Первые задачи с ИИ

С чего начать

Выберите нужный результат и откройте инструкцию с примером.

ИИ и нейросети для начинающих: с какой задачи начать

Соберите покупки, домашние запасы и договорённости в одну заметку. Полный запрос, пример списка и способ проверить его перед сборами.

Лучшие нейросети для начинающих: первая текстовая задача

Начнём с одной короткой задачи в доступном чате. Проверим дату, одну книгу и неизвестный срок, затем сохраним памятку.

Как писать промпты для нейросети и уточнять результат

Превратите разрозненные заметки в понятное задание модели. На примере объявления видно, какие условия добавить в запрос и как доработать ответ под читателя.

Что нужно сделать?

Все инструкции по теме

64 статьи. Новые публикации идут первыми.

• Как запустить локальную нейросеть и проверить первый ответ

  Сначала модель отвечает на вашем компьютере, затем вы сверяете три строки с исходным объявлением. Один небольшой законченный опыт.

• Искусственный интеллект и сознание: слова, устройство и внутренний опыт

  Слова «мне грустно», техническая схема и исследовательская гипотеза сообщают разные вещи. Научимся читать их отдельно и задавать более точный следующий вопрос.

• Нейросеть для расчёта бюджета: понять, куда ушли домашние деньги

  Перевод себе, возврат и покупка с загадочным именем: собираем месяц так, чтобы деньги не потерялись между строк.

• Локальная нейросеть на Android: загрузить модель и проверить ответ

  Начнём с короткого объявления: проверим дату, время и отсутствие записи. Сеть отключаем после полной загрузки модели.

• Свёрточные нейросети: посмотреть на картинку через маленькое окно

  Передвинем одно и то же окошко по маленькой сетке. На ровном участке получится ноль, на границе — другой отклик.

• NLP в искусственном интеллекте: от голосовой заметки до приглашения

  Четыре знакомых материала помогают понять, какую работу поручить программе и как проверить её ответ.

• Зима ИИ: почему ожидания и работа исследователей идут разными путями

  Слово «зима» легко накрывает всю область одним сугробом. Откроем конкретный отчёт и послушаем участников, чтобы различить обещания, возможности и поддержку работ.

• Обучение с подкреплением: почему награда за ход ещё не весь результат

  Получить жетон сейчас или дойти до финиша позже? На короткой игре разберём, чему учится агент.

• Как устроена нейросеть-трансформер и зачем ей внимание

  Оля рассказала Ире, что она выиграла. Кому досталась победа? На одной фразе посмотрим, как внимание смешивает числовые представления слов.

• Обратное распространение ошибки: два действия и понятный обратный расчёт

  Сначала получим 12, затем выясним влияние каждого входа. Производные можно проверить одной маленькой прибавкой на калькуляторе.

• Генеративный искусственный интеллект: от своей задачи к новому результату

  Сочинить приглашение, распознать его вид и найти прежний файл — три разные задачи. Разберём на одном домашнем спектакле.

• Как нейросеть в рекомендательной системе выбирает рекомендации

  Урок с бумажной лодочкой получил высшую оценку, но вы его уже смотрели. На трёх карточках разберём, почему итоговая подборка отличается от первоначального порядка.

• История искусственного интеллекта: пять поворотов, которые помогают разобраться

  Разговор, шахматы, изображения и язык: смотрим, какую работу поручали машине на каждом повороте.

• Токены нейросети: почему короткий ответ не рассказывает о всём расходе

  Модели передали большой материал, а получили короткое приглашение. Разберём, что означают вход, выход и общий счётчик.

• Данные для обучения нейросети: что проверить до первого запуска

  Один цветок, четыре размера и три файла: готовим реальный открытый набор, не теряя его историю.

• Тест Тьюринга: что можно узнать по ответам собеседника

  Два правдоподобных диалога, один наблюдатель и вопрос о том, что именно удалось проверить.

• Искусственный интеллект и человеческий мозг: где помогает аналогия

  Дендриты, аксон и маленький расчёт: похожие слова открывают разные механизмы. Посмотрим на них рядом.

• Что такое нейросеть и чему она учится на примерах

  Конверт с цифрой, недописанная записка и два числа помогают разобраться, что делает модель, откуда берётся её ответ и как понять, подходит ли он вам.

• Переобучение нейросети: запомнить примеры или понять связь

  На трёх знакомых карточках оба правила безупречны. Четвёртую отложили заранее: она покажет, что умеет правило за пределами выученного списка.

