Browse.ai - нейронка автоматически отслеживает любые изменения на выбранных вами сайтах — можно первыми узнавать о новых вакансиях, загруженных документах или новостях.
Настроить параметры мониторинга можно самому, после этого сервис будет присылать вам уведомления об изменениях.
Все данные можно сформировать в гугл-таблицу или импортировать в CRM.
Ссылка
Источник
Flawless AI показали нейросеть, которая легко меняет диалоги в кино вместе с движениями губ актеров, может убрать мат и поменять язык. Причем в сервисе очень качественная кинематографическая синхронизация губ
Уже вижу как противники развития искусственного интеллекта твердят, что благодаря собранным биометрическим данным и этому сервису можно на раз-два получить поддельного человека 👻
Подписывайтесь на ИИшница 🍳 - тут все самое интересное из мира новых технологий и нейросетей 🤖
Мы не готовы: теперь даже детские коляски делают с ИИ.
Родители, вам такое надо?
NeuroTrends 👇:
https://t.me/neuro_trends8/7109
Вам интересно узнать о мире нейронных сетей и их различных типах? Нейронные сети - это тип модели искусственного интеллекта (ИИ), которая призвана имитировать работу человеческого мозга. В этой статье мы рассмотрим различные типы нейронных сетей, такие как конволюционные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие, выделив их уникальные характеристики и примеры использования.
Введение в нейронные сети
Нейронные сети построены с использованием взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые работают вместе для обработки сложных данных и принятия решений. Каждый нейрон получает входные данные, обрабатывает их, а затем передает выходные данные следующему слою нейронов. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет получен конечный результат. Нейронные сети способны обучаться на основе данных, что позволяет им распознавать закономерности, делать прогнозы и решать разнообразные задачи.
Конволюционные нейронные сети (CNN)
Конволюционные нейронные сети (CNN) - это тип нейронных сетей, используемых в основном для распознавания и обработки изображений. CNN разработаны для автоматического и адаптивного обучения пространственной иерархии признаков на основе входных изображений. Они состоят из нескольких слоев, включая конволюционные слои, слои объединения и полностью связанные слои. CNN произвели революцию в области компьютерного зрения и широко используются в таких приложениях, как распознавание лиц, обнаружение объектов и анализ медицинских изображений.
Рекуррентные нейронные сети (РНС)
Рекуррентные нейронные сети (РНС) - это тип нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных, таких как временные ряды и естественный язык. В архитектуре РНС есть циклы, что позволяет им сохранять память о прошлых входных данных. Это делает RNN особенно эффективными для задач, требующих понимания контекста и долгосрочных зависимостей. RNN широко используются в таких приложениях, как распознавание речи, машинный перевод и анализ настроения.
Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM)
Сети с длинной кратковременной памятью (LSTM) - это разновидность RNN, которая предназначена для решения проблем, связанных с исчезающими и разрывающимися градиентами. LSTM имеют более сложную архитектуру, включающую ячейки памяти, входные ворота, выходные ворота и ворота забывания. Это позволяет LSTM эффективно улавливать долгосрочные зависимости в данных и сохранять информацию в более длинных последовательностях. LSTM широко используются в задачах с последовательными данными, таких как распознавание речи, распознавание рукописного текста и предсказание временных рядов.
Заключение
В заключение следует отметить, что нейронные сети являются мощным инструментом в области искусственного интеллекта, причем существует множество их типов, предназначенных для работы с различными типами данных и задач. Конволюционные нейронные сети (CNN) отлично справляются с обработкой изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) идеальны для работы с последовательными данными, а сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) эффективны для улавливания долгосрочных зависимостей. Понимая характеристики и примеры использования различных типов нейронных сетей, разработчики и исследователи могут использовать эти модели для создания инновационных решений в области ИИ. А вы уже познакомились с миром нейронных сетей и их разнообразными применениями?
Метаописание: Познакомьтесь с различными типами нейронных сетей, такими как CNN и RNN, узнайте об их уникальных характеристиках и вариантах использования в приложениях ИИ.
Если не хочешь отстать от прогресса подпишись на наш тг- https://t.me/Neiroseti_AI_promt (новости из сферы ии и всё про нейронные сети)
Появление передовых технологий на основе искусственного интеллекта открыло новые горизонты для творчества и редактирования видео. Одним из последних достижений в этой области является нейросеть GoEnhance AI, позволяющая преобразовывать видео в различные стили с впечатляющей легкостью.
GoEnhance AI предлагает пользователям простой и доступный способ полностью изменить внешний вид их видео. С помощью этого инновационного инструмента вы можете преобразовать обычное видео в захватывающее произведение искусства, используя широкий спектр стилей, включая пиксельный вид, анимацию и даже стиль аниме.
Одно из главных преимуществ GoEnhance AI заключается в его удобстве и доступности. Независимо от уровня ваших навыков в редактировании видео, нейросеть предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс, который позволяет легко загрузить видео и выбрать желаемый стиль. Это делает GoEnhance AI отличным выбором как для профессионалов, так и для новичков, желающих экспериментировать с видео-трансформацией.
