Искусственный интеллект в образовании — Урок Цифры 2021-2022

Вы: *

Ученик

Учитель

Родитель

Если под вашим аккаунтом уроки будут проходить ученики, вы сможете добавить их в личном кабинете, чтобы мы корректно считали статистику прохождений и упростили вам доступ к тренажерам.

E-mail *

Пароль *

Повторите пароль *

Я не из России

Страны: *Выбрать

Регион: *ВыбратьАдыгеяАлтайАлтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБашкортостанБелгородская областьБрянская областьБурятияВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьДагестанЕврейская АОЗабайкальский крайИвановская областьИнгушетияИркутская областьКабардино-БалкарияКалининградская областьКалмыкияКалужская областьКамчатский крайКарачаево-ЧеркессияКарелияКемеровская областьКировская областьКомиКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКрымКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМордовияМоскваМосковская областьМурманская областьНенецкий АОНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРеспублика Марий ЭлРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСаха (Якутия)Сахалинская областьСвердловская областьСевастопольСеверная Осетия — АланияСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТатарстанТверская областьТомская областьТульская областьТываТюменская областьУдмуртияУльяновская областьХабаровский крайХакасияХанты-Мансийский АО — ЮграЧелябинская областьЧеченская республикаЧувашская республикаЧукотский АОЯмало-Ненецкий АОЯрославская область

Город (если не нашли свой, выберите центр вашего региона): *Выбрать

Класс: *Выбрать1-й2-й3-й4-й5-й6-й7-й8-й9-й10-й11-й

Обычно я прохожу тренажер один

Снимите галочку, если предполагаете, что с вашего профиля уроки будут проходить множество учеников. Например, когда все ученики сидят за одним компьютером.

Авторизация в VK Connect

Авторизируйтесь, чтобы использовать VK Connect для дальнейших входов в личный кабинет

Открытый урок по AI (видеоурок, 2020) — смотреть онлайн бесплатно в хорошем качестве Full HD (1080) или HD (720)

Команда Сбера провела первый открытый урок по искусственному интеллекту. В рамках урока рассказали истории успеха ребят, еще школьников и студентов, которые уже создали свои первые ИИ-проекты, победили во множестве специализированных конкурсов и поделятся своим опытом! Участники: Александр Ведяхин, Сбербанк Анна Арчибасова — COO & Head analytics компании-разработчика self-drive систем для грузовых автомобилей Contour (Чехия, Россия, Китай) Кирилл Аверьянов — Номинант в рейтинге Forbes 30 до 30, основатель стартапа Matt.fun Денис Шилов — Основатель стартапа Facel — устройство для управления техники мимикой и определения параметров здоровья по сигналу с 2 точек за ушами Даниил Казанцев — Студент, Победитель Google Science Fair, разработчик устройства для сурдоперевода на основе интерпретации активности мышц руки при помощи DNN Никита Козлов — Студент, Абсолютный победитель Международного конкурса детских инженерных команд (ICСET) Михаил Яснов — Финалист Олимпиады Кружкового движения НТИ по AI А во второй интерактивной части урока показали совместно с крупнейшим российским лейблом возможности Creative AI алгоритма. Участники: Максим Еременко — CDS, Сбербанк Павел Курьянов — Генеральный директор и соучредитель лейбла Black Star Даня Милохин Егор Шип Rakhim Zivert.
Командой Sber AI были сгенерировали видео на основе музыкальной дорожки и полного текста песни с помощью state-of-the-art-архитектур нейронных сетей. Основной из них является BigGAN, используемая для генерации картинок. Вторая технология — SBERT применяется для выделения общего смысла из любой строки с текстом. Это языковая модель, которая умеет представлять любой текст в виде числового вектора так, чтобы близкие векторы соответствовали фразам, схожим по смыслу. Таким образом, можно по любой строке из любой песни найти близкую ей по смыслу категорию, понятную BigGAN. А уже затем с помощью BigGAN сгенерировать картинку с изображением объекта из этой категории. Проделав такую процедуру для каждой строки из песни, а затем объединив полученные образы с автоматическими колебаниями кадров в такт музыке, были получены действительно захватывающие видеоролики, которые соответствуют смыслу представленных треков и наглядно отражают представление AI о смысле композиции.

Уроки фотошоп

Большинство людей, которые хотят научиться работать в Photoshop, быстро разочаровываются только начав изучать данную программу. Начинающие пользователи фотошопа уверены, что хотели бы познать эту программу, но обучение может стоить больших денег и брать специальные курсы по работе в программе достаточно накладно. Так же многие считают, что на уроки фотошоп необходимо тратить много времени, а простых способов освоения данной программы не существует.

Хотя программа Adobe Photoshop, как говорят разработчики и опытные пользователи, является «дружественной», многие новички пугаются ее интерфейса из-за наличия большого количества функций и инструментов. Для начинающих пользователей фотошопа наличие большого количества инструментов в программе создает впечатление о ее сложности и соответственно недоступности, в результате чего мотивация на изучение пропадает. В других случаях, пользователь понимает, что углубленное изучение функционала программы позволит ему раскрыть колоссальные возможности.

Если вы хотите научиться работать в фотошопе вам действительно потребуется много сил, времени и терпения. Уроки фотошоп можно изучать по онлайн-учебникам или курсам с опытними преподавателями. Если вы решили обучаться работе с программой самостоятельно, используя онлайн-уроки, то будьте готовы к тому, что вы найдете огромное количество уроков и инструкций, но большинство из них не раскрывают полностью суть самого метода работы с программой, либо автор по своей неопытности использует метод, который можно заменить на более простой.

С другой стороны, обучаясь по видео-урокам вы сможете все действия автора производить пошагово вместе с ним, тем самым разбирать каждое его действие. При необходимости видео-урок можно перемотать или вообще скачать себе на компьютер и просматривать когда это понадобиться.

Несомненно, что достаточно быстрым и интересным способом изучения программы является изучение фотошопа по видео-урокам. Уроки фотошоп в видео формате, дают обучающемуся массу преимуществ, главным из которых является то, что автор видео пошагово рассматривает каждое свое действие, тем самым давая обучающемуся возможность повторять за ним все манипуляции и запоминать технику исполнения.

Еще одним не маловажным преимуществом является то, что начинающий может изучать видео-урок в удобном ему темпе, т.е. поставить где-то на паузу или перемотать назад и т.п..

В любом случае, если вы хотите изучить программу фотошоп, то необходимо постоянно тренироваться и тратить на обучение не менее нескольких часов в день, тогда результат не заставит себя ждать!

Курс по искусственному интеллекту — запишитесь на сертификацию по искусственному интеллекту

Этот сертификационный курс по искусственному интеллекту, разработанный совместно с IBM, включает более 15 реальных фирменных проектов в различных областях. Эти проекты разработаны, чтобы помочь вам освоить ключевые концепции искусственного интеллекта, такие как обучение с учителем и без учителя, обучение с подкреплением, машины опорных векторов, глубокое обучение, TensorFlow, нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.

Это сертификационное обучение ИИ включает завершающий проект, позволяющий вам вернуться к концепциям, изученным в ходе учебного курса по ИИ. Вы пройдете специальные курсы искусственного интеллекта с наставником, чтобы создать высококачественный отраслевой проект, решающий реальную проблему. Проект Capstone будет охватывать ключевые аспекты от исследовательского анализа данных до создания и подгонки модели. Чтобы завершить этот завершающий проект, вы будете использовать передовые контролируемые и неконтролируемые алгоритмы на основе искусственного интеллекта, такие как регрессия, полиномиальный наивный байесовский алгоритм, SVM, алгоритмы на основе дерева и НЛП в выбранной вами области.После успешной отправки проекта вы не только получите сертификат о завершении курса по искусственному интеллекту, но и получите проект, который можно будет продемонстрировать потенциальным работодателям в качестве свидетельства вашего обучения.

Проект 1

Социальные сети

Используя NLP и машинное обучение, создайте модель для выявления неприемлемых твитов, которые следует удалить с платформы Twitter, чтобы предотвратить социальную ненависть и негатив.

Проект 2

Электронная коммерция

Предоставленный набор данных содержит обзоры фильмов, сделанные клиентами Amazon. Выполните анализ данных в наборе данных обзоров фильмов клиентов Amazon и создайте алгоритм рекомендаций машинного обучения, который предоставляет рейтинги для каждого из пользователей.

Проект 3

Производство автомобилей

Mercedes-Benz хочет сократить время на своем испытательном стенде, чтобы сократить время, необходимое для вывода автомобиля на рынок.Создайте и оптимизируйте алгоритм машинного обучения для решения этой проблемы.

Проект 4

Розничная торговля

Прогнозирование точных продаж в магазинах Walmart с учетом влияния рекламных акций со скидками. Проверьте влияние макроэкономических факторов, таких как индекс потребительских цен и уровень безработицы, на продажи.

Проект 5

Телекоммуникации

Comcast хочет улучшить качество обслуживания клиентов, выявляя проблемные области, которые снижают удовлетворенность клиентов, и устраняя их, и ищет рекомендации, которые можно реализовать.

Проект 6

Электронная коммерция

Выполнение анализа данных об отзывах потребителей Amazon о различных продуктах на основе предоставленного набора данных и прогнозирование настроений или удовлетворенности на основе характеристик или текста обзора

Проект 7

Финансы

Финансовая индустрия является крупнейшим работодателем специалистов по данным. Он сталкивается с постоянными атаками мошенников, которые пытаются обмануть систему. Правильное выявление мошеннических транзакций часто является сложной задачей, но важно, чтобы компании, выпускающие кредитные карты, могли распознавать мошеннические транзакции по кредитным картам.Вам необходимо попробовать различные методы, такие как контролируемые модели с передискретизацией, неконтролируемое обнаружение аномалий и эвристики, чтобы достичь максимальной точности обнаружения мошенничества.

Проект 8

Розничная торговля

Прогнозирование спроса является одной из ключевых задач при эксплуатации и оптимизации цепочки поставок в розничной торговле. Чтобы сделать это эффективно, профессионалы должны хорошо разбираться в науке о данных и методах ансамбля. Вам необходимо спрогнозировать ежедневные продажи для каждого магазина на один месяц.

планов уроков ИИ | Центр цифровых технологий

Профессиональное обучение ИИ

Откройте для себя возможности бесплатного профессионального обучения для учителей, знакомящих с основами искусственного интеллекта.

На занятиях представлено руководство, демонстрирующее, как использовать ИИ для вовлечения учащихся во многие основные концепции и приложения в Австралийской области обучения цифровым технологиям (F–10), а также ряд общих возможностей.

Здесь вы можете получить доступ к записям, слайдам презентации и всем соответствующим ресурсам.Сессии проходили в августе-сентябре 2021 года.

Люди демонстрируют естественный интеллект, в отличие от машин, демонстрирующих искусственный интеллект (ИИ).

AI имеет различные определения, однако для наших целей мы используем определение «любое устройство, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют его шансы на успешное достижение своих целей» ^[1] . Кроме того, эти устройства имитируют человеческие способности, такие как общение, обучение и решение проблем.Устройства используют набор взаимосвязанных технологий, используемых для автономного решения проблем и выполнения задач для достижения определенных целей без явного руководства со стороны человека ^[2] .

Машинное обучение — это часть ИИ. Машинное обучение обычно используется для включения других областей ИИ, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение.

• Обработка естественного языка (NLP) — это способность машин интерпретировать и анализировать формы человеческого общения, такие как текст и речь.НЛП стремится имитировать человеческое общение, обучая машину читать, писать, говорить и слушать, предоставляя ей множество примеров коммуникационных данных и обучая машину на примерах или позволяя ей обнаруживать закономерности самостоятельно. НЛП используется в таких технологиях, как автозаполнение Google и виртуальные помощники.

  Компьютерное зрение — это способность машин распознавать объекты на изображениях или видео. Компьютерное зрение стремится имитировать человеческое зрение, обучая машину множеству примеров помеченных изображений или самостоятельно обнаруживая закономерности, найденные в изображениях.Примеры компьютерного зрения включают маркировку лиц на фотографиях в социальных сетях и зрение, используемое беспилотными автомобилями.

Машинное обучение — это процесс создания искусственного интеллекта. Чтобы обучить машину, мы даем ей большое количество примеров данных, демонстрирующих, что мы хотели бы, чтобы она делала, чтобы машина могла понять, как это сделать самостоятельно. Система учится на шаблонах. Например, давая машине множество примеров изображений кошек и собак, она может распознать кошку или собаку без явных инструкций, вместо этого используя шаблоны и логические выводы.Алгоритмы машинного обучения в основном используют два подхода для достижения интеллекта, известных как обучение с учителем и обучение без учителя.

• Обучение с учителем — это метод, используемый в машинном обучении. В этом процессе человек предоставляет машине множество примеров того, что мы хотим, чтобы она идентифицировала вместе с меткой. Предоставляя множество примеров (повторение), машина изучает их (функции), чтобы самостоятельно выносить суждения.Обучение под наблюдением включает в себя классификацию данных — классификацию данных на основе их характеристик по бинарным категориям (например, кошки и собаки) или по нескольким категориям (например, яблоко, банан и апельсин).

  • Классификация — это метод контролируемого обучения, используемый для группировки данных на основе атрибутов или признаков. Люди могут добавлять метки к данным (например, для изображений или текста), которые сообщают машине об атрибутах или функциях (например, цвете, размере, форме, размерах) в каждых данных и о том, как группировать данные.Затем машина сопоставляет будущие данные на основе сходства новых данных с заранее определенными группами. Например, сортировка изображений кенгуру и вомбатов по количеству ног, хвосту или его отсутствию и размеру ушей.

    Регрессия — это контролируемый метод обучения, используемый для определения того, где данные соответствуют непрерывной форме (например, скорость автомобиля). В отличие от классификации, при которой данные распределяются по группам (например, скорость как медленная, средняя, ​​быстрая), регрессия фокусируется на прогнозировании того, как данные укладываются в числовую форму (т.г. скорость в цифрах). Люди предоставляют помеченную информацию о характеристиках, которые могут иметь отношение к данной вещи (например, рост и вес бегуна). Машина берет эти данные и делает прогнозы о том, где что-то соответствует континууму (например, скорость бегуна по сравнению с другими). Примеры регрессии включают прогнозирование местной погоды на основе количества осадков, влажности, температуры или прогнозирование цен на жилье на основе количества комнат, местоположения и удобства транспортировки.

• Неконтролируемое обучение предполагает предоставление машине большого объема данных и возможность самостоятельно находить закономерности в данных.Затем машина определяет категории. Этот процесс известен как кластеризация — группировка похожих объектов в одну категорию.

  • Кластеризация — это метод обучения без учителя, который позволяет компьютеру естественным образом обнаруживать закономерности в данных (например, для изображений или текста). Машина группирует данные на основе общих атрибутов или признаков, которые она находит в данных. Например, кластеризация используется для определения того, что люди могут захотеть посмотреть дальше, на основе того, что они просмотрели ранее (т.г. YouTube или Нетфликс).

Глубокое обучение является частью семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях (ИНС). Они вдохновлены работой нейронных сетей в человеческом мозге и обрабатывают данные со структурами, аналогичными структурам в биологическом мозге. При этом искусственные нейроны (называемые персептронами) образуют сети и взаимодействуют друг с другом, чтобы коллективно учиться и решать проблемы. ИНС учатся так же, как и мы, люди.Они используют петлю обратной связи, чтобы внести коррективы, когда совершают ошибку. Этот метод используется в Google Alpha Go и в беспилотных автомобилях.

1 Пул, Макворт и Гебель, 1998 г.,

2 Искусственный интеллект: решение проблем, рост экономики и улучшение качества жизни, Правительство Австралии 2019

Следующие идеи уроков охватывают ряд специализаций и подмножеств, обозначенных цветовой кодировкой. Нажмите на цветные квадраты, чтобы узнать больше о каждом определении.

Узнайте об искусственном интеллекте (ИИ)

НОВЫЙ модуль искусственного интеллекта и машинного обучения

Наш новый модуль учебной программы фокусируется на этике ИИ, исследует вопросы предвзятости, исследует и объясняет фундаментальные концепции с помощью ряда онлайновых и автономных занятий и групповых обсуждений.

Узнать больше  Изучить модуль

ИИ и машинное обучение влияют на весь наш мир, изменяя то, как мы живем и как мы работаем. Вот почему для всех нас крайне важно понимать эту все более важную технологию, в том числе не только то, как она разработана и применяется, но и ее социальные и этические последствия.

Присоединяйтесь к нам, чтобы исследовать ИИ в новой серии видеороликов, обучать ИИ для океанов более чем на 25 языках, обсуждать этику и многое другое!

ИИ для океанов Помогите А.И. очистите океаны, научив их обнаруживать мусор! Узнайте об обучающих данных и предвзятости, а также о том, как ИИ может решать мировые проблемы. Посмотреть план урока. Попробуйте активность

Как работает ИИ

Узнайте о том, как работает ИИ и почему это важно, из этой серии коротких видеороликов.С участием генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы и различных экспертов.

Смотреть видео

ИИ и этика

Студенты размышляют об этических последствиях ИИ, а затем вместе создают ресурс «Этический кодекс ИИ» для создателей ИИ и законодателей во всем мире.

Посмотреть план урока В сотрудничестве с

Мы благодарим Microsoft за поддержку нашего видения и миссии, направленной на то, чтобы у каждого ребенка была возможность изучать информатику и навыки, необходимые для достижения успеха в 21 веке.

НОВЫЙ модуль искусственного интеллекта и машинного обучения

Модуль искусственного интеллекта и машинного обучения — это примерно пятинедельный учебный модуль, который можно преподавать как отдельный модуль или как дополнительный модуль в CS Discoveries. Он фокусируется на этике ИИ, исследует проблемы предвзятости, а также исследует и объясняет фундаментальные концепции

.

Поскольку машинное обучение зависит от больших наборов данных, новый модуль включает в себя наборы данных из реальной жизни по здравоохранению, демографии и т. д., чтобы привлечь учащихся к изучению таких вопросов, как «Какую проблему может решить машинное обучение?» «Как ИИ может помочь обществу?» «Кому выгоден ИИ?» «Кому причиняют вред?» «Кто участвует?» «Кто отсутствует?»

Этические соображения будут в центре внимания этих дискуссий, с частыми дискуссиями и уроками, связанными с воздействием этих технологий.Это поможет учащимся развить целостное, вдумчивое понимание этих технологий, в то время как они изучают технические основы того, как эти технологии работают.

Как работает ИИ

В этой серии коротких видеороликов, представленных генеральным директором Microsoft Сатьей Наделлой, вы узнаете, как работает искусственный интеллект и почему это важно. Узнайте о нейронных сетях или о том, как ИИ учится, и изучите такие вопросы, как алгоритмическая предвзятость и этика принятия решений ИИ.

Что такое машинное обучение?

Этика и ИИ: равный доступ и алгоритмическая предвзятость

Этика и искусственный интеллект: конфиденциальность и будущее работы

Панельная дискуссия «Изучение этики ИИ»

Узнайте больше с некоторыми из наших любимых экспертов по искусственному интеллекту! Эта панельная дискуссия затрагивает такие важные вопросы, как алгоритмическая предвзятость и будущее работы. Соедините его с нашим планом уроков по искусственному интеллекту и этике, чтобы получить отличное введение в этику искусственного интеллекта!

Видео об ИИ от других организаций:

Дополнительные ресурсы

CS для добра

Ресурсы, которые вдохновят учащихся на глубокие размышления о роли информатики в создании более справедливого и устойчивого мира.

Посмотреть ресурсы

Детская чашка Imagine

Этот глобальный конкурс «Искусственный интеллект во благо» знакомит учащихся с инициативами Microsoft «Искусственный интеллект во благо», позволяя им решать мировые проблемы с помощью силы искусственного интеллекта.

Посмотреть ресурсы

Деятельность на основе ИИ и машинного обучения

Деятельность	Описание
Видящий ИИ	Бесплатное приложение, рассказывающее об окружающем мире на разных языках.
Быстрее, рисуй!	Может ли нейронная сеть научиться распознавать рисунки?
Обучаемая машина	Научите компьютер распознавать ваши изображения, звуки и позы.
Эксперименты ИИ с Google	Начните изучать машинное обучение с помощью изображений, рисунков, языка, музыки и многого другого.
Zooniverse — Снимок горной зебры	Помогите защитить зебру Кейп-Маунтин, находящуюся под угрозой исчезновения, идентифицируя различных животных на изображениях.
Акинатор	Подумайте о человеке, даже из книги или фильма, и это приложение угадает, о ком вы думаете, задавая вопросы.
Выживание лучших	Онлайн-игра, в которой вы используете машинное обучение для отбора кандидатов на собеседование. В процессе вы обнаружите, как предвзятость может проникнуть в приложения ИИ, и увидите, какое влияние она оказывает на вовлеченных людей.
Детская площадка ML	Интерактивная демонстрация нескольких распространенных алгоритмов машинного обучения со ссылками на дополнительные ресурсы для дальнейшего изучения.

Преподавайте и узнавайте об ИИ

Имя	Описание	Аудитория
Minecraft AI навсегда	Получите доступ к бесплатным ресурсам, включая план урока, видео, учебную программу по информатике и тренинги для учителей.(Требуется Minecraft: Education Edition)	К-12 (требуется чтение)
Бесплатные виртуальные мастерские от Microsoft	Пробудите любопытство на бесплатных семинарах по STEM и программированию.	К-12 (требуется чтение)
Машинное обучение для детей	Обучите модель машинного обучения с помощью текста, чисел или изображений и используйте ее для создания игр в Scratch.	К-12 (требуется чтение)
IBM: машинное обучение для детей	IBM: машинное обучение для детей	К-12 (требуется чтение)
ECS: искусственный интеллект (ИИ)	Новый альтернативный раздел учебной программы по изучению компьютерных наук (ECS).	Средняя школа
Элементы ИИ	Серия бесплатных онлайн-курсов, созданных Reaktor и Хельсинкским университетом.	Средняя школа
Когниматы	Образовательная платформа ИИ для создания игр, программирования роботов и обучения.	К-12 (требуется чтение)
AI4All: открытая учебная программа	Междисциплинарная адаптируемая учебная программа для учителей старших классов и учащихся, изучающих искусственный интеллект.Также включает серию «Bytes of AI», представляющую собой небольшие уроки, которые можно включить в любой класс.	Учителя средней школы
Массачусетский технологический институт: искусственный интеллект + учебная программа по этике	Проектная учебная программа для средней школы, в которой рассматриваются вопросы этики и воздействия ИИ на общество.	Учителя средних школ
Массачусетский технологический институт: танцы с ИИ	Учебная программа, основанная на проектах, по созданию интерактивных проектов искусственного интеллекта, ориентированных на движение.Все проекты выполняются в Scratch с использованием новых блоков искусственного интеллекта для обнаружения движений тела и лица.	Учителя средних школ
IBM: курс для самостоятельного изучения основ ИИ	Введение в искусственный интеллект для начинающих, предназначенное для учащихся старших классов. Студенты изучают основы искусственного интеллекта и получают значок в конце курса.	Учащиеся средней школы
ActuAI: деятельность ИИ	Серия связанных с ИИ занятий, которые можно выполнять дома или в рамках внеклассной программы.	Учащиеся, учителя или родители K-12
ECS: искусственный интеллект (ИИ)	Новый альтернативный раздел учебной программы по изучению компьютерных наук (ECS).	Учителя средних и старших классов
ISTE: ИИ в образовании	Коллекция ресурсов для обучения искусственному интеллекту в классе для всех классов. Включает ссылки на проекты и мероприятия, а также на профессиональное развитие учителей.	Учителя К-12
ИИ для учителей	Коллекция ресурсов, заданий, планов уроков и профессионального развития для внедрения ИИ в ваш класс.	Учителя К-12
Ресурсы AI4K12	Список ресурсов рабочей группы AI4K12 для учителей, заинтересованных в использовании ИИ в своих классах.	Учителя К-12

ИИ для океанов: за кулисами

Уровни 2–4 используют предварительно обученную модель, предоставленную проектом TensorFlow MobileNet. Модель MobileNet — это сверточная нейронная сеть, обученная на ImageNet, наборе данных из более чем 14 миллионов изображений, вручную аннотированных такими словами, как «воздушный шар» или «клубника». Чтобы настроить эту модель с помощью помеченных обучающих данных, которые учащийся генерирует в этом упражнении, мы используем технику, называемую трансферным обучением. Каждое изображение в обучающем наборе данных передается в MobileNet в виде пикселей, чтобы получить список аннотаций, которые, скорее всего, применимы к нему. Затем для нового изображения мы передаем его в MobileNet и сравниваем полученный список аннотаций с аннотациями из обучающего набора данных.Мы классифицируем новое изображение с тем же ярлыком (например, «рыба» или «не рыба»), что и изображения из обучающей выборки с наиболее похожими результатами.

На уровнях 6-8 используется машина опорных векторов (SVM). Мы смотрим на каждый компонент рыбы (например, глаза, рот, тело) и собираем все метаданные для компонентов (например, количество зубов, форма тела) в вектор чисел для каждой рыбы. Мы используем эти векторы для обучения SVM. На основе обучающих данных SVM разделяет «пространство» всех возможных рыб на две части, которые соответствуют классам, которые мы пытаемся выучить (например, «синяя» или «не синяя»).

[Вернуться к началу]

Практическое глубокое обучение для программистов

Если вы готовы приступить к делу прямо сейчас, вот как начать. Если вы хотите узнать больше об этом курсе, прочитайте следующие разделы, а затем вернитесь сюда.

Чтобы посмотреть видео, щелкните раздел Уроки на боковой панели навигации. У всех уроков есть стенограммы с возможностью поиска; нажмите «Поиск стенограммы» в верхней правой панели, чтобы найти слово или фразу, а затем щелкните ее, чтобы перейти прямо к видео в то время, которое появляется в стенограмме.Все видео снабжены субтитрами, а также переведены на китайский (简体中文) и испанский языки; во время просмотра видео нажмите кнопку «CC», чтобы включить и выключить их, и кнопку настройки, чтобы изменить язык.

Каждое видео охватывает главу из книги. Полная версия каждой главы книги доступна в виде интерактивной записной книжки Jupyter. Jupyter Notebook — самый популярный инструмент для работы с данными на Python, и на то есть веские причины. Он мощный, гибкий и простой в использовании. Мы думаем, вам понравится! Поскольку самое важное для изучения глубокого обучения — написание кода и экспериментирование, важно, чтобы у вас была отличная платформа для экспериментов с кодом.

Для начала мы рекомендуем использовать сервер Jupyter на одной из рекомендуемых онлайн-платформ (щелкните ссылки, чтобы узнать, как их использовать для курса):

• Colab: популярный бесплатный сервис от Google. Google довольно сильно изменил платформу для ноутбуков, поэтому сочетания клавиш другие, и не все работает (например, большая часть главы 2 не работает, потому что Colab не поддерживает создание графических интерфейсов веб-приложений)
• Gradient: в отличие от Colab, это «настоящий» блокнот Jupyter, поэтому все в курсе работает. Он также предоставляет место для хранения ваших ноутбуков и моделей. Однако иногда бесплатные серверы перегружаются, и тогда невозможно подключиться.

Если вы заинтересованы в опыте работы с полным сервером Linux, вы можете рассмотреть DataCrunch.io (очень новый сервис, поэтому мы не знаем, насколько он хорош, не требует настройки, очень выгодная цена и очень быстрые графические процессоры), или Google Cloud (чрезвычайно популярный сервис, очень надежный, но самые быстрые графические процессоры стоят намного дороже).Мы настоятельно рекомендуем использовать одну из рекомендуемых онлайн-платформ для запуска ноутбуков, а для , а не , использовать свой собственный компьютер, если вы не очень опытны в системном администрировании Linux и работе с драйверами графического процессора, CUDA и т. д.

Если вам нужна помощь, есть прекрасное интернет-сообщество, готовое помочь вам на forums.fast.ai. Прежде чем задать вопрос на форумах, внимательно поищите, возможно, на ваш вопрос уже был дан ответ. (Система форума не позволит вам публиковать сообщения, пока вы не проведете несколько минут на сайте, читая существующие темы.) Один момент, который многие студенты считают сложным, — это зарегистрироваться в Bing API для задачи загрузки изображения на уроке 2; вот полезный пост на форуме, объясняющий, как получить ключ Bing API, который вам понадобится для загрузки изображений.

уроков по управлению ИИ из файлов Facebook

С развитием все более совершенных систем искусственного интеллекта (ИИ) некоторые из ведущих мировых ученых, инженеров ИИ и бизнесменов выразили обеспокоенность тем, что человечество может потерять контроль над своими творениями, что приведет к тому, что стало называться контролем ИИ. Проблема.Основная предпосылка заключается в том, что в какой-то момент наш человеческий интеллект может превзойти искусственный интеллект и что мы не сможем поддерживать над ними значимый контроль. Если мы этого не сделаем, они могут действовать вопреки человеческим интересам с последствиями, которые становятся все более серьезными по мере роста сложности систем ИИ. Действительно, недавние разоблачения в так называемых «Файлах Facebook» содержат ряд примеров того, как одна из самых передовых систем искусственного интеллекта на нашей планете действует вразрез с интересами нашего общества.

В этой статье я излагаю, что мы можем узнать о проблеме управления ИИ, используя уроки, извлеченные из файлов Facebook. Я замечаю, что проблемы, с которыми мы сталкиваемся, можно разделить на две категории: техническая проблема прямого контроля ИИ, т. е. обеспечение того, чтобы продвинутая система ИИ делала то, что от нее хочет эксплуатирующая компания, и проблема управления социальный контроль ИИ, то есть обеспечение того, чтобы цели, которые компании программируют в передовых системах ИИ, соответствовали целям общества.Я анализирую возможности нашей существующей системы регулирования для решения проблемы социального контроля в контексте Facebook, но замечаю, что она страдает двумя недостатками. Во-первых, остаются нормативные пробелы; во-вторых, он чрезмерно фокусируется на решениях постфактум. Чтобы придерживаться более широкого и упреждающего подхода, я привожу аргументы в пользу создания нового регулирующего органа — Совета по контролю за ИИ, который имеет право выделять ресурсы как для проведения исследований по проблеме прямого контроля ИИ, так и для решения социального контроля ИИ. проблемы путем активного наблюдения, аудита и регулирования передовых систем искусственного интеллекта.

В чем проблема управления ИИ?

Фундаментальный вывод из теории управления ¹ заключается в том, что если вы не будете тщательно указывать свои цели во всей их широте, вы рискуете вызвать непреднамеренные побочные эффекты. Например, если вы оптимизируете только одну цель, это происходит за счет всех других целей, которые могут вас волновать. Общий принцип известен эоны лет. Это отражено, например, в легенде о царе Мидасе, которому греческий бог исполнил желание и в своей жадности поставил перед собой единственную цель: чтобы все, к чему он прикоснется, превращалось в золото. Он слишком поздно понял, что не смог обозначить цели, которые его заботили, во всей их широте, когда его еда и его дочь превратились в золото от его прикосновения.

Тот же принцип применим к передовым системам искусственного интеллекта, которые преследуют цели, которые мы в них запрограммировали. И по мере того, как мы позволяем нашим системам ИИ определять растущий спектр решений и действий, и по мере того, как они становятся все более и более эффективными в оптимизации своих целей, риск и величина потенциальных побочных эффектов растут.

Откровения из файлов Facebook являются показательным примером: Facebook, который недавно изменил свое название на Meta, управляет двумя крупнейшими в мире социальными сетями, одноименной Facebook, а также Instagram.Компания использует продвинутую систему искусственного интеллекта — Модель рекомендаций глубокого обучения (DLRM) — для принятия решения о том, какие сообщения должны быть представлены в новостных лентах Facebook и Instagram. Эта модель рекомендаций направлена ​​на то, чтобы предсказать, с какими сообщениями пользователь, скорее всего, взаимодействует, на основе тысяч точек данных, которые компания собрала о каждом из своих миллиардов отдельных пользователей и триллионах сообщений.

Система искусственного интеллекта Facebook очень эффективна для максимального вовлечения пользователей, но за счет других целей, которые ценит наше общество.Как сообщил осведомитель Фрэнсис Хауген в серии статей в Wall Street Journal в сентябре 2021 года, компания неоднократно отдавала приоритет вовлеченности пользователей всему остальному. Например, по словам Хаугена, компания знала из внутреннего исследования, что использование Instagram связано с серьезным увеличением проблем с психическим здоровьем, связанных с образом тела, среди девочек-подростков, но не решала их должным образом. В 2018 году компания попыталась стимулировать «значимое социальное взаимодействие» на своей платформе, но вместо этого усугубила пропаганду возмущения, что способствовало росту эхо-камер, которые рискуют подорвать здоровье нашей демократии. Многие проблемы платформы еще более очевидны за пределами США, где наркокартели и торговцы людьми использовали Facebook для ведения своего бизнеса, и попытки Facebook помешать им оказались недостаточными. Эти примеры показывают, насколько пагубным может быть наше общество, когда мы программируем продвинутую систему искусственного интеллекта, которая затрагивает множество различных областей нашей жизни, для достижения одной цели за счет всех остальных.

Файлы Facebook также поучительны по другой причине: они демонстрируют растущую сложность осуществления контроля над передовыми системами ИИ.Модель рекомендаций Facebook основана на искусственной нейронной сети с примерно 12 триллионами параметров, что в настоящее время делает ее крупнейшей искусственной нейронной сетью в мире. Система выполняет работу по прогнозированию того, с какими сообщениями пользователь, скорее всего, будет взаимодействовать лучше, чем команда экспертов-людей. Таким образом, он присоединяется к растущему списку систем ИИ, которые могут выполнять задачи, которые ранее были зарезервированы для людей на сверхчеловеческом уровне. Некоторые исследователи относят такие системы к доменно-специфическим, или узким, сверхразумам, т.е.е. Системы искусственного интеллекта, которые превосходят людей в узкой области применения. Люди по-прежнему лидируют, когда речь идет об общем интеллекте — способности решать широкий круг задач в самых разных областях. Однако в последние годы клуб узких сверхразумов быстро разрастается. Он включает в себя AlphaGo и AlphaFold, творения DeepMind, дочерней компании Google, которые могут играть в го и предсказывать, как белки складываются на сверхчеловеческом уровне, а также системы распознавания речи и классификации изображений, которые могут выполнять свои задачи лучше, чем люди.По мере того, как эти системы приобретают сверхчеловеческие возможности, их сложность затрудняет понимание людьми того, как они приходят к решениям. В результате создатель ИИ может потерять контроль над выходом ИИ.

Прямой и социальный контроль над нашими системами ИИ

Существует два аспекта контроля ИИ, которые полезно различать, поскольку они требуют разных решений: Проблема прямого контроля отражает трудности компании или организации, эксплуатирующей систему ИИ, в осуществлении достаточного контроля, т. е.е. чтобы убедиться, что система делает то, что хочет оператор. Проблема социального контроля отражает сложность обеспечения того, чтобы система ИИ действовала в соответствии с социальными нормами.

Прямое управление ИИ — это техническая проблема, с которой сталкиваются компании, использующие передовые системы ИИ. Все крупные технологические компании столкнулись с неудачами прямого контроля над своими системами искусственного интеллекта — например, Amazon использовала систему проверки резюме, которая была предвзята в отношении женщин; Google разработал систему классификации фотографий, которая помечала чернокожих мужчин как горилл; Microsoft запустила чат-бота, который быстро начал публиковать подстрекательские и оскорбительные твиты.В Facebook Марк Цукерберг запустил кампанию по продвижению вакцин против COVID-19 в марте 2021 года, но одна из статей в файлах Facebook документирует, что вместо этого Facebook превратился в источник безудержной дезинформации, заключая, что «[e] даже когда он установил цели, исполнительный директор не мог управлять платформой так, как хотел».

Одна из фундаментальных проблем передовых систем искусственного интеллекта заключается в том, что лежащие в их основе алгоритмы на каком-то уровне являются черными ящиками. Их сложность делает их непрозрачными и затрудняет полное понимание их работы людьми.Хотя были достигнуты некоторые успехи в том, чтобы сделать глубокие нейронные сети объяснимыми, они изначально ограничены архитектурой таких сетей. Например, приложив достаточные усилия, можно объяснить, как было принято одно конкретное решение (называемое локальной интерпретируемостью), но невозможно предусмотреть все возможные решения и их последствия. Это усугубляет сложность контроля над тем, что делают наши системы ИИ.

Часто мы обнаруживаем проблемы с управлением ИИ только после того, как они произошли — как это было во всех рассмотренных выше примерах из крупных технологий.Однако это рискованный путь с потенциально катастрофическими последствиями. По мере того, как системы ИИ приобретают все более широкие возможности и мы делегируем им больше решений, полагаясь на корректировку курса постфактум, наше общество подвергается большим потенциальным затратам. Например, если сайт социальной сети способствует поощрению беспорядков и гибели людей, коррекция курса не может компенсировать гибель людей. Проблема еще более актуальна в системах искусственного интеллекта военного назначения. Это создает неотложные причины для активной работы над проблемой прямого контроля и мер государственной политики для поддержки и санкционирования такой работы, о чем я расскажу чуть ниже.

Социальный контроль над ИИ и управлением

В отличие от технической проблемы прямого управления, проблема управления социальным ИИ представляет собой проблему управления. Речь идет о том, чтобы системы ИИ, в том числе те, которые делают именно то, что хотят от них операторы, не навязывали внешние факторы остальному обществу. Большинство проблем, выявленных в файлах Facebook, являются примерами этого, поскольку Цукерберг, похоже, поставил вовлечение пользователей — и, соответственно, прибыль и долю рынка своей компании — выше общего блага.

Проблема социального контроля над системами ИИ, которыми управляют корпорации, усугубляется рыночными силами. Часто наблюдается, что ничем не ограниченные рыночные силы могут создавать для корпораций стимулы для достижения единственной цели, максимизации прибыли, за счет всех других целей, которые могут волновать человечество. Как мы уже обсуждали в контексте систем ИИ, преследование одной цели в многогранном мире обязательно приведет к вредным побочным эффектам для некоторых или всех членов общества.Наше общество создало богатый набор норм и правил, в которые встроены рынки, чтобы мы могли пожинать плоды рыночных сил, ограничивая их недостатки.

Усовершенствованные системы искусственного интеллекта привели к изменению баланса сил между корпорациями и обществом — они дали корпорациям возможность преследовать узкие цели, такие как вовлечение пользователей, сверхэффективными способами, которые раньше были невозможны до появления таких технологий. Таким образом, потенциальный вред для общества становится больше и требует более активных и целенаправленных регуляторных решений.

Предложение о создании Контрольного совета ИИ

На протяжении всей нашей истории всякий раз, когда мы разрабатывали новые технологии, которые представляли новые опасности для общества, наша нация имела обыкновение создавать новые регулирующие органы и независимые агентства, наделенные опытом мирового класса, для наблюдения и исследования новых технологий. Например, в начале эры авиации были созданы Национальный совет по безопасности на транспорте (NTSB) и Федеральное авиационное управление (FAA); или Комиссия по ядерному регулированию (КЯР) была создана в начале ядерной эры.По многим параметрам продвинутый искусственный интеллект потенциально может стать еще более мощной технологией, которая может создать для общества новые типы опасностей, примером чего служат файлы Facebook.

Учитывая рост искусственного интеллекта, настало время создать федеральное агентство для надзора за передовым искусственным интеллектом — Совет по контролю ИИ, специально предназначенный для решения проблемы управления ИИ, то есть для обеспечения того, чтобы все более мощные системы ИИ, которые мы созидательный акт в интересах общества.Чтобы быть эффективным в достижении этой цели, такой совет должен иметь возможность (i) искать решения проблемы прямого контроля ИИ и (ii) контролировать и, при необходимости, регулировать способы использования ИИ в экономике США для решения проблема социального контроля, при этом гарантируя, что она не помешает развитию ИИ. (См. также здесь дополнительное предложение Райана Кало о создании федерального агентства для надзора за достижениями в области робототехники.) Далее я сначала предлагаю роль и обязанности Контрольного совета ИИ, а затем обсужу некоторые компромиссы и проблемы проектирования, присущие робототехнике. создание нового федерального агентства.

Во-первых, существует множество сложных технических вопросов, связанных с непосредственным управлением ИИ, и даже некоторые философские вопросы, требующие серьезных фундаментальных исследований. Такая работа приносит широкую общественную пользу, но ей мешает тот факт, что самая мощная вычислительная инфраструктура, самые передовые системы ИИ и подавляющее большинство исследователей ИИ находятся в частных корпорациях, у которых нет достаточных стимулов для инвестиций в более широкие общественные блага. . Контрольный совет ИИ должен иметь возможность направлять ресурсы на решение этих вопросов.Поскольку США являются одной из ведущих сверхдержав в области ИИ, у них есть потенциал, чтобы направить развитие ИИ в более желательное направление на мировом уровне.

Во-вторых, чтобы быть по-настоящему эффективным, совет должен иметь ряд полномочий для надзора за развитием ИИ частными и государственными субъектами для решения задачи социального контроля над ИИ:

1. Он должен иметь право отслеживать развитие ИИ и определять, какие типы передовых систем ИИ в частном секторе и в других местах подпадают под регулирующий надзор Совета.Он может основывать эту оценку на таких критериях, как размер нейронных сетей, объем используемых вычислений (т. е. ресурсы, используемые для вычислений), доступность систем (например, количество людей, с которыми они взаимодействуют, и насколько широкомасштабны их эффекты). ожидается) или другие критерии, которые Совет сочтет целесообразными.
2. Он должен иметь полномочия проводить оценку воздействия этих передовых систем ИИ на различные заинтересованные стороны; возможность определить критерии, по которым передовые ИИ-компании должны отчитываться; и способность проводить проверки и эксперименты, чтобы установить их влияние на реальный мир. Эти оценки воздействия и связанные с ними вопросы и эксперименты должны будут существенно различаться в зависимости от типа систем ИИ и проблем, которые они вызывают. Например, социальную сеть могут попросить сообщить обо всех проблемных областях, которые обсуждались в контексте Файлов Facebook, начиная от вопросов модерации и справедливости контента и заканчивая влиянием на психическое здоровье ее пользователей и демократическим дискурсом. . Инструменты для ускорения биомедицинских исследований, такие как AlphaFold, могут быть запрошены для оценки возможности злоупотребления путем создания новых патогенов.Усовершенствованные языковые модели, такие как GPT-3, которые могут генерировать большое количество языка человеческого уровня, могут быть запрошены для оценки их влияния на целенаправленное манипулирование потребителями и дезинформацию.
3. Когда оценки воздействия указывают на риски для общества или потенциальные злоупотребления, Совету необходимы регулирующие полномочия для ограничения этих рисков и злоупотреблений, а также полномочия для надзора и обеспечения выполнения любых возникающих в результате средств правовой защиты или правил.
4. Уроки из оценок воздействия должны быть общедоступными, чтобы повысить прозрачность передовых систем ИИ и повысить осведомленность о потенциальных проблемах, на которые следует обратить внимание, — не только среди потребителей и работников, но и среди других разработчиков ИИ, которые могут иметь дело с аналогичными проблемами. проблемы.Еще одно преимущество прозрачности заключается в том, что она помогает потребителям, работникам и венчурным капиталистам решать, какие компании поддерживать, а от каких держаться подальше, если некоторые компании ИИ отдают приоритет узким целям в ущерб более широким целям нашего общества.

Проблемы создания Совета по контролю за ИИ

Поскольку нехватка кадров в секторе ИИ остра, Совет должен быть разработан с прицелом на то, чтобы сделать его привлекательным для ведущих мировых экспертов в области ИИ и управления ИИ.Многие из ведущих экспертов по ИИ признают высокие ставки, связанные с контролем ИИ. Если структура Совета обещает добиться прогресса в решении проблемы управления ИИ, очень талантливые люди могут захотеть служить и вносить свой вклад в решение одной из величайших технологических задач нашего времени.

Один из вопросов, который Совету необходимо будет решить, заключается в том, как обеспечить, чтобы его действия направляли развитие ИИ в желаемом направлении, не сдерживая технический прогресс и U.С. лидерство в этой области. Работа Совета над проблемой прямого контроля, а также уроки, извлеченные из оценок воздействия, в целом принесут пользу развитию ИИ, поскольку они позволят субъектам частного сектора опираться на выводы Совета и других исследователей ИИ. Более того, если они хорошо продуманы, даже надзор и регулирование, необходимые для решения проблемы социального контроля, могут фактически стимулировать технический прогресс, обеспечивая уверенность в нормативно-правовой среде и предотвращая гонку уступок со стороны конкурирующих компаний.

Другим важным вопросом при разработке Совета является решение проблем домена, когда системы ИИ развертываются в областях, которые уже регулируются существующим агентством. В этом случае было бы очень полезно, чтобы Совет играл консультативную роль и помогал экспертами по мере необходимости. Например, дорожно-транспортные происшествия, вызванные автономными транспортными средствами, полностью входят в компетенцию Национальной администрации безопасности дорожного движения (NHTSA), но новый Совет по контролю за ИИ может помочь своим опытом в области передового ИИ.

Напротив, когда передовая система ИИ приводит к (i) эффектам в новой области или (ii) эмерджентным эффектам, выходящим за пределы областей, охватываемых отдельными агентствами, тогда контрольный совет ИИ может вмешаться. Например, воздействие рекомендательных моделей социальных сетей на психическое здоровье будет новой областью, которая не охвачена существующими правилами и требует оценки воздействия, прозрачности и, возможно, регулирования. И наоборот, если, например, социальная сеть нацелена на биржевых маклеров с мрачным контентом, чтобы повлиять на их настроение и, соответственно, на фондовые рынки, чтобы получить финансовую выгоду способом, который не подпадает под существующие правила манипулирования рынком, это будет междоменный случай, когда совет должны расследовать вместе с Комиссией по ценным бумагам и биржам (SEC).

Заключение

В более долгосрочной перспективе проблемы, обнаруженные в файлах Facebook, — это только начало борьбы человечества за контроль над нашими все более совершенными системами искусственного интеллекта. По мере экспоненциального роста объема вычислительной мощности, доступной ведущим системам ИИ, и человеческих и финансовых ресурсов, вложенных в разработку ИИ, возможности систем ИИ растут вместе с ними. Если мы не можем успешно решить проблемы управления ИИ, с которыми мы сталкиваемся сейчас, как мы можем надеяться сделать это в будущем, когда возможности наших систем ИИ вырастут еще на порядок? Таким образом, создание подходящих институтов для решения проблемы управления ИИ является одной из самых неотложных задач нашего времени.Нам нужен тщательно разработанный федеральный совет по контролю над ИИ, чтобы справиться с этой задачей.

---

Институт Брукингса финансируется за счет поддержки различных фондов, корпораций, правительств, частных лиц, а также пожертвований. Список доноров можно найти в наших ежегодных отчетах, опубликованных в Интернете здесь. Выводы, интерпретации и выводы, содержащиеся в этом отчете, принадлежат исключительно его автору (авторам) и не зависят от каких-либо пожертвований.

Мусия И А.I. — Приложение для уроков игры на фортепиано, которое соответствует учителям-людям

Musiah — это экспертная система (в смысле ИИ). Экспертные системы, как правило, представляют собой компьютерные программы, предназначенные для решения проблем и предоставления рекомендаций в специализированной области знаний с целью достижения соответствия производительности специалиста-человека. Некоторые считают область экспертных систем наиболее продвинутой частью ИИ.

Программное обеспечение Musiah для уроков игры на фортепиано использует ряд новых подходов к обработке сигналов и изображений, а также ряд аспектов искусственного интеллекта, в основном распознавание образов и логические выводы, чтобы преодолеть широкий спектр недостатков других компьютерных приложений для обучения, которые должны дата предотвратила искусственное обучение сложным предметам, таким как игра на фортепиано.

Как ИИ учитель виртуального фортепиано, Мусайя имеет возможность адаптировать свое поведение к новым обстоятельствам и разуму, т. е. делать выводы, соответствующие поставленной задаче или ситуации. (Предоставление компьютерам возможности отличать релевантное от нерелевантного — одна из самых сложных проблем, с которыми до сих пор сталкивался ИИ).

Примером метода решения проблем, используемого в ИИ, является анализ средств и результатов, который включает в себя пошаговое уменьшение разницы между текущим состоянием и целевым состоянием.При оценке игры учащегося, используя уникальные алгоритмы, Musiah сравнивает текущее состояние (во что только что сыграл учащийся) с целевым состоянием (как следует играть) и учитывает широкий спектр данных, таких как:

• проиграны дополнительные ноты, которых нет в нотах
• пропущены некоторые ноты
• неправильно проиграны некоторые ноты
• допущены ошибки во времени
• допущены ошибки в длительности удерживания нот
• пауза в середине произведение
• вообще ничего не играло
• и любой другой мыслимый вариант, включая то, возникали ли какие-либо или все
  из вышеупомянутых проблем в левой, правой или обеих руках.

Затем, в зависимости от ситуации, Musiah расставляет приоритеты, какие вопросы решать, в каком порядке их решать, а затем переходит к их решению, выбирая действия из списка средств — (различные способы руководства/обучения ученика) — пока текущее состояние не трансформируется в целевое состояние.

Musiah преодолевает многие ограничения или недостатки других доступных в настоящее время продуктов, в том числе:

• Ограниченная или отсутствующая интерактивность в доступных в настоящее время продуктах, таких как «видео» уроки
• каждый урок
• Невозможность отслеживать прогресс учащихся после завершения разработки продукта для оценки эффективности продукта в полевых условиях и изменения содержания курса по мере необходимости
• Невозможность проигрывать музыку с другими в рамках урока также виртуальные одноклассники, с которыми взаимодействует ученик.Виртуальные учащиеся также играют разные партии в ансамблевых/групповых произведениях вместе со учащимся (например, в ансамблевых произведениях виртуальные учащиеся могут играть партии баса, струнных, духовых, деревянных духовых и перкуссии, в то время как учащийся играет партию фортепиано)).

Преодоление этих недостатков в существующих продуктах потребовало обширных экспериментов во многих областях, включая, помимо прочего:

• Включение интерактивной связи между вводом MIDI и приложением Flash через Microsoft.net в качестве переводчика из MIDI в XML: чтобы Musiah работал, нам пришлось создать новый режим связи между фортепианной клавиатурой ученика и встроенным приложением Flash. Область связи Flash и MIDI по большей части является неизведанной территорией, и в индустрии Flash можно увидеть лишь несколько примитивных попыток.
• Распознавание образов/Сравнение MIDI-файлов: Для оценки/оценки успеваемости учащегося необходимо было разработать уникальную систему, включающую алгоритмы для сравнения ввода учащегося с файлом ответов формата midi.
• Рендеринг MusicXML во Flash: MusicXML — это развивающийся отраслевой стандартный формат, используемый для описания/отображения внешнего вида записанной музыки. Задача рендеринга MusicXML во Flash, создания интерактивной рукописи была требованием приложения Musiah, поэтому мы создали совершенно новый способ сделать это. Визуализатор Flash MusicXML также может иметь несколько приложений помимо приложения Musiah.
• Расширение программы после завершения разработки программного обеспечения: чтобы проект мог адаптироваться к постоянно меняющимся потребностям учащихся и сценариям уроков, мы создали административную область с беспрецедентной функциональностью, позволяющую авторам и разработчикам учебных программ (т.е. не-программисты), чтобы ввести больше материала для обучения Musiah. Такая функциональность может иметь широкое применение за пределами проекта и потенциально кардинально изменить способ будущего образования/обучения в школах, университетах, на рабочих местах и ​​онлайн-курсах.

Для доступа к программе учащиеся должны иметь музыкальную клавиатуру формата midi, подключенную к их компьютеру. Основное приложение запускается на локальном компьютере учащегося, а дополнительное приложение, которое отслеживает прогресс каждого учащегося, запускается через подключение к Интернету. На местном уровне Musiah будет отслеживать каждую ноту, сыгранную каждым учеником, давая им постоянную обратную связь и рекомендации о том, как они идут и что им нужно сделать для улучшения (точно так же, как человек-учитель игры на фортепиано/клавишных), а также использует централизованно собранные данные для продолжения обучения. разработать и уточнить учебную программу, чтобы курс продолжал улучшаться и развиваться.

Есть надежда, что Musiah найдет широкое применение в других областях обучения, включая школьное образование, обучение на рабочем месте, онлайн-курсы и многое другое.

 

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ

Онлайн-уроки игры на фортепиано – работают ли они?
Уроки игры на фортепиано для взрослых
Уроки игры на фортепиано для детей
Уроки игры на фортепиано для начинающих
Уроки игры на фортепиано для продвинутых пользователей
Бесплатные уроки игры на фортепиано (техника игры на фортепиано)
Лучший метод игры на фортепиано
Лучшее приложение для обучения игре на фортепиано проще, чем вы думаете!

6 уроков от экспертов по аудиту, которые рано внедрили ИИ

Новые мощные облачные инструменты предлагают новый подход к аудиту, и клиенты требуют его. Но на совершенствование этих новых стратегий могут уйти годы, а фирмы, которые еще не начали, могут уже отставать.

Это сообщение Рикардо Трухильо, CPA/CITP, и Триши Катебини, CPA, которые помогли осуществить переход к расширенным аудитам с использованием ИИ в GRF CPAs & Advisors.

«Я искренне считаю, что самый большой риск — это ничего не делать», — сказал Трухильо, партнер фирмы. Катебини и Трухильо расскажут о недавнем развитии платформ ИИ на конференции Digital CPA 2021.

В преддверии конференции они поделились практическими советами для других практиков и фирм. GRF начали использовать платформу ИИ для аудита около четырех лет назад — инвестиции, которые, по их словам, теперь приносят прибыль.

«Нам потребовалось четыре года, чтобы достичь того, что мы имеем сегодня, и я думаю, что у нас есть большее преимущество в том, что будет дальше», — сказал Катебини, старший менеджер по аудиту фирмы.

Начните с малого: GRF использует MindBridge, облачную платформу, которая анализирует транзакции и назначает процент риска на основе 28 контрольных точек в программном обеспечении. По словам CPA, это представляет собой фундаментальный сдвиг: вместо выборки транзакций для проверки платформа принимает и анализирует каждую транзакцию.

Обещание более глубокого сканирования на предмет возможного мошенничества заманчиво для многих клиентов. «Наши советы и комитеты клиентов, которым мы представляем, поглощают это», — сказал Катебини.

Но GRF выбрал поэтапный подход, отчасти потому, что программное обеспечение все еще быстро развивалось, когда фирма начала его использовать.

Вместо того, чтобы санкционировать широкое развертывание, GRF поставила цель по количеству взаимодействий, которые будут использовать платформу, а затем «позволила каждому партнеру и менеджеру принять решение о том, для чего ее следует использовать, а для чего нет», — сказал Трухильо. .

Такой подход позволил компании изучить сильные стороны программного обеспечения, например, увидев, с какими платформами ERP оно работает лучше всего.

В настоящее время платформа используется примерно в 15% аудиторских заданий. GRF, базирующаяся в Бетесде, штат Мэриленд, в основном занимается некоммерческими организациями.

Совершенствуйте сообщение: Соблазнительно преувеличивать обещания ИИ, но фирмы должны помочь клиентам и сотрудникам понять истинное состояние технологии.

На данный момент машинное обучение не обязательно означает более быстрый или дешевый аудит.Вместо этого они говорят клиентам, что это делает аудит «гораздо более эффективным», сказал Трухильо.

«При первом запуске не говорите лицам, принимающим решения, что так будет эффективнее», — сказал Катебини.

Другими словами, машинное обучение еще не обязательно автоматизирует сам аудит, но дает аудиторам больше возможностей заглянуть внутрь финансов организации.

В результате «вы можете получить больше комфорта от нашего процесса аудита», — объяснил Катебини.

Найдите группу изменений: Катебини был новичком в фирме, когда она начала внедрять платформу ИИ. Поскольку она не была слишком занята другими приоритетами, она смогла стать главным сторонником использования платформы и наняла «команду изменений», чтобы помочь.

Помимо того, что они поощряли других использовать его, они могли напрямую работать с поставщиком, чтобы формировать эволюцию продукта.

«Вы должны быть в состоянии дать этому чемпиону время и пространство», сказала она.«Если вы действительно серьезно настроены инвестировать в ИИ, это займет много времени».

Централизованное знание: Катебини тщательно документировал работу GRF с новой платформой, записывая детали каждого взаимодействия в постоянно пополняющуюся таблицу.

В лист включены сведения о системах ERP, которые использует каждый клиент, и результаты интеграции с платформой ИИ. Это помогает показать, где работает программное обеспечение, а также позволяет менеджерам по аудиту нести ответственность за миссию компании по внедрению машинного обучения.

«Если мы не увидим движения или проводимого анализа, мы можем связаться с менеджером», — сказал Катебини.

GRF также задокументировал шаги, необходимые для использования платформы ИИ в каждом аудиторском задании, включая данные, которые потребуются от клиента.

Обучение системы и персонала: Платформа ИИ предназначена для обучения с течением времени, и для этого обучения требуется помощь человека.

«В первый раз, когда вы запускаете программное обеспечение для конкретного клиента, оно может привести к большому количеству транзакций с высоким риском», — сказал Трухильо.В этих начальных запусках системе часто не хватает контекста, чтобы понять нюансы конкретного клиента, что приводит к тому, что она поднимает больше флагов, чем обычно.

Решение состоит в том, чтобы обучить платформу, научив ее нормам для организации. Но для этого аудиторы сами должны оценить, действительно ли транзакция сопряжена с высоким риском. GRF научила своих сотрудников задавать вопросы о выводах платформы и отвечать единым образом. Как правило, только более высокопоставленные сотрудники имели право обучать платформу.

«Мы разработали целый шаблон рабочего документа, описывающий наши ожидания и способы их документирования», — сказал Катебини.

GRF за прошедшие годы также вносил коррективы, которые позволяют аудиторам гораздо быстрее вводить данные в систему. «Есть много настроек, чтобы сделать его более эффективным», — сказал Катебини.

Взгляд в будущее: На данный момент Катебини и Трухильо говорят об ИИ в первую очередь как о новом источнике информации, а не о способе ускорить процесс аудита.

Но со временем это может измениться, сказали они.

«В конце концов, мы видим, что очевидно, что он будет больше двигаться в сторону автоматизации», — сказал Трухильо. По его словам, это может включать полностью непрерывный аудит с возможностью обнаружения и пометки транзакций и слабых мест с высоким риском в режиме реального времени.

Создание этого мира, по словам Катебини, будет результатом сотрудничества между финансистами и разработчиками программного обеспечения.

«Чем больше и больше людей используют его в своей профессии, тем лучше он будет становиться», — добавила она.