• Обучение нейросети с учителем и без учителя: что меняется в примерах

  Уберём подписи с восьми карточек и увидим: найти похожие предметы и предсказать заданную категорию — разные просьбы.

• Сильный и слабый ИИ: чем широта задач отличается от понимания

  Победа в шахматах, помощь в разных делах и понимание смысла отвечают на разные вопросы. Разложим их по трём карточкам.

• Языковая модель: что происходит между вопросом и ответом

  Продолжить фразу, найти факт и извлечь дату из заметки — похожие ответы могут опираться на разный материал.

• MCP-протокол: как ИИ получает доступ к инструментам и данным

  Найдём заметку о настольных играх и отделим чтение файла от составления памятки и записи результата.

• Обучение нейросети: один вес меняется у нас на глазах

  От ответа 2 до ответа 3,6: проследим один шаг и увидим, что именно изменилось внутри простой модели.

• Функция потерь: как нейросеть получает число своей ошибки

  Два прогноза, две корзины яблок и два способа посчитать ошибку без высшей математики.

• Сингулярность искусственного интеллекта: что должно измениться

  Как читать прогноз о будущем ИИ: найдём механизм ускорения, необходимые предпосылки и происхождение календарной даты.

• Как скопировать текст в Алисе и сохранить разговор в документе

  Перенесём три вопроса и три ответа в отдельный файл. Он будет читаться и после того, как окно чата закрыто.

• Как создать игру с помощью нейросети и сыграть первый раунд

  Придумаем маленькую игру с понятными правилами, получим код в Алисе AI и откроем локальный файл в браузере. Четыре проверки покажут, как ведёт себя раунд.

• Системный промпт: кто задаёт правила ответа нейросети

  Одинаковые слова могут иметь разный приоритет. Разложим три инструкции по ролям и выясним, почему надпись SYSTEM внутри запроса не повышает его уровень.

• Компьютерное зрение: четыре задачи к одной картинке

  На картинке кружка, растение и блокнот. Попросим назвать сцену, найти предмет, описать видимое и изменить изображение — это четыре разных результата.

• Нейросеть для планирования времени: соберём посильную неделю

  Пять свободных часов, несколько домашних дел и резерв. Собираем неделю в обычном чате и меняем план, когда первая задача занимает дольше.

• Галлюцинации языковой модели: откуда берутся выдуманные факты

  Один красивый ответ может скрывать три разные проблемы. Учимся видеть основание, пересчитывать сумму и оставлять неизвестное вопросом.

• Мультимодальная нейросеть: три вида материала для одного дела

  Время встречи лежит в сообщении, цвет ручки виден на фото, просьба звучит в записи. Разберёмся, как ИИ работает с разными материалами.

• Почему ИИ называют чёрным ящиком и как проверять его ответы

  Красивое объяснение и знание внутреннего механизма — разные вещи. Покажем различие на заметках для домашних дел.

• Этика генеративного искусственного интеллекта: кого затронет моя идея

  Хотели сделать приятный сюрприз, помочь с ответом или украсить афишу. Смотрим, чьё участие нужно для хорошего результата и как сохранить сам замысел.

• Как работают рекуррентные нейросети: три входа и состояние между ними

  В мешочке то прибавляются, то убавляются шишки. Проследим три изменения и поймём, почему очередное число ещё не описывает всё состояние.

• Пользовательские инструкции ChatGPT: настройка и проверка в новом чате

  Один раз сформулировать привычные требования и проверить, как они работают: три настройки, один вопрос и два ответа для сравнения.

• Qwen не работает: найдём шаг, на котором остановился чат

  Один пустой экран скрывает разные причины. Разбираемся с адресом, загрузкой, входом, совместимостью и ответом — с одной проверкой за раз.

• Зачем нужен скрытый слой в нейросети: разбор на четырёх карточках

  Два окошка, четыре карточки и простая игра. Увидим, что вычисляет промежуточный слой и почему одних дополнительных кружочков на схеме мало.

• Машинное обучение и искусственный интеллект: отличие на трёх примерах

  ИИ, ML и DL стоят в одной программе обучения. Разместим их на карте и разберём, где правила написал человек, а где модель обучили на данных.

• Как использовать нейросеть для бизнес-идей и выбрать первую пробу

  Есть телефон, умение фотографировать предметы и писать короткие инструкции. Превратим это в три предложения и выберем одно, которое можно показать человеку.

• Что такое learning rate и почему большой шаг может мешать обучению

  Модель может двигаться энергично и каждый раз перескакивать через нужное место. Посмотрим на размер шага без запуска обучения.

