НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ФОТОГРАФА - это курс, который соединяет искусство фотографии с мощью искусственного интеллекта. Вы узнаете, как использовать нейросети для улучшения, стилизации и создания изображений с нуля. Курс поможет вам раскрыть свой творческий потенциал, используя новейшие технологии работы с изображением, такие как Midjourney, Leonardo.ai, Adobe Firefly и др.

В течение курса вы не только узнаете теоретические основы работы с нейросетями, но и погрузитесь в практическое применение этих знаний. Вас ждут интерактивные онлайн-занятия, на которых каждое ваше домашнее задание будет подробно разбираться преподавателем. Это позволит вам не только усвоить материал, но и увидеть, как теория воплощается в реальные практические навыки. Научитесь обрабатывать снимки, создавать новые работы, менять освещение, фон и технику исполнения, используя генеративные сети для автоматизации и улучшения рабочих процессов.

Чему вы научитесь?
Работать с генеративными инструментами: Знакомство с нейросетями (Midjourney, Leonardo.ai и другие) и их возможностями.
Стилизовать фотографии: Создание уникальных визуальных стилей, преобразование снимков в различные художественные стили.
Генерировать новые изображения: Создание новых изображений на основе текстовых или визуальных описаний.
Повторять и изменять изображения: Воссоздание и изменение существующих фотографий, корректировка освещения, фона и других элементов.
Создавать концептуальные изображения: Разработка и визуализация концептуальных идей, комбинирование различных техник.
Создавать предметные и стоковые изображения: Автоматизация создания каталожных и стоковых снимков с помощью нейросетей.
Создавать портретные изображения: Создание реалистичных портретов и цифровых аватаров, разработка консистентных образов и цифровых инфлюэнсеров.
Использовать генеративные инструменты в Photoshop и Lightroom: Улучшение, восстановление и детализация фотографий.
Автоматизировать работу с изображениями: Применение AI-инструментов для замены фона, изменения освещения и других задач.

Новый этап в области компьютерных технологий часто называют очередной «весной искусственного интеллекта». Её начало обычно отсчитывают с момента появления нейронной сети, сегодня известной под названием AlexNet, успех которой в распознавании зрительных образов возвестил о начале «революции глубокого обучения». В результате этой революции машинам удалось превзойти человеческий уровень при решении множества задач.
Сегодня уже мало кого удивляют победы машин над сильнейшими игроками в го, создание ими музыки и картин, предсказание нейронными сетями пространственной структуры белков и другие вещи, которые десять лет назад мы посчитали бы чудесами. Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) быстро вошли в нашу жизнь и стали её неотъемлемой частью. Например, каждый раз, когда вы делаете фотографию при помощи смартфона, её обработку выполняет нейронная сеть.
На смену весне искусственного интеллекта приходит лето. Эта книга рассказывает о том, какие события в истории науки привели к началу этого лета, о современных технологиях ИИ и их возможностях, а также пытается приоткрыть завесу, скрывающую от нас мир ближайшего будущего.
Мифы и заблуждения об искусственном интеллекте, страхи, насущные проблемы, перспективные направления исследований — обо всём этом вы узнаете из «Большой книги искусственного интеллекта».

Несмотря на шумиху вокруг ИИ, создание интеллекта, равного человеческому или превышающего его, намного сложнее, чем мы думали. Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, известные исследователи в области искусственного интеллекта, утверждают, что нам еще очень далеко до создания полностью автономных автомобилей или сверхразумных роботов.

Дело в том, что подходы, принятые сейчас в сфере разработки ИИ, слишком узки для создания подлинного интеллекта. Реальный мир, напротив, чрезвычайно сложен и многообразен. Каким образом можно преодолеть этот разрыв? Какими будут последствия, когда мы это сделаем? Вдохновленные человеческим разумом, Маркус и Дэвис объясняют, что же нам нужно для продвижения ИИ на новый уровень. Если мы сосредоточимся на том, чтобы наделить машины здравым смыслом и глубоким пониманием, а не просто научить их собирать все более обширные коллекции данных, то сможем создать искусственный интеллект, которому действительно будем доверять то, что имеет для нас значение: наше здоровье, наши дома, комфорт наших близких и многое другое. Книга «Искусственный интеллект: перезагрузка» дает полную и яркую оценку современной науки в сфере ИИ и предлагает вдохновляющее видение того, как новое поколение искусственного интеллекта сможет сделать нашу жизнь лучше.

