Читать книги » Книги » Компьютеры и Интернет » Прочая околокомпьютерная литература » Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Читать книгу Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков, Сергей Сергеевич Марков . Жанр: Прочая околокомпьютерная литература / Программирование.
Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков
Название: Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
Дата добавления: 23 январь 2025
Количество просмотров: 17
(18+) Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту для удаления материала.
Читать онлайн

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта читать книгу онлайн

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - читать онлайн , автор Сергей Сергеевич Марков

Новый этап в области компьютерных технологий часто называют очередной «весной искусственного интеллекта». Её начало обычно отсчитывают с момента появления нейронной сети, сегодня известной под названием AlexNet, успех которой в распознавании зрительных образов возвестил о начале «революции глубокого обучения». В результате этой революции машинам удалось превзойти человеческий уровень при решении множества задач. Сегодня уже мало кого удивляют победы машин над сильнейшими игроками в го, создание ими музыки и картин, предсказание нейронными сетями пространственной структуры белков и другие вещи, которые десять лет назад мы посчитали бы чудесами. Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) быстро вошли в нашу жизнь и стали её неотъемлемой частью. Например, каждый раз, когда вы делаете фотографию при помощи смартфона, её обработку выполняет нейронная сеть.
На смену весне искусственного интеллекта приходит лето. Эта книга рассказывает о том, какие события в истории науки привели к началу этого лета, о современных технологиях ИИ и их возможностях, а также пытается приоткрыть завесу, скрывающую от нас мир ближайшего будущего.
Мифы и заблуждения об искусственном интеллекте, страхи, насущные проблемы, перспективные направления исследований — обо всём этом вы узнаете из «Большой книги искусственного интеллекта».

Перейти на страницу:
Jenatton R., Pinto A. S., Keysers D., Houlsby N. (2021). Scaling Vision with Sparse Mixture of Experts // https://arxiv.org/abs/2106.05974

2895

Romero A. (2021). GPT-3 Scared You? Meet Wu Dao 2.0: A Monster of 1.75 Trillion Parameters / towards data science, Jun 6, 2021 // https://towardsdatascience.com/gpt-3-scared-you-meet-wu-dao-2-0-a-monster-of-1-75-trillion-parameters-832cd83db484

2896

Alayrac J.-B., Donahue J., Luc P., Miech A. (2022). Tackling multiple tasks with a single visual language model / DeepMind blog, April 28, 2022 // https://www.deepmind.com/blog/tackling-multiple-tasks-with-a-single-visual-language-model

2897

Alayrac J.-B., Donahue J., Luc P., Miech A., Barr I., Hasson Y., Lenc K., Mensch A., Millican K., Reynolds M., Ring R., Rutherford E., Cabi S., Han T., Gong Z., Samangooei S., Monteiro M., Menick J., Borgeaud S., Brock A., Nematzadeh A., Sharifzadeh S., Binkowski M., Barreira R., Vinyals O., Zisserman A., Simonyan K. (2022). Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning // https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/tackling-multiple-tasks-with-a-single-visual-language-model/flamingo.pdf

2898

Hoffmann J., Borgeaud S., Mensch A., Sifre L. (2022). An empirical analysis of compute-optimal large language model training / DeepMind blog, April 12, 2022 // https://www.deepmind.com/publications/an-empirical-analysis-of-compute-optimal-large-language-model-training

2899

Hoffmann J., Borgeaud S., Mensch A., Buchatskaya E., Cai T., Rutherford E., de Las Casas D., Hendricks L. A., Welbl J., Clark A., Hennigan T., Noland E., Millican K., van den Driessche G., Damoc B., Guy A., Osindero S., Simonyan K., Elsen E., Rae J. W., Vinyals O., Sifre L. (2022). Training Compute-Optimal Large Language Models // https://arxiv.org/abs/2203.15556

2900

Kirillov A., Mintun E., Ravi N., Mao H., Rolland C., Gustafson L., Xiao T., Whitehead S., Berg A. C., Lo W.-Y., Dollár P., Girshick R. (2023). Segment Anything // https://arxiv.org/abs/2304.02643

2901

Cizek K., Uricchio W., Wolozin S. (2019). Media co-creation with non-human systems / Cizek K., Uricchio W., Anderson J., Carter M. A., Detroit Narrative Agency, Harris T. A., Holmes M., Lachman R., Massiah L., Mertes C., Rafsky S., Stephenson M., Winger-Bearskin A., Wolozin S. (2019). Collective Wisdom. Massachusetts Institute of Technology // https://doi.org/10.21428/ba67f642.f7c1b7e5

2902

Ayerle J. (2018). Un'emozione per sempre 2.0: starring Ornella Muti / YouTube, Mar 23, 2018 // https://www.youtube.com/watch?v=c1vVHAY8Mc4

2903

Reichert C. (2019). This deepfake shows an impressionist taking on 20 celebrities, convincingly / c|net, Oct. 10, 2019 // https://www.cnet.com/news/this-deepfake-shows-an-impressionist-take-on-20-celebrities-convincingly/

2904

Grossman D. (2017). How LucasFilm Made Grand Moff Tarkin Look Real in 'Rogue One' / Popular Mechanics, Jan 6, 2017 // https://www.popularmechanics.com/culture/movies/a24641/grand-moff-tarkin-rogue-one/

2905

Orange B. A. (2016). Lucasfilm Responds to Rogue One CG Character Backlash / MovieWeb, December 27, 2016 // https://movieweb.com/rogue-one-tarkin-leia-cg-character-backlash-lucasfilm/

2906

Clarke C. (2017). How 3D scanning brought grand moff Tarkin back to life for Rogue One / 3D Printing Industry, January 27th 2017 // https://3dprintingindustry.com/news/3d-scanning-brought-grand-moff-tarkin-back-life-rogue-one-104458/

2907

Itzkoff D. (2016). How ‘Rogue One’ Brought Back Familiar Faces / The New York Times, Dec. 27, 2016 // https://www.nytimes.com/2016/12/27/movies/how-rogue-one-brought-back-grand-moff-tarkin.html

2908

Grossman D. (2018). Here's Harrison Ford Starring in 'Solo' Thanks to Deepfakes / Popular Mechanics, Oct, 17, 2018 // https://www.popularmechanics.com/culture/movies/a23867069/harrison-ford-han-solo-deepfakes/

2909

Radulovic P. (2018). Harrison Ford is the star of Solo: A Star Wars Story thanks to deepfake technology / Polygon, Oct 17, 2018 // https://www.polygon.com/2018/10/17/17989214/harrison-ford-solo-movie-deepfake-technology

2910

Winick E. (2018). How acting as Carrie Fisher's puppet made a career for Rogue One's Princess Leia / MIT Technology Review, October 16, 2018 // https://www.technologyreview.com/2018/10/16/139739/how-acting-as-carrie-fishers-puppet-made-a-career-for-rogue-ones-princess-leia/

2911

Петров О. (2020). Как из четырёх минут речи мы воссоздали голос молодого Леонида Куравлёва / Хабр, 2 декабря // https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/530876/

2912

Буйлов М. (2020). Сберегательный образ жулика / Коммерсант. № 227 от 10.12.2020. С. 7 // https://www.kommersant.ru/doc/4604689

2913

Старовойтов О. (2020). Сбер 2020 и его амбассадор Жорж Милославский / finversia, 13.12.2020 // https://www.finversia.ru/publication/sber-2020-i-ego-ambassador-zhorzh-miloslavskii-86613

2914

https://github.com/deepfakes/faceswap

2915

Perov I., Gao D., Chervoniy N., Liu K., Marangonda S., Umé C., Mr. Dpfks, Facenheim C. S., RP L., Jiang J., Zhang S., Wu P., Zhou B., Zhang W. (2020). DeepFaceLab: A simple, flexible and extensible face swapping framework // https://arxiv.org/abs/2005.05535

2916

https://github.com/iperov/DeepFaceLab

2917

Siarohin A., Lathuilière S., Tulyakov S., Ricci E., Sebe N. (2020). First Order Motion Model for Image Animation // https://arxiv.org/abs/2003.00196

2918

Ranftl R., Lasinger K., Hafner D., Schindler K., Koltun V. (2019). Towards Robust Monocular Depth Estimation: Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer // https://arxiv.org/abs/1907.01341

2919

Esser P., Chiu J., Atighehchian P., Granskog J., Germanidis A. (2023). Structure and Content-Guided Video Synthesis with Diffusion Models // https://arxiv.org/abs/2302.03011

2920

Runway Research (2023). Gen-2: The Next Step Forward for Generative AI. // https://research.runwayml.com/gen2

2921

Clark A., Donahue J., Simonyan K. (2019). Adversarial Video Generation on Complex Datasets // https://arxiv.org/abs/1907.06571

2922

Kahembwe E., Ramamoorthy S. (2019). Lower Dimensional Kernels for Video Discriminators // https://arxiv.org/abs/1912.08860

2923

Singer U., Polyak A., Hayes T., Yin X., An J., Zhang S., Hu Q., Yang H., Ashual O., Gafni O., Parikh D., Gupta S., Taigman Y. (2022). Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video Data // https://arxiv.org/abs/2209.14792

2924

Hong W., Ding M., Zheng W., Liu X., Tang J. (2022). CogVideo: Large-scale Pretraining for Text-to-Video Generation via Transformers // https://arxiv.org/abs/2205.15868

2925

Khachatryan L., Movsisyan A., Tadevosyan V., Henschel R., Wang Z., Navasardyan S., Shi H. (2023). Text2Video-Zero: Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators // https://arxiv.org/abs/2303.13439

2926

Перейти на страницу:
Комментарии (0)