Лаборатория Unit.Bushmakov

2023-04-24 23:35:32 Искусственный интеллект в медицине использует алгоритмы, программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Основной целью приложений является анализ взаимосвязи между методами профилактики или лечения, результатами лечения пациентов. 

История медицины как науки пользуется историко-медицинским методом исследования. 
Принципы изучения подразделяются на общие и частные. 

Общие принципы:
- принцип историзма
- принцип общего и частного

Частные принципы:
- принцип поиска и оценки главного и второстепенного - принцип преемственности идея и открытий
- принцип достоверности


Примеры использования ИИ в медицине:

• анализ рентгеновских снимков, помогая быстрее выявить ранние признаки пневмонии у пациентов с Covid-19
• подбор индивидуального лечения
• диагностика различных заболеваний на ранних стадиях
• анализ медицинских изображений (МРТ, УЗИ, КТ)
• удаленный мониторинг и помощь пациентам
• разработка лекарственных препаратов Открыть/Комментировать

2023-04-22 12:46:50 Выживает не самый сильный и самый умный, а тот, кто лучше всех приспосабливается к изменениям.

Чарльз Дарвин Открыть/Комментировать

2023-04-19 21:48:54 ChatGPT - чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI, способный работать в диалоговом режиме, поддерживать запросы на естественных языках. Данный чат-бот основывается на другой языковой модели от OpenAI - GPT-3.5 - улучшенной версии модели GPT-3.

Что умеет?
• Отвечать на вопросы.
• Переводит текс.
• Поиск картинок.
• Может поддержать диалог.
• Может научить кодить/писать код.

Несколько примеров использования
ChatGPT:

• Генерация текстов.
ChatGPT научен генерировать тексты на различные темы, включая новости, поэзию.

• Обучение.
Может использоваться как для изучения языков, так и для различных наук.

•Автокоррекция.
Умеет исправлять опечатки, грамматические ошибки в тексте.

• Перевод.
Может переводить текст на разные языки.

• Генерация описаний.
Может помочь сгенерировать описание продукта, картины и т.д.

• Анализ мнения.
Поможет проанализировать отзывы и мнение людей о вашей компании и дать советы для дальнейших действий. Открыть/Комментировать

2023-04-17 19:11:10 DeepFake (deep learning - "глубокое обучение", fake - "подделка") - метод синтеза человеческого изображения на основе искусственного интеллекта.

Технология появилась в 2014-м, создал ее студент Стэнфордского университета Ян Гудфеллоу. В основе дипфейка — нейросеть, которая детально изучает лицо человека, а затем подставляет к исходному файлу лицо «реципиента». Открыть/Комментировать

2023-04-17 19:07:04 Если вы хотите познать секреты вселенной - мыслите единицами измерения энергии, частоты и вибрации.

Никола Тесла Открыть/Комментировать

2023-04-17 18:49:42 •Глубокое обучение•

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое обучается путем имитации внутренней работы человеческого мозга для обработки данных и принятия решений на основе этих данных.
Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети для реализации машинного обучения. Эти нейронные сети связаны в паутинную структуру, подобную сетям в человеческом мозге.
Эта веб-подобная структура искусственных нейронных сетей означает, что они способны обрабатывать данные в нелинейном подходе, что является значительным преимуществом по сравнению с традиционными алгоритмами, которые могут обрабатывать данные только в линейном подходе. Открыть/Комментировать

2023-04-17 18:43:40 Искусственный нейрон.

Искусственный нейрон - узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона.

Математически искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента - линейной комбинации всех входных сигналов.

Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети - соединяют выходы одних нейронов с входами других. Открыть/Комментировать

2023-04-14 17:40:18 Перцептрон - математическая или компьютерная
модель восприятия информации 
мозгом
(кибернетическая модель мозга), предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1958 году и впервые реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году. Перцептрон стал одной из первых моделей нейросетей, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.

Перцептрон состоит из трёх типов элементов, а именно: поступающие от датчиков сигналы передаются 
ассоциативным элементам, а затем - реагирующим элементам.

Таким образом, перцептроны позволяют создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и необходимой реакцией на выходе. В биологическом плане это соответствует преобразованию, например, зрительной информации в физиологический ответ от двигательных нейронов.

Ниже на фотографии изображена логическая схема перцептрона с тремя выходами. Открыть/Комментировать

2023-04-14 17:35:46 Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) — это область искусственного интеллекта, связанная с анализом изображений и видео. Она включает в себя набор методов, которые наделяют компьютер способностью видеть и извлекать информацию из увиденного. Системы состоят из фото или видеокамеры, специализированного программного обеспечения, которое идентифицирует и классифицирует объекты.

Выделяется 4 задачи, для которых используют компьютерное зрение:

1. Локализация, то есть определение местоположения объекта.

2. Классификация, когда объекту присваивается определённый класс. Простыми словами, нейросеть определяет его в одну из групп, которую знает: человек, скамейка, чемодан.

3. Сегментация делится на два вида.
Первый — семантическая сегментация, которая отделяет изображения от фона и позволяет накладывать на них маски.
Второй — размытый фон позади человека.

4. Детектирование. Например, можно обнаружить в торговом центре забытую вещь в режиме реального времени. Компьютер проведет локализацию и классифицирует его. Открыть/Комментировать

2023-04-14 17:12:56 Кто никогда не совершал ошибок, тот никогда не пробовал что-то новое.

Альберт Эйнштейн Открыть/Комментировать