Как я запустил перцептрон на обычном непрограммируемом калькуляторе Casio
Всем привет, это моя первая статья на Хабре и я решил посвятить ее своему недавнему мини‑проекту, сутью которого является обучение небольшого перцептрона 2-5-1 с помощью Python без сторонних библиотек (типа NumPy), и его последующий инференс на непрограммируемом инженерном калькуляторе Casio‑Fx-82-Es Plus (2nd edition). В качестве задачи для перцептрона я выбрал определение того, находится ли точка в пределах графика следующей лемнискаты Бернулли: (x² + y²)² — 2a²(x² — y²) = 0 (с a = sqrt(0.5), то есть вообще без коэффициента 2a²), с минимально приемлемой вероятностью (70–85%)
Шаг вперёд на долгом пути: завершили этап «Сканирование» конкурса «Экспедиция. Data Science»
Фонд Национальной технологической инициативы реализует проект технологических конкурсов Up Great — открытых соревнований для инженерных команд. Здесь преодолевают технологические барьеры России и мира, чтобы решать задачи, с которыми ещё никто не справлялся.
Как я учил модель прогнозировать погоду по одной метеостанции — и почему она сначала выучила все наизусть
Это история про пет-проект, который я делал ради трёх вещей одновременно: прогноз приземной температуры на неделю вперёд из данных одной метеостанции, честные интервалы неопределённости вместо голой точки, и работа на железе уровня Raspberry Pi без всякого GPU. По дороге я несколько раз ошибся, один раз откатил целый эксперимент, и в итоге понял про свою же модель больше, чем когда её проектировал.
Верная ли дорога?
Это моя первая статья на Хабре (десятки своих статей я много лет пишу на своих сайтах, а Хабр только читал иногда), так что если я нарушу какие-то местные обычаи и неписанные правила, то заранее прошу прощения и буду благодарен за любые замечания. :)А написать я хочу на самую модную тему - про ИИ. Не потому что она модная, а потому что ее значимость для человечества действительно становится все более серьезной, а иногда даже критически важной. Допускаю, что мое мнение об этом предмете может кому-то показаться странным или вовсе ошибочным. Но жизнь покажет...
Как пользоваться Claude AI в России в 2026 году: официальный сайт Клод ИИ, возможности нейросети и доступ без VPN
За последние полтора года Claude AI из инструмента «для программистов» превратился в универсального рабочего помощника. Сначала его хвалили разработчики — лучше пишет код, аккуратнее ловит баги, дольше держит контекст. Потом подтянулись редакторы, маркетологи, студенты, юристы, аналитики и предприниматели. Причина проста: Claude вчитывается в задачу, спокойно работает с длинными документами и не сбивается на канцелярит к середине ответа.
Как удалить объект на фото с помощью нейросети — Сравниваем ТОП-9 ИИ с промптами для ретуши
Удалить объект с фото с помощью нейросети - задача, которая еще пару лет назад заставляла даже опытных ретушеров проводить добрых полчаса в Photoshop, воюя с «заплатками», клонирующими штампами и попытками сохранить текстуру фона. Сегодня же мы избалованы инструментами, которые обещают избавить нас от случайных прохожих в кадре, лишних проводов или досадных артефактов буквально одним кликом.
Продали дом за 7 000 000₽ и потеряли в майнинге. Видеокарты остались — из них вырос сервис генерации
Начну с того, в чём стыдно признаваться. В конце 2021 года мы продали дом в Краснодаре за 7 млн. рублей и почти половину вложили в видеокарты. Дом, если совсем честно, продавали не мы, а родители. Да у них есть еще одно жилье, но дом под Краснодаром — эта была мечта Отца, к которой он долго шел. Это важная деталь, я к ней ещё вернусь, потому что именно она до сих пор скребёт сильнее любых цифр.
Вы никогда не угадаете, какое животное настоящее
Если вам кажется, что отличить реальное фото животного от ИИ, довольно просто — попробуйте (не)пройти этот тест. Достаточно присмотреться: гладкая шерсть, идеальная композиция, неестественный взгляд — значит, нейросеть. По крайней мере, так думают многие.Мы подготовили 5 пар изображений животных. В каждой задаче одна картинка — настоящая, другая — результат работы ИИ.Спойлер: мы закинули этот тест нейросети и попросили ее объяснить свой выбор. Она уверенно аргументировала каждый ответ — и не угадала ни один. Посмотрим, получится ли у вас лучше.
Контекстное окно: почему нейросеть забывает части разговора
Представьте, что вы разговариваете с невероятно умным и эрудированным собеседником. Только очень странным. Несмотря на весь свой интеллект и тысячи фактов, которые он непринужденно рассказывает, он не может ничего запомнить. Ваш диалог с ним каждый раз как бы начинается заново. Вы даете ему вводные, задаете вопросы, что-то уточняете, а он, на основе всего этого, выдает ответ.
Сгенерировать фото будущего ребенка по фото родителей, тестируем ТОП-5 ИИ и сравниваем результаты
Предсказывать внешность ребенка по фотографии родителей - аттракцион старый как мир. Помните убогие флеш-сайты из нулевых, которые просто брали овал лица мамы, топорно накладывали поверх глаза папы с прозрачностью 50% и выдавали пугающего кадавра? В 2026 году технологии ушли от банального «склеивания скальпов». Современные генеративные модели работают с эмбеддингами - они переводят уникальные черты лица в многомерные векторы, смешивают их в латентном пространстве диффузионных моделей и декодируют в абсолютно реалистичные портреты.