Несмотря на шумиху вокруг ИИ, создание интеллекта, равного человеческому или превышающего его, намного сложнее, чем мы думали. Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, известные исследователи в области искусственного интеллекта, утверждают, что нам еще очень далеко до создания полностью автономных автомобилей или сверхразумных роботов.

Дело в том, что подходы, принятые сейчас в сфере разработки ИИ, слишком узки для создания подлинного интеллекта. Реальный мир, напротив, чрезвычайно сложен и многообразен. Каким образом можно преодолеть этот разрыв? Какими будут последствия, когда мы это сделаем? Вдохновленные человеческим разумом, Маркус и Дэвис объясняют, что же нам нужно для продвижения ИИ на новый уровень. Если мы сосредоточимся на том, чтобы наделить машины здравым смыслом и глубоким пониманием, а не просто научить их собирать все более обширные коллекции данных, то сможем создать искусственный интеллект, которому действительно будем доверять то, что имеет для нас значение: наше здоровье, наши дома, комфорт наших близких и многое другое. Книга «Искусственный интеллект: перезагрузка» дает полную и яркую оценку современной науки в сфере ИИ и предлагает вдохновляющее видение того, как новое поколение искусственного интеллекта сможет сделать нашу жизнь лучше.

Искусственный интеллект, машинное обучение, работа в стиле agile: будущее уже здесь. Чтобы оставаться востребованными, работать быстрее, быть эффективнее, людям и компаниям нужно меняться. В серии "IT для бизнеса" представлены книги, которые дадут вам ключи к новым технологиям и помогут совершить рывок вперед.

Список книг:
Agile для всех. Создание быстрой, гибкой, клиентоориентированной компании - Лемей Мэтт (2020).pdf
Agile. Процессы, проекты, компании - Фунтов Валерий (2020).pdf
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub - М. Рассел, М. Классен (2020).pdf
Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel - Уэйн Л. Винстон (2021).pdf
Блистательный Agile. Гибкое управление проектами с помощью Agile, Scrum и Kanban - Коул Скотчер (2019).pdf
В одно касание. Бизнес-стратегии Google, Apple, Facebook, Amazon и других корпораций - Мехта, Агаше, Детроя (2019).pdf
Грокаем технологию Биткоин - Калле Розенбаум (2020).pdf
Дизайн-мышление. От инсайта к новым продуктам и рынкам - Михаэль Леврик и др. (2020).pdf
Еще более эффективный Agile - Стив Макконнелл (2021).pdf
Как управлять интеллектуалами. Я, нерды и гики - Лопп Майкл (2019).fb2
Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса - Де Прадо Маркос Лопес (2019).pdf
Машинное обучение для бизнеса и маркетинга - Кацов Илья (2019).pdf
О криптовалюте просто. Биткоин, эфириум, блокчейн, децентрализация, майнинг, ICO & Co. - Хосп Джулиан (2019).pdf
Оптимизация и продвижение в поисковых системах - Ашманов Игорь и др. (2019).pdf
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - Зыков Роман (2021).fb2
Яндекс.Директ. Как получать прибыль, а не играть в лотерею - Царевский Филипп (2020).pdf

Инструменты одинаковы для всех.
Результатов нет.
Несмотря на то, что все мы получаем доступ к одним и тем же инструментам искусственного интеллекта, некоторые люди достигают захватывающих дух результатов, а другие нет. Почему? Потому что ключ в конкретном ноу-хау. Более качественные подсказки дают лучшие результаты, но также используют правильную модель, параметры и методы постобработки. Все это будет важными навыками в недалеком будущем. Знание того, как разговаривать с искусственным интеллектом, — это то, что вам нужно освоить, чтобы улучшить свою игру.

Все, что вам нужно для изучения генеративного ИИ, в одном месте.
Устали проводить долгие часы, копаясь в малоизвестных серверах Discord, выискивая хорошие уроки и чувствуя, что все дают противоречивые советы? Мы тоже устали. Вот почему мы собрали все, что знаем о оперативном инжиниринге, в одном месте.

