Я потратила сотни часов на изучение нейросетей. И вот какие ошибки совершала в начале…
Сейчас я могу создать рабочий лист, презентацию или иллюстрацию за несколько минут. Но мой путь к этому начинался с людей с лишними руками и ногами. Причём в буквальном смысле!
Своё знакомство с искусственным интеллектом я начала с Leonardo AI.
И, пожалуй, это была моя первая ошибка.
Leonardo AI оказался не самым простым инструментом для новичка. Нужно было разобраться в настройках, научиться правильно составлять запросы, понять, как вообще работает генерация изображений.
А результаты первых попыток были весьма своеобразными. Люди с лишними конечностями, странные пропорции и картинки, которые совсем не соответствовали моим ожиданиям.
Сейчас вспоминаю это с улыбкой, но тогда казалось, что либо я что-то делаю не так, либо нейросети просто переоценены.
После Leonardo AI я познакомилась с зарубежной нейросетью от Microsoft.
И вот здесь результаты уже действительно радовали! Картинки получались достаточно качественными, поэтому на первых потоках моего курса мы даже изучали этот инструмент.
Но со временем я стала замечать, что результаты генераций меня устраивают всё меньше. К тому же возникали сложности с доступом к сервису.
В итоге я перестала его использовать и рекомендовать своим ученикам.
Это был хороший урок: даже если нейросеть прекрасно справляется с задачей сегодня, совершенно не факт, что через несколько месяцев она останется лучшим вариантом.
И таких ситуаций за время моего знакомства с нейросетями было немало.
Где-то я выбирала слишком сложные инструменты, где-то ожидала идеального результата с первой попытки, а где-то просто тратила слишком много времени на эксперименты.
В карусели собрала 4 ошибки, которые совершала в начале знакомства с ИИ, и выводы, к которым пришла за это время. Обязательно полистайте!
И знаете, к чему я пришла за всё это время?
Нет одной волшебной нейросети, которая идеально справляется со всеми задачами.
Не существует и такого запроса, который всегда будет выдавать безупречный результат.
