Stable Diffusion, Midjourney и все‑все‑все: что под капотом у графических нейросетей

Содержание выпуска

• Как нейросети помогают сделать игровую индустрию great again и экономят время игроделов.
• Где и кем ещё применяются графические нейросети.
• Почему ИИ не отберёт у нас работу.
• Уход из найма в бизнес: плюсы, минусы, подводные камни. Сколько в США зарабатывают дата-сайентисты.
• Что такое Stable Diffusion, как она устроена изнутри и при чём тут диффузия.
• Как работает CLIP. Зачем преобразовывать промпты в векторы и считать векторное произведение.
• Как обучалась Stable Diffusion. Что такое U-Net, шум и денойзинг. Рецепт крутой нейросети.
• Виды машинного обучения: supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning и reinforcement learning — как устроены и в чём разница.
• Fine tuning: как натренировать нейросеть под свои задачи.
• Что нужно, чтобы создать классную востребованную нейросеть и надо ли оно вам.
• Чем Stable Diffusion отличается от Midjourney и других конкурентов. Почему нейросети так ужасно рисуют руки и как это можно исправить.
• Как эволюционировали графические нейросети. Что такое Transformer.
• Способен ли современный ИИ выполнять «серьёзную и полезную» работу или он годится лишь для генерации забавных картинок?
• Над чем сегодня бьются ML-разработчики и учёные в области искусственного интеллекта.
• Я фанат ИИ и хочу работать с нейросетями — куда мне пойти учиться, что читать и где работать?

Полезные ссылки

• Спецпроект «Вселенная Ричарда Столлмана»
• Hugging Face
• Курс Стэнфорда по свёрточным нейросетям
• Учебник «Яндекса» по машинному обучению
• Сайт факультета компьютерных наук ВШЭ

Слушать выпуск