• Что такое LoRA и когда обычного запроса уже недостаточно

  Хотите одного героя на разных страницах? Сначала выясним, чего не хватает: описания, образца или адаптации модели.

• Что такое температура нейросети и когда её менять

  Заголовку хочется свежести, дате — остаться собой. На двух задачах разберём настройку вариативности и проверку результата.

• Чем DeepSeek отличается от ChatGPT: выбираем под своё дело

  Два чата получают одно объявление. Сравниваем сохранённые факты, вопросы и удобство правки, чтобы выбрать помощника для своего дела.

• GigaChat не работает: найдём шаг, на котором всё остановилось

  Страница не загрузилась, вход крутится или чат молчит? Отделим три случая, сделаем одну проверку и подготовим понятное описание отказа.

• Инференс нейросети: модель уже умеет, теперь ей дали задачу

  Помощник исправил ответ после вашей подсказки. Он обучился или просто получил недостающее условие? Разберём на понятной модели и собственном разговоре.

• Seed в нейросети: что это и почему повтор начинается заново

  Понравившееся яблоко хочется получить снова. Разберём, почему того же промпта мало, как меняется состояние Generator и что сохранить рядом с картинкой.

• Как работает распознавание речи и почему ИИ путает слова

  Гладкая фраза ещё может скрывать неверное имя. Разберём путь от записи к словам и проверим самое важное.

• MoE в DeepSeek: как большая модель выбирает часть экспертов

  Два открытых ящика в огромном шкафу: разбираемся, зачем модели все её параметры, если на каждом шаге работает лишь часть.

• Почему Perplexity не работает и что проверить по порядку

  Страница, аккаунт или один запрос? Пройдите короткий маршрут и сохраните понятный журнал проверок вместо случайного перебора настроек.

• Как работает режим рассуждения DeepSeek и что проверять в его ответе

  Кошка проголосовала дважды, а число голосов выглядит убедительно. Учимся отделять объяснение от проверенного результата на задаче с карточками.

• Веса нейросети: как обучаемые числа меняют результат

  Два часа на концерт и одна пересадка: на маленьком расчёте видно, что делает вес, зачем нужно смещение и чем всё это отличается от промпта.

• Диффузионные модели нейросетей: от шума к изображению

  Из двух чисел получаем зашумлённую пару и сравниваем три оценки шума. Разбираемся, откуда берётся новая картинка и почему дорисовка не сообщает о прошлом.

• Что такое эпоха в обучении нейросети

  Десять карточек, по две за раз, два прохода. Считаем пять шагов за эпоху и узнаём, почему двадцать предъявлений не дают двадцать новых примеров.

• Какую модель Qwen выбрать под свою задачу

  Выбираем доступный вариант для письма и сравнения условий. Сохраняем свой запрос и проверяем результат вместо гонки за названиями.

• Как работает память ChatGPT: привычки, история и сегодняшняя задача

  Почему помощник помнит вашу любовь к краткости, а условия дела приходится объяснять снова? Разложим сведения по местам и подготовим следующий шаг.

• Что такое few-shot prompting и как показать ИИ нужный ответ

  Три образца, две новые заметки и лампа, которая проверяет правило. Собираем свой запрос и разбираем фактические ответы чата.

• Как создать рецепт с нейросетью для своей кухни

  Подберите ужин под настоящую кухню: свои продукты, одну сковороду и время до еды. Разберём рецепт, замены и лишние покупки.

• План задач с ИИ, по которому понятно, что делать дальше

  Для текста нужны правила, для вёрстки вычитанная версия, для выпуска утверждённый макет. Соберём зависимости и найдём действие, доступное уже сейчас.

• Как выбрать курсы ИИ и нейросетей для начинающих под свою задачу

  Бесплатные уроки, готовая программа или практика с обратной связью? Сравним форматы по тому, что вы хотите сделать с ИИ и где понадобится помощь.

• Как писать промпты для нейросети и уточнять результат

  Превратите разрозненные заметки в понятное задание модели. На примере объявления видно, какие условия добавить в запрос и как доработать ответ под читателя.

• ИИ и нейросети для начинающих: с какой задачи начать

  Соберите покупки, домашние запасы и договорённости в одну заметку. Полный запрос, пример списка и способ проверить его перед сборами.

• Лучшие нейросети для начинающих: первая текстовая задача

  Начнём с одной короткой задачи в доступном чате. Проверим дату, одну книгу и неизвестный срок, затем сохраним памятку.