Новые складчины | страница 34

​

Внедрение нейросетей в работу и бизнес для большего заработка!
Программа.
1 День: Основы и лучшие нейросети для MLM
Разбираемся в основах, тестируем, внедряем:
Типы нейросетей и какие из них самые полезные в бизнесе
Генерация продающих текстов
Дизайн от нейросетей легко
Индивидуальная настройка ChatGPT: адаптируем нейросеть под ваш стиль
Обзор бесплатных аналогов нейросетей
Доступы к нейросетям из России

2 День: Практическое применение нейросетей.
Настраиваем связки, которые помогут вам экономить время и деньги:
Создание цифрового аватара
Перевод аудио и видео на десятки языков
Генерация постов, создание рилс и кликабельных продающих текстов на автопилоте
Обучаем нейросети вашему продукту, чтобы она продавала за вас
Готовые промпты и роли: как правильно ставить задачи нейросетям

3 День. Фотосессии и видео с вами
Создание фото- и видеоконтента с вашим участием
Создание ваших видео-клонов на разных языках
Аудио-клоны вашего голоса
Перевод любых текстов и документов на любой язык
Синхронный перевод любого видео на русский

4 День. Построение продающей автоворонки с помощью ИИ.
Практическая демонстрация создания воронки
Простые инструменты для запуска автоворонки
Примеры воронок, которые конвертируют
Создание собственного Telegram-бота, который рассказывает о вашем бизнесе 24/7
Создание видео-воронок на разных языках для рекрутинга по всему миру.

Бонусы для участников.
- 50 готовых промптов (скриптов) для постов, картинок, видео, анализа аудитории и ответов на возражения
- Гайд «30 способов применения нейросетей»
- 5 работающих скриптов для написания лучших текстов с помощью нейросетей
От автора: "Обучение на интенсиве будет максимально полезным для вас и вашего бизнеса — это я вам гарантирую! Навыки, которые вы получите, позволят делегировать задачи нейросетям, экономить деньги и время, а главное - больше зарабатывать, применяя это на практике!"

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

• 4 практических модуля по нейрофото
• 4 модуля по заработку на фрилансе от Мили Котляровой
• 2 дополнительных продвинутых модуля по нейрофото

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Для кого:

Если ты новичок с горящими глазами, предприниматель в поиске новых решений или просто хочешь создать что-то крутое с помощью ИИ, но не знаешь, как подступиться – тебе сюда. Готов действовать? Погнали!

План действий

Что ты будешь делать, как именно = и что у тебя получится. Всё уже проверено.

1. Найдёшь идею
   Ты научишься искать прибыльные темы и быстро их тестировать. Поймёшь, как видеть что щас нужно людям.
   
2. Нагнёшь N8N раком
   Я отдам шаблон сборщика агентов, который делает за меня 80% работы в конструкторе N8N.
   
3. Создашь прилку
   Руками AI-команды запустишь веб–приложение. Без опыта, сразу под свою идею или задачу.
   
4. Воткнёшь туда AI
   Внедришь главную фишку в своё приложение – искусственный интеллект, и настроишь его.
   
5. Научишься чинить
   Узнаешь методы поиска и исправления багов: от простых до сложных. Подаришь своему приложению…
   
6. Добавишь стиля
   Сделаешь так, чтобы оно не только збс работало, но и дорого выглядело. Научишься делать дизайн, который…
   
7. Подключишь оплаты
   Сможешь автоматически принимать деньги из всех стран, и во всех валютах, даже в крипте.
   
8. Запустишь, наконец!
   Позаботишься о безопасности. Настроишь аналитику и SEO продвижение. И выложишь свой проект…
   
9. Индивидуальный разбор
   Я изучу твой проект и дам развёрнутую обратную связь. Покажу как масштабировать его дальше, или…

Инструменты

• Lovable
• Supabase
• Gemini / GPT
• React Native
• N8N
• Рассылки
• Платёжки
• Хостинги

пРиКоЛюХи

Чем это отличается от примитивного подхода к обучению и запуску бизнесов.

• Без кода ваще
  Будешь использовать современные no-code и low-code инструменты, которыми управляет ИИ.
  
• Минимум рутины
  Большую часть работы будут делать твои AI-ассистенты. Останется только рулить.
  
• Это точно работает
  Надёжная программа, которая обкатана на людях разных возрастов. Сможет любой.
  
• Чёткий результат
  Наша цель – чтобы у тебя появился твой собственный работающий проект (MVP).
  