GoEnhance AI может стать достойной альтернативой другим инструментам на рынке, таким как DomoAI. Хотя DomoAI предлагает впечатляющие функции, GoEnhance AI идет дальше, предоставляя дополнительные уникальные возможности. Одним из основных преимуществ GoEnhance AI является наличие бесплатной пробной версии, что позволяет пользователям экспериментировать с ее функциями без каких-либо финансовых рисков.
Таким образом, если вы ищете мощный и доступный инструмент для преобразования видео, GoEnhance AI предлагает захватывающее путешествие в мир творческих возможностей. С его впечатляющими функциями и удобством использования он может стать вашим идеальным выбором для создания захватывающих видео-произведений.
⚠️Иску́сственный интелле́кт (ИИ) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека, наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
⚠️Суперкомпьютер (СверхЭВМ, СуперЭВМ, сверхвычислитель) — специализированная вычислительная машина, значительно превосходящая по своим техническим параметрам и скорости вычислений компьютеры общего пользования.
СУПЕРКОМПЬЮТЕР
⚠️Виртуальная реальность ( VR, искусственная действительность) — созданный техническими средствами мир, передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, осязание и другие. Виртуальная реальность имитирует как воздействие, так и реакции на воздействие. Для создания убедительного комплекса ощущений реальности компьютерный синтез свойств и реакций виртуальной реальности производится в реальном времени.
ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ
⚠️Портал — разрыв в пространстве-времени, искусственного или естественного происхождения, позволяющий материи мгновенно перемещаться между двумя точками пространства или времени. Также во многих произведениях жанра фэнтези портал представляет собой искусственно создаваемый проход, «коридор» или «окно» из одного места в другое (или даже из одного мира в другой).
Прошлое — часть линии времени, состоящая из событий, которые уже произошли.
ПРОШЛОЕ
⚠️Документальная фотография — ветвь фотоискусства, направление фотографии, художественная программа которого ориентирована на изображение достоверного. Центральная идея документальной фотографии — обращение к реальным событиям. В некоторых случаях документальная фотография формируется как обращение или призыв и подразумевает создание фотографического документа.
⚠️Архив - это совокупность архивных документов, а также архивное учреждение или структурное подразделение учреждения, организации и предприятия, осуществляющее прием и хранение архивных документов в интересах пользователей.
Будущее — гипотетический отрезок линии времени, множество событий, которые ещё не произошли, но могут произойти.
БУДУЩЕЕ
⚠️Создание мира, миропостроение — это процесс построения воображаемого мира, иногда связанного с целой вымышленной вселенной. Получившийся мир можно назвать сконструированным гипотетическим миром.
⚠️Миропостроение может быть спроектировано сверху вниз, снизу вверх или при комбинации этих подходов. Официальное руководство построения мира обозначают эти термины как «снаружи внутрь» и «изнутри наружу» соответственно. В нисходящем подходе дизайнер сначала создает общее описание мира, определяя общие характеристики: жителей мира, уровень технологий, основные географические особенности, климат и история. Оттуда они развивают остальной мир с возрастающей детализацией. Этот подход может включать создание основ мира, за которыми следуют такие уровни, как континенты, цивилизации, нации, города и поселки. Мир, построенный сверху вниз, имеет тенденцию быть хорошо интегрированным, с соответствующими компонентами, подходящими друг другу. Однако может потребоваться значительная работа, прежде чем будет завершено достаточно подробностей, чтобы сеттинг стал полезным, например, в качестве сеттинга для истории.
⚠️Возможно, самое основное соображение в построении мира — то, в какой степени вымышленный мир будет основан на физике реального мира в сравнении с магией. В то время как магия является более распространенным элементом фэнтезийных сеттингов, научно-фантастические миры могут содержать их магические или технологические эквиваленты.
Термин «worldbuilding» был впервые использован в «Эдинбургском обзоре» в декабре 1920 года и появился в статье Артура Стэнли Эддингтона «Пространство-время и гравитация: обзор общей теории относительности», чтобы описать процесс придумывания гипотетических миров с различными физическими законами.
⚠️ Возможно через несколько десятилетий, технологии продвинутся вперёд и произойдет новый этап в развитии возможности перемещения во времени...
Screenshot-to-code - нейросеть, которая бесплатно генерирует HTML/CSS-код рабочего вебсайта на основе скриншотов с помощью моделей GPT-4 Vision и DALL-E 3. Требует локального запуска.
Сервис превращает скриншот в код - HTML/Tailwind CSS, или React или Vue или Bootstrap. Он использует искусственный интеллект GPT-4 Vision, чтобы генерировать код, и DALL-E 3, чтобы создавать похожие изображения. Вы также можете ввести URL, чтобы клонировать живой веб-сайт.
Например, если вы хотите клонировать сайт YouTube, вы можете ввести его URL в приложение и получить код на React
Подписывайтесь на ИИшница 🍳 - тут все самое интересное из мира новых технологий и нейросетей 🤖
