения программированию в контексте изобразительного искусства. Включает p5js (обработка для JavaScript) и Processing.py (обработка для Python). [Обработка не использует ИИ, но является отличным инструментом для генеративного визуального искусства].

ml5.js – ml5.js нацелен на то, чтобы сделать машинное обучение доступным для широкой аудитории художников, творческих программистов и студентов через Интернет.

Лучшие ноутбуки для машинного обучения. Нас так часто спрашивают об этом, что мы написали целый пост, в котором сравнивали одни из лучших ноутбуков для глубокого обучения.

Изображения / картинки, созданные AI:

Deep Dream Generator – стилизуйте свои изображения с помощью улучшенных версий Google Deep Dream с Deep Dream Generator.

DeepArt.io – загрузите фотографию и примените различные художественные стили с помощью этого генератора изображений AI или превратите изображение в собственный портрет AI (также посмотрите DreamScope).

Visionist: загружайте и применяйте стили AI Art к своим фотографиям, включая абстрактные фильтры, вырезанные портреты и многое другое (iOS. Сделано в 3DTOPO Inc.).

GoArt – Создавайте фотоэффекты AI, которые делают ваши фотографии похожими на известные портретные картины с помощью этого генератора изображений AI. (Интернет, Android и iOS. Сделано Fotor).

Deep Angel – автоматическое удаление объектов или людей с изображений. (Интернет. Сделано в Массачусетском технологическом институте).

Google Deep Dream – репозиторий GitHub для реализации Google Deep Dream.

GANBreeder – объединяйте изображения вместе для создания новых изображений, создавайте гибридные порталы ИИ и создавайте новые дикие формы, которые раньше никогда не видели. (GANbreeder теперь называется ArtBreeder).

Рисование AI / Рисование AI:

AutoDraw – превратите свой эскиз в картинку с помощью этого компьютерного инструмента рисования AI.

AI Painter – превратите свои фотографии в картины с искусственным интеллектом или создайте абстрактное искусство с помощью этого генератора рисования нейронной сети.

Зарисовка! – Игра, в которой нейронная сеть пытается угадать, что вы рисуете. Рисуйте вместе с искусственным интеллектом и нейронными сетями с этим приложением Google Draw.

Sketch-RNN Demos – Рисуйте вместе с нейронной сетью.

Cartoonify – превратите свой портрет в нарисованный на компьютере мультяшный рисунок.

Наборы данных:

Слова и письмо:

GPT-2 – ведущая компьютерная языковая модель, созданная OpenAI.

Semantris – игры с ассоциациями слов, основанные на семантическом поиске.

Рукописный ввод с помощью нейронной сети – поиграйте с нейронной сетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.

Музыка / звук, созданный AI:

Magenta Studio – коллекция музыкальных плагинов, созданных на основе инструментов и моделей Magenta с открытым исходным кодом.

AI Duet – играйте на пианино, которое реагирует на вас.

NSynth Sound Maker – создавайте свои собственные гибридные звуки и инструменты.

MuseNet – создавайте 4-минутные музыкальные композиции с 10 инструментами и комбинируйте стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступно на GitHub).

Определение высоты звука – используйте предварительно обученную модель определения высоты звука, чтобы оценить высоту звука звукового файла через компьютерный микрофон.

Движение / танец, генерируемые ИИ:

• AI Sketches With Bill T. Jones – эксперименты PoseNet, проведенные с одним из самых знаменитых художников Америки.

Голос, генерируемый AI:

Набросок речи – Превратите реальное время = речь в анимированные рисунки.

Переводчик вещей – сфотографируйте что-нибудь, чтобы услышать, как это сказать на другом языке.

Визуализация данных, созданных AI:

Атласы активации – создайте доступный для изучения атлас функций, которые сеть изучила.

Что видят нейронные сети – визуализация слоев в нейронной сети Джина Когана. Также см. Визуализация функций с помощью Distill.

Визуализация многомерного пространства – визуализируйте, как работает машинное обучение.

t-SNE – Создавайте убедительные двумерные «карты» из данных с сотнями или даже тысячами измерений.

Учусь:

• Обучаемая машина – Обучайте машину с помощью камеры, живите в браузере без кода.

Типография:

FontJoy – создавайте комбинации шрифтов с помощью глубокого обучения.

Карта шрифтов – выявляйте новые отношения между шрифтами с помощью машинного обучения.

GANs:

Зоопарк GAN – список названных GAN, обновляемый нерегулярно.

GANS Awesome Applications – Кураторский список GAN и демонстраций.

Библиотеки машинного обучения:

TensorFlow.js – библиотека для разработки и обучения моделей машинного обучения на JavaScript.

scikit-learn – один из самых популярных инструментов для интеллектуального анализа и анализа данных. Построен на NumPy, SciPy и matplotlib. Открытый исходный код, коммерческое использование (лицензия BSD).

Рекомендуемая литература: «Художник в машине»

Наш друг Артур Миллер считается авторитетом на стыке технологий и искусства. Недавно он опубликовал фантастическую книгу, в которой рассказывается, как художники используют ИИ. Чтобы углубиться и узнать больше, вы можете приобрести его на Amazon здесь:

Заключительные мысли:

Если вы заинтересованы в использовании ИИ в своей творческой практике, указанные выше приложения, программное обеспечение и инструменты – отличное место для начала. Даже если у вас нет опыта машинного обучения, вы можете начать с некоторых из более простых инструментов, а затем расширить их. Используйте инструменты редактирования фотографий AI, такие как Deep Art, генератор изображений AI, такой как Deep Dream Generator, генератор изображений AI, такой как Artbreeder (он же GANBreeder), генератор рисования AI, такой как AI Painter, создатель мультфильмов AI, например Cartoonify, или рисуйте с помощью нейронной сети с помощью Quick Draw. По мере того, как инструменты, позволяющие сделать искусство искусственного интеллекта более популярным, произведения искусства искусственного интеллекта будут все больше внедряться в нашу культуру. Мы уже видим это на обложках поп-альбомов, на стенах традиционных картинных галерей, в цифровом и пиксельном искусстве, а также в расширении нашего представления о компьютерном искусстве. Овладев инструментами для создания произведений искусства, созданных искусственным интеллектом, и создавая работы, пока эта область находится в зачаточном состоянии, вы можете помочь расширить границы человеческого творчества. Как ваши эксперименты с нейронной сетью и искусственным интеллектом преобразуют наш творческий потенциал? Присоединяйтесь к нашему исследованию искусства машинного обучения и покажите нам путь впереди!

Источник

Как создать искусственный интеллект?

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.

В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.

В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Источник