• Доступ навсегда
  Все уроки и материалы курса, включая будущие обновления, остаются с тобой.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На курсе вы освоите:

• тексты и копирайтинг, которые экономят часы
• визуалы и дизайн-решения без лишних правок
• сценарии и генерацию видео
• помощь в коде и быстрые прототипы сайтов

Программа курса

Модуль 1. Генерация текста

• Введение
• Урок 1. Генерация текста с помощью ChatGPT
• Урок 2. Генерация текста с помощью Perplexity
• Урок 3. Генерация текста с помощью Grok
• Урок 4. Дополнительные ИИ для генерации текста (Qwen, DeepSeek, Ryb)

Модуль 2. Генерация изображений

• Урок 1. Генерация изображений в Leonardo AI
• Урок 2. Генерация изображений в ArtGeneration
• Урок 3. Генерация изображений в Kling
• Урок 4. Генерация изображений в Dall-e
• Урок 5. Создание логотипов с помощью ИИ
• Урок 6. Дополнительные инструменты для работы с изображениями

Модуль 3. Работа с аудио и видео

• Урок 1. Создание аудио с помощью ИИ
• Урок 2. Создание видео с помощью ИИ
• Урок 3. Инструменты для монтажа и обработки видео

Модуль 4. Продвинутые возможности ИИ

• Урок 1. Автоматизация задач с помощью ИИ
• Урок 2. Использование ИИ для анализа данных
• Урок 3. ИИ в маркетинге и бизнесе

Модуль 5. Генерация кода

• Урок 1. Обзор Qwen для генерации кода
• Урок 2. Сервис Cursor

Бонус: Гайд "История ИИ простыми словами» и библиотека промптов"

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Машинное обучение – это не только модная технология, это инструмент, который быстро развивается и меняет мир на наших глазах. Программа курса направлена на навигацию в “зоопарке” подходов в биологии и биомедицине, построена с постепенным усложнением и даст уверенное понимание, когда и как лучше применять классические методы ML, а когда пора переходить на нейросети. В завершающем модуле по Computer Vision раскрываются прикладные точечные технологии с освоением практических навыков инженерии.

По окончании курса вы получите конкурентное преимущество - не только опыт работы по готовым протоколам обработки конкретных типов данных, а понимание специфики мира ML в биологии и медицине, знания составных частей процессов, которые лежат в основе популярных пайплайнов. Наши эксперты передадут опыт изучения ML и расставят акценты, которые помогут сэкономить время, спланировать развитие карьеры в области DataScience и общаться на одном языке с другими коллегами.

Для кого этот курс:

• биологи, биоинженеры, биотехнологи, врачи-диагносты
• биостатистики и клинические биоинформатики
• аналитики и специалисты по данным в биологии/медицине
• научные сотрудники лабораторий и RnD центров
• руководители лабораторий и team-лиды научных групп
• а также разработчики Python, которые хотят решать проблемы биоинформатики и биомедицины

Необходимый уровень знаний:

• Требуются знания Python, а также библиотек numpy и pandas.

Курс подойдет для вас, если вы:

• Хотите познакомиться с передовыми методами биоинформатики
• Ставите цель улучшить и систематизировать навыки программирования, которые были получены исключительно самообучением
• Вам нужно глубже изучить Python и получить практику в ML по биологическим или медицинским данным
• Стремитесь понять, как применять ML в NGS и распознавании изображений из клинических данных
• Прокачиваете свое резюме кейсами, которые помогут вам найти работу или получить повышениеХотите получить базу для потенциальной смены сферы деятельности в сторону IT для био/медицины
• Хотите сэкономить свое время и получить рафинированный набор ресурсов для дальнейшего развития

После обучения вы сможете:

• Навигировать в “зоопарке” методов машинного обучения
• Применять методы классического машинного обучения для распространенных задач
• Оценивать качество моделей ML и корректно использовать метрики качества
• Решать задачи бинарной классификации и сегментации изображений самостоятельно
• Общаться с опытными ML-щиками на одном языке
• Показать работодателю ваши кейсы через ссылку на нашем сайте с отзывом наставника
• Эффективно развиваться в новых задачах на базе знаний курса
• Претендовать на новые зоны ответственности по задачам ML и Computer Vision в биомеде

Программа:
Модуль 1. Задачи классического ML в биологии и биомедицине.

• Основные задачи машинного обучения: регрессия и классификация.
• Линейная регрессия. Функция потерь. Метрики MSE и R2
• Скоррелированные признаки. Проблема переобучения, гиперпараметры, Train/Test/Validation. L1 и L2 регуляризация.
• Шкалирование признаков. One-hot encoding категориальных признаков. Работа с пропущенными значениями.
• Логистическая регрессия. Метрики качества классификации: accuracy, AUROC, AUPRC. Задача мультиклассовой классификации. Линейная разделимость и feature engineering. Методы оценки значимости признаков.
• Библиотека sklearn и интерфейс fit/predict/predict_proba.
• Основные типы классических моделей: SVM, градиентный бустинг и случайный лес, kNN, кластеризация.