Дружелюбный к новичкам. Код не требуется. Садись в поезд с искусственным интеллектом.
Мы много работали, чтобы сделать этот курс максимально доступным, чтобы каждый мог попасть на борт этой умопомрачительной волны искусственного интеллекта. Предпосылок нет вообще. Вам не нужно знать программирование. Мы объясним самые сложные концепции ИИ самым простым способом, чтобы все поняли. Мы начнем с абсолютных основ и будем постепенно продвигаться вверх, чтобы кривая обучения была максимально плавной, и вы чувствовали, что просто скользите по ландшафту генеративного ИИ.

Чему вы научитесь?
Вы узнаете все: от основ и начала работы с созданием изображений ИИ до продвинутых методов и применения различных стилей: фотореализма, художественного, 3D-рендеринга...

Мы начнем с подхода, основанного на проектах, чтобы у вас был сквозной опыт и практические навыки, которые вы могли бы использовать прямо сейчас. Вы возьмете на себя роль архитектора с искусственным интеллектом и будете проектировать свой собственный дом, созданный искусственным интеллектом!

Вот краткий обзор того, что мы рассмотрим:

- Основы ИИ: что это за искусственный интеллект и как он работает?
- Какие существуют модели генерации изображений ИИ? Каковы их различия? Как они прошли обучение?
- Выбор подходящей модели в зависимости от желаемого результата.
- Революция стабильной диффузии: демократизация генерации изображений ИИ.
- Настройка рабочей среды и начало работы с SD как локально, так и в облаке.
- Подскажите инжиниринг. Хитрости и специфические ноу-хау.
- Плагины и отличные инструменты, которые легко интегрируются в ваш рабочий процесс и дают вам сверхспособности ИИ.
- Передовые методы: тонкая настройка модели.
- Продвинутые техники: Dreambooth.
- Продвинутые техники: Инверсия текста.
- Юридические, этические и авторские соображения. Кому принадлежат права на изображения?
- Дополнительно: ресурсы и шпаргалка.
Больше никакого разрозненного контента — в этом курсе вы найдете все, что вам нужно.

Искусственный интеллект, машинное обучение, работа в стиле agile: будущее уже здесь. Чтобы оставаться востребованными, работать быстрее, быть эффективнее, людям и компаниям нужно меняться. В серии "IT для бизнеса" представлены книги, которые дадут вам ключи к новым технологиям и помогут совершить рывок вперед.

Список книг:
Agile для всех. Создание быстрой, гибкой, клиентоориентированной компании - Лемей Мэтт (2020).pdf
Agile. Процессы, проекты, компании - Фунтов Валерий (2020).pdf
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub - М. Рассел, М. Классен (2020).pdf
Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel - Уэйн Л. Винстон (2021).pdf
Блистательный Agile. Гибкое управление проектами с помощью Agile, Scrum и Kanban - Коул Скотчер (2019).pdf
В одно касание. Бизнес-стратегии Google, Apple, Facebook, Amazon и других корпораций - Мехта, Агаше, Детроя (2019).pdf
Грокаем технологию Биткоин - Калле Розенбаум (2020).pdf
Дизайн-мышление. От инсайта к новым продуктам и рынкам - Михаэль Леврик и др. (2020).pdf
Еще более эффективный Agile - Стив Макконнелл (2021).pdf
Как управлять интеллектуалами. Я, нерды и гики - Лопп Майкл (2019).fb2
Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса - Де Прадо Маркос Лопес (2019).pdf
Машинное обучение для бизнеса и маркетинга - Кацов Илья (2019).pdf
О криптовалюте просто. Биткоин, эфириум, блокчейн, децентрализация, майнинг, ICO & Co. - Хосп Джулиан (2019).pdf
Оптимизация и продвижение в поисковых системах - Ашманов Игорь и др. (2019).pdf
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - Зыков Роман (2021).fb2
Яндекс.Директ. Как получать прибыль, а не играть в лотерею - Царевский Филипп (2020).pdf

Искусственный интеллект, машинное обучение, работа в стиле agile: будущее уже здесь. Чтобы оставаться востребованными, работать быстрее, быть эффективнее, людям и компаниям нужно меняться. В серии "IT для бизнеса" представлены книги, которые дадут вам ключи к новым технологиям и помогут совершить рывок вперед.

