Маленький творец: может ли ребенок создать искусственный интеллект и зачем это нужно
Может ли ребенок создать нейронные сети
Дети могут создавать простые нейросети, особенно с использованием библиотек. Проще всего детям создать сети для классификации, например, распознающие вид цветка. Также несложно создать бот для игры в прятки, бот, который сам будет играть в простую игру, например, Flappy bird. С более сложными играми дети скорее всего не справятся. Например, чтобы создать бота для шахмат нужно не только разработать и обучить сложную нейронную сеть, но и получить доступ к быстрым видеокартам, на основе которых сеть будет работать.
Детям может недоставать упорства, особенно в седьмом-восьмом классах — в этом возрасте хочется все попробовать, но также велик риск бросить то, что не получается. Но если ими движет любопытство, то все получится.
Петр, 16 лет: Я выбрал курс нейронных сетей, так как изучил Phyton, разрабатывая 2D-игры и решил углубиться в него. Мы уже написали самообучающуюся программу для распознавания рукописных чисел и стали создавать программу для распознавания элементов одежды.
Мне нравится этим заниматься, но сложнее всего найти ошибку или описку в коде. Больше всего в обучении мне помогает любопытство. Мне нравится работать с сетями, ведь они могут использоваться для быстрого обучения и точно помогут работать с роботами. Но я бы хотел создать в будущем что-то попроще, например, интернет-магазин.
Ксения, 17 лет: Я стала изучать нейронные сети, чтобы понять, в какой вуз я буду поступать. Поэтому я хотела понять, как работают нейронные сети и где применяются. На курсе мы создали несколько нейронных сетей: для распознавания рукописных чисел, для классификации ирисов, для предсказания стоимости акций Facebook. Также я работала с алгоритмами, которые советуют пользователю фильмы, основываясь на его предыдущих предпочтениях.
Мне помогает то, что я умею самостоятельно находить нужную информацию и не сдаюсь, даже если что-то не получается. Я не справилась бы без математики и базовых знаний в Python. Сложности заключаются в том, что я пока плохо ориентируюсь в библиотеках для нейронных сетей. Чтобы подобрать оптимальное решение, нужно понимать, что уже было реализовано. А для этого нужно больше практиковаться и читать больше дополнительных материалов.
Дети могут создавать простые нейросети, особенно с использованием библиотек. Проще всего детям создать сети для классификации, например, распознающие вид цветка. Также несложно создать бот для игры в прятки, бот, который сам будет играть в простую игру, например, Flappy bird. С более сложными играми дети скорее всего не справятся. Например, чтобы создать бота для шахмат нужно не только разработать и обучить сложную нейронную сеть, но и получить доступ к быстрым видеокартам, на основе которых сеть будет работать.
Детям может недоставать упорства, особенно в седьмом-восьмом классах — в этом возрасте хочется все попробовать, но также велик риск бросить то, что не получается. Но если ими движет любопытство, то все получится.
Петр, 16 лет: Я выбрал курс нейронных сетей, так как изучил Phyton, разрабатывая 2D-игры и решил углубиться в него. Мы уже написали самообучающуюся программу для распознавания рукописных чисел и стали создавать программу для распознавания элементов одежды.
Мне нравится этим заниматься, но сложнее всего найти ошибку или описку в коде. Больше всего в обучении мне помогает любопытство. Мне нравится работать с сетями, ведь они могут использоваться для быстрого обучения и точно помогут работать с роботами. Но я бы хотел создать в будущем что-то попроще, например, интернет-магазин.
Ксения, 17 лет: Я стала изучать нейронные сети, чтобы понять, в какой вуз я буду поступать. Поэтому я хотела понять, как работают нейронные сети и где применяются. На курсе мы создали несколько нейронных сетей: для распознавания рукописных чисел, для классификации ирисов, для предсказания стоимости акций Facebook. Также я работала с алгоритмами, которые советуют пользователю фильмы, основываясь на его предыдущих предпочтениях.
Мне помогает то, что я умею самостоятельно находить нужную информацию и не сдаюсь, даже если что-то не получается. Я не справилась бы без математики и базовых знаний в Python. Сложности заключаются в том, что я пока плохо ориентируюсь в библиотеках для нейронных сетей. Чтобы подобрать оптимальное решение, нужно понимать, что уже было реализовано. А для этого нужно больше практиковаться и читать больше дополнительных материалов.
Ещё новости по теме:
18:20