Модуль 2. Обучение без учителя. Кластеризация. Понижение размерности. Примеры биологических задач.

• Кластеризация. K-means, KNN, Иерархическая кластеризация, DBScan.
• Методы оценки качества кластеризации.
• Примеры биоинформатических задач, в решении которых применяются методы кластеризации.
• Методы понижения размерности. PCA, t-SNE, UMAP. Сравнительные характеристики методов.
• Практика применения методов понижения размерности.

Модуль 3. Нейронные сети с нуля. NEW

• Фундаментальные математические основы нейронных сетей. Линейная алгебра, векторный анализ и теория вероятностей для ML.
• Построение базовых блоков нейросети с нуля. Реализация плотного слоя и векторизация операций на NumPy.
• Функции активации и их роль в обучении. ReLU, Sigmoid и численно устойчивая реализация Softmax.
• Функции потерь для задач классификации и регрессии. Cross-Entropy для Softmax и MSE для линейного выхода.
• Механизм обратного распространения ошибки (Backpropagation). Пошаговая реализация градиентного спуска на основе правила цепочки.
• Современные алгоритмы оптимизации. Разбор и реализация Momentum, RMSProp и Adam.
• Методы борьбы с переобучением. L1/L2 регуляризация и реализация Dropout.
• Построение полного тренировочного цикла "с нуля". Логирование метрик, валидация и сохранение лучшей модели.
• Практический проект на реальном датасете. Полный пайплайн от предобработки данных до финальной оценки модели.
• Переход от NumPy к профессиональным фреймворкам. Как фундаментальные знания ускоряют работу в PyTorch и TensorFlow.

Модуль 4. Нейронные сети и введение в DeepLearning.

• Введение в нейронные сети. Перцептрон. Вспоминаем бэкпроп и оптимизацию. Полносвязные нейронные сети.
• Введение в PyTorch, работа тензоров, .to("cuda"), как понимать написание сложных функций на примере функций потерь. Примеры построения линейной и логистической регрессий в pytorch.
• Оптимизационные методы первого порядка: SGD, Momentum, AdaGrad, Adam. Разбор работы современных оптимизаторов. Что такое learning rate и можно ли обойтись без него?
• Сверточные нейронные сети. Сверточное ядро, инвариантности, слои, архитектуры, работа основных составных блоков архитектур.
• Pytorch+Torchvision: знакомство, обучаем сверточные сети на классификации. Timm - библиотека для работы с нейронными сетями для обработки изображений.
• Диагностика проблем работы нейронной сети. Визуализация работы сверточного ядра.
• Разбор статей, ResNet, BatchNorm, Visual transformer. Как изменялись парадигмы с усовершенствованием архитектур.

Модуль 5. Интеграция мультиомиксных данных.

• Омиксные данные. Обзор основных типов. Введение в анализ омиксных данных (основные подходы, best practices).
• Примеры задач для которых необходимо проводить интеграцию мультиомиксных данных.
• Итеграция мультиомиксных данных с использованием подходов, основанных на методах понижения размерности: MOFA, MCCA и другие.
• Использование нейросетей для понижения размерности. Автоэнкодеры и их архитектуры.
• Примеры использования автоэнкодеров для интеграции мультиомиксных данных в биоинформатике.
• Архитектуры автоэнкодеров

Модуль 6. Классификация и сегментация изображений с помощью технологий Computer Vision.

• Обзор задач CV в медицине и биотехнологиях.
• Работа с изображениями в python (numpy, Pillow, элементы opencv).
• Медицинские изображения в формате DICOM.
• Нейронные сети для обработки изображений (свёрточный слой и свёрточная нейронная сеть).
• Задача классификации изображений при помощи свёрточных нейронных сетей (построение функции потерь и функционала качества).
• Базовые методы улучшения качества и ускорения сходимости моделей: использование предобученных моделей, использование аугментаций.
• Методы аугментации изображений (transforms v2, Albumentations, kornia).
• Построение общего пайплайна классификации изображений на основе предобученных моделей из библиотеки pytorch image models (timm).
• Задача семантической сегментации изображений при помощи свёрточных нейронных сетей (построение функции потерь и функционала качества).
• Построение общего пайплайна семантической сегменации изображений на основе предобученных моделей из библиотеки segmentation models pytorch (smp).
• Проведение воспроизводимых ml-экспериментов: пайплайн обучения на pytorch lightning, запись и визуализация экспериментов в tensorboard и wandb.
• Проведение хакатона и разбор базового решения заключительного соревнования по машинному обучению.

Выпускной проект - групповое соревнование по теме Computer Vision.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...