Список книг:
Agile для всех. Создание быстрой, гибкой, клиентоориентированной компании - Лемей Мэтт (2020).pdf
Agile. Процессы, проекты, компании - Фунтов Валерий (2020).pdf
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub - М. Рассел, М. Классен (2020).pdf
Блистательный Agile. Гибкое управление проектами с помощью Agile, Scrum и Kanban - Коул Скотчер (2019).pdf
В одно касание. Бизнес-стратегии Google, Apple, Facebook, Amazon и других корпораций - Мехта, Агаше, Детроя (2019).pdf
Грокаем технологию Биткоин - Калле Розенбаум (2020).pdf
Как управлять интеллектуалами. Я, нерды и гики - Лопп Майкл (2019).fb2
Машинное обучение. Алгоритмы для бизнеса - Де Прадо Маркос Лопес (2019).pdf
О криптовалюте просто. Биткоин, эфириум, блокчейн, децентрализация, майнинг, ICO & Co. - Хосп Джулиан (2019).pdf
Яндекс.Директ. Как получать прибыль, а не играть в лотерею - Царевский Филипп (2020).pdf

Искусственный интеллект, машинное обучение, работа в стиле agile: будущее уже здесь. Чтобы оставаться востребованными, работать быстрее, быть эффективнее, людям и компаниям нужно меняться. В серии "IT для бизнеса" представлены книги, которые дадут вам ключи к новым технологиям и помогут совершить рывок вперед.

Список книг:
Agile для всех. Создание быстрой, гибкой, клиентоориентированной компании - Лемей Мэтт (2020).pdf
Agile. Процессы, проекты, компании - Фунтов Валерий (2020).pdf
Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub - М. Рассел, М. Классен (2020).pdf
Блистательный Agile. Гибкое управление проектами с помощью Agile, Scrum и Kanban - Коул Скотчер (2019).pdf
В одно касание. Бизнес-стратегии Google, Apple, Facebook, Amazon и других корпораций - Мехта, Агаше, Детроя (2019).pdf
Как управлять интеллектуалами. Я, нерды и гики - Лопп Майкл (2019).fb2
О криптовалюте просто. Биткоин, эфириум, блокчейн, децентрализация, майнинг, ICO & Co. - Хосп Джулиан (2019).pdf
Яндекс.Директ. Как получать прибыль, а не играть в лотерею - Царевский Филипп (2020).pdf

Photolemur инструмент для редактирования фотографий, первое в мире полностью автоматизированное решение для улучшения фотографий. По словам его создателей, в основе сервиса Photolemur будет использоваться искусственный интеллект для совершенствования алгоритма редактирования в автоматическом режиме, анализируя, насколько произведенные улучшения изображения нравятся или не нравятся пользователю, чтобы улучшить его работу в будущем.

В отличие от большинства программ "всё в одном", в котором фоторедакторы обычно работают по жестко прописанному алгоритму фильтров, Photolemur full обещает применять улучшения адаптированные для каждого изображения посредством распознавания типа объектов на нём: лица, деревья, небо, зелень и многое другое, а также оценивая различие сценария кадра: пейзаж, портрет, макро.

По мере того как пользователь будет использовать Photolemur для обработки для всё большего количества своих изображений, будет совершенствоваться и алгоритм последующих автоматических действий со снимками, поскольку информация о каждый последующем успешных / неуспешных усовершенствовании изображения будет пополнять базу и, таким образом, автоматика обработки Photolemur будет становится всё более успешной, а также учитывать пристрастия конкретного пользователя.

Photolemur инструмент для редактирования фотографий, первое в мире полностью автоматизированное решение для улучшения фотографий. По словам его создателей, в основе сервиса Photolemur будет использоваться искусственный интеллект для совершенствования алгоритма редактирования в автоматическом режиме, анализируя, насколько произведенные улучшения изображения нравятся или не нравятся пользователю, чтобы улучшить его работу в будущем.

Photolemur инструмент для редактирования фотографий, первое в мире полностью автоматизированное решение для улучшения фотографий. По словам его создателей, в основе сервиса Photolemur будет использоваться искусственный интеллект для совершенствования алгоритма редактирования в автоматическом режиме, анализируя, насколько произведенные улучшения изображения нравятся или не нравятся пользователю, чтобы улучшить его работу в будущем.