Курсы по нейросетям и продвижению телеграмм каналов

Исследовать нейронные сети начали довольно давно, однако, прорыв в этой области произошел только недавно. Исследования применяются в самых различных областях: медицине, химии, физике, математике, психологии и др.

Зачем проходить обучение нейросетям? В Netology вы поймете, что нейросети абсолютно для каждого человека и любой деятельности могут быть полезны.

Несколько примеров, которые можно решить при помощи нейросетей:

1. Способны решить рабочие задачи быстрее
2. Автоматизируют следующие задачи:

    • Маркетинговые
    • Управленческие
    • Продуктовые
    • Дизайнерские
    • Аналитические

    3. Экономят время на однотипной работе, освобождая вас от рутины.

      Курс по нейросетям подойдет, если вы:

      • Не хотите тратить свое время на рутинные задачи
      • Хотите сосредоточиться на более творческих (важных) делах
      1. Маркетологам (SMM специалистам). Будет создавать тексты, изображения, сценарии и т.п.
      2. Сценаристам, копирайтерам, дизайнерам. Научит вас генерировать иллюстрации, тексты и сценарии.
      3. Менеджерам, экономистам, специалистам-аналитикам. Поможет обрабатывать большие объемы данных, быстро выполнять расчеты, строить модели.
      4. Предпринимателям. Часть задач сможете делегировать ИИ и оптимизируете свое время.

      Какими инструментами вы будете владеть после обучения ИИ:

      • Генерировать необходимый контент
      • Работать с любыми (даже очень большими) объемами информации.
      • Писать эффективные промпты для любой нейросети.
      • Сможете продвигать телеграмм каналы и социальные сети
      • Получать точные результаты от ИИ
      • Сможете глубоко разобрать применение ИИ в любой конкретной сфере

      Преимущества ИИ:

      1. Самообучение. Алгоритм ИИ самостоятельно принимает решение о методе выполнения определенной вами задачи. Запрограммированы постоянно улучшать собственные результаты.
      2. Фильтрация. Нейросети способны эффективно фильтровать шумы и обрабатывать только необходимую информацию.
      3. Короткий период адаптации. Нейросети созданы таким образом, что они продолжают эффективно работать даже при изменении входных данных.
      4. Рабочая устойчивость. Даже при повреждении некоторых нейронов искусственной сети остальные будут продолжать функционировать. (но точность работы снизится)
      5. Скорость. Быстродействие множества микропроцессоров зависит от вычислительной мощности.

      Недостатки ИИ:

      1. Проблема насыщенности сети мешает подбору наилучшего коэффициента.
      2. Не дает единственно верного варианта.
      3. Много времени и сил требуется для настройки элементов, связей и дальнейшего построения модели.
      4. При недостатке количества доступного материала могут возникнуть проблемы при подготовке выборки по обучению.
      5. Дорогая стоимость коммерческих продуктов для дообучения нейросетей.
      6. Не выявляет закономерности, а запоминает ответы.
      7. Невозможно получить ответ, как нейросеть пришла к тому или иному ответу.
      8. ИИ не могут запоминать навыки и использовать их в динамических и изменяющихся средах.

      Дата публикации статьи: 08.07.2021

      Комментарии закрыты.