Искусственный интеллект для всех: просто и понятно

Как чат-бот в MAX помог культурному центру увеличить аудиторию — без спама и скидок В ЦК19 (Новосибирск) была задача: как мягко напоминать о событиях, не превращаясь в «ещё один навязчивый канал»? Люди устают от рекламы. Но не устают от игр. Мы сделали бота в MAX — не для продаж, а для вовлечения: 🎮 Викторина о центре — 10 вопросов, баллы за ответы 🏆 Достижения — «Знаток искусства», «Первый визит» 📊 Лидерборд — лёгкий азарт, без давления 🎁 Промокоды как награда — не «купи», а «ты молодец» Всё внутри MAX. Без регистрации. Путь от «Привет» до бонуса — 3 минуты. Что изменилось за 2 месяца: ✅ 70% пользователей проходят викторину до конца ✅ +23 подписчиков в месяц по механике «Поделиться» ✅ +14% к продажам билетов — потому что люди возвращаются Не магия. Просто геймификация, которая работает на автопилоте. 💡 Инсайт: люди охотнее взаимодействуют с брендом, когда чувствуют игру, а не продажу. А вы пробовали игровые механики в коммуникации? Что сработало? 👇 Подробнее о кейсе — на нашем сайте.

1млн$ в сутки стоит обслуживание ChatGPT - КТО хочет содержать такую нейросеть? ChatGPT заменит программистов и дизайнеров. Сейчас об этом говорят все. Давайте разбираться! 90% затрат на содержание подобных сервисов- это покупка, обслуживание серверных мощностей. Опять мы упираемся в железо. Рентабельность ChatGPT можно описать одним предложением: "Ракетный двигатель прикрутили к карете!" Такое себе могут позволить только ИТ-гиганты. Безусловно, за этим будущее и уже настоящее, но, где тут деньги!? Проведя несколько практических экспериментов по созданию верстки сайта через ChatGPT, наши разработчики оценивают эффективность генерируемого программного кода - 60%. Стоит отметить, что для программиста, который делает верстку сайта, например , лендинг - портфолио, точность его работы, качество кода должны быть 97% и выше, иначе его просто выгонят с работы. При нынешнем уровне развития ChatGPT и ему подобных сервисов заменить программистов не получится. Это невыгодно бизнесу. Посмотрим, что будет дальше....

КАК нейросеть сделать "умной"? Нейросеть становится "умной" подобно человеку. Я вам открою один СЕКРЕТ! Методы обучения нейросети и человека одинаковы по своей сущности. Вот три основные метода: 1. Обучение происходит по четко заданному алгоритму с четко поставленной целью. - для человека: бегай на лыжах каждый день по 10 часов и ты станешь одним из лучших в мире. - для нейросети: вот тебе 2 миллиона пар изображений яблок-листьев, ты должна находить определенный сорт яблок по плоду и листьям. 2. Обучение происходит без четко поставленной цели. - для человека: займись каким-нибудь спортом, а там посмотрим, на что ты способен. Сам решай что делать. - для нейросети: вот тебе 2 миллиона пар изображений яблок-листьев. Нужно выявить закономерности, аномалии. 3. Обучение за награду\наказание. - для человека: займись каким-нибудь спортом, за это получишь здоровье, а если нет, то никаких тебе подарков. - для нейросети: вот тебе 2 миллиона пар изображений яблок-листьев. Нужно выявить закономерности и аномалии, которые позволят сократить полив, расход удобрений, расход электроэнергии. Тут третий метод выглядит предпочтительным. Этот метод требует тонких настроек и значительных первоначальных затрат, но и результат при таком подходе может превзойти все ожидания.

"УЧУ сама себя" - нейросеть. Просто решать поставленную задачу умеет и может любая самая примитивная нейросеть. Мы расскажем Вам о необычных нейросетях. Итак, поехали! Наши разработчики решают задачу по созданию нейросети, которая САМА учится выявлять закономерности и аномалии в данных (фото, видео, текст, аудио). Это означает, что они могут обнаруживать необычные или неожиданные вещи, которые могут быть связаны, например, с проблемами или мошенничеством. Нейросеть с самообучением может обнаруживать не только заранее известные аномалии, но и новые, ранее неизвестные способы мошенничества. Это особенно полезно в ситуациях, когда мошенники постоянно совершают новые трюки и изменяют свой подход. КЕЙС: нейросеть распознавания конкретного события - попыток положить товар в карман в магазине. Обычная нейросеть может быть обучена распознавать, когда товары берутся с полки или сканируются на кассе. Но нейросеть с самообучением будет обучаться не только этим вещам, но и выявлять закономерности в поведении покупателей, которые могут свидетельствовать о попытке украсть товар. Например, она может заметить, если покупатель скрытно кладет товар в свой карман или пытается уйти из магазина, не оплатив покупку. КАК она это делает: Нейросеть с самообучением может анализировать множество данных о покупателях - их движения, жесты, мимику, поведение перед и после контакта с товаром - чтобы понять, что является "нормой" и что выглядит подозрительно. Если она замечает необычное поведение, например, если покупатель несколько раз смотрит по сторонам, пытается закрыть товар, или ведет себя нервно, нейросеть может сработать и предупредить персонал о возможной попытке кражи.

Как нейросеть превращает изображение лица в цветовую палитру! 1. Используем всего три основных цвета: красный, зеленый и синий. Для каждого изображения расположение этих цветов уникальное. 2. Далее, каждое изображение нейросеть превращает в три полоски цвета. 3. Далее, каждая полоска делится на пиксели, т.е. на квадраты заданного размера. 4. Для каждого такого квадрата назначается число, и составляется набор таких чисел. Все просто!

Нейросеть заранее знает, что завтра или через неделю понадобится на полках магазина. Давайте представим идеальный магазин для владельца: - Весь товар реализуется в срок; - В магазине есть всегда товар, который нужен покупателю именно сегодня; Задача для наших разработчиков: С помощью нейросети проанализировать движение товара, учитывая гендер, возрастную категорию, самое распространенное время покупки каждой группы товара. Решение очень простое для нейросети и очень сложное даже для группы специалистов. Результаты: - Снижение потерь от нереализованного товара; - Повышение лояльности покупателей; - Эффект "умного, спланированнного" изобилия.

КАК работает нейросеть? Простыми словами! Вот самые базовые принципы работы нейросети для распознавания лиц: 1. ПОИСК лиц в видео\фото потоке изображений. Нейросеть должна найти и четко установить, что, например: в левом верхнем углу изображения - это точно лицо человека, а не маска или кукла. 2. Создание ЧИСЛОвого представления строения ЛИЦА. У каждого человека строение и формы лица уникальны. Нейросеть измеряет следующие расстояния: - между глаз, - между лбом и подбородком, - между губами и носом, между носом и лбом и тд. Далее все эти измерения сохраняются в одном месте. 3. Представим, что у нас есть хранилище с несколькими изображениями лиц, ранее переделанные в числовое представление. Допустим, это лица нарушителей, которые раньше совершали кражи в магазине и охрана в последствие зафиксировала их в базу данных. Так вот, на следующем шаге нейросеть СРАВНИВАЕТ данные из базы данных магазина с данными в настоящую секунду. Да, прямо сейчас, нейросеть это делает каждое мгновение. Все просто! 4. Выдача результата. Нейросеть показывает результат: с вероятностью 100% изображение лица человека, находящегося сейчас в зале магазина, совпадает с изображением лица человека, имеющегося в базе данных магазина.