Искусственный интеллект на Python, код, разработка, подход, методика.

12+
12+

41 просмотр

3 дня назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав

Искусственный интеллект на Python, код, разработка, подход, методика.

12+
12+

41 просмотр

3 дня назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав
12+
12+

41 просмотр

3 дня назад

Посмотрите план практический шагов, движуха уже началась. Искусственный интеллект на Python, код, разработка, подход, методика. Видео https://rutube.ru/video/693f3e5e05514c93810cadf21088ecf9/ Здесь рассказаны практические шаги, которые уже начали делать. 1. Разбор трансформера Llama выглядит вот так. Разбираем по частям. по принципу ситроена. Ситроен купил авто, разобрал, собрал и сделал свой. нам даёт полное понимание, как устроен и работает реальный механизм внимания. Сводит в таблицу и рисуем. Нас интересует только механизм внимания. Есть примерно 900 наверное больше направлений работы с вниманием. С ними продолжим тестирование. 2. Среда выглядит так, показано в видео.... Уже приступили к написанию фреймворка по разработке ИИ. Посмотрите видео, нам в этом поможет Джанго, берём ModelBase, создаём свой менеджер, как методы тестируем любые части ИИ. Если все это писать с нуля. то ушли бы годы. поэтому воспользуемся, 20 летним опытом джанго. Сразу отвечаю на вопрос. Так что это будет Джанго ИИ. Нет, Джанго только тестовая среда потом можно вырезать и сделать отдельный код. Хотя может быть полноценным и ИИ, много ИИ. Цель среды. Написать много ИИ. Научить их взаимодействовать. Размести в облако, один обучился, знают остальные. Но при этом для решения задач использовать подход Линукс, то есть пакетный, Отдельный ИИ должен решать направление задача хорошо, но обучаться и само обучаться. Почему это разумно. Потому что ИИ можно заточить под определённые задачи. То есть сосредоточится на механизме обучения, например ИИ только с цифрами лучше справятся с любой областью, где можно подсчитать, вывести статистику. найти проблему, медицина, радио электроника и т .д. Другой ИИ, будет лучше работать со словами. Теперь важно, мы работаем только над механизмом внимания и точностью подбора это нужно для всех ИИ. Видео https://rutube.ru/video/693f3e5e05514c93810cadf21088ecf9/ репо https://github.com/dev-hackers/django_russian_chat Выберите свой темп обучения: Для новичков фундамент и уверенность Для практиков глубина и скорость Для профи максимальная интенсивность и поддержка https://spb-tut.ru/pricing/ Канал Рутуб https://rutube.ru/channel/73285589/ django_russian_chat https://github.com/dev-hackers/django_russian_chat

, чтобы оставлять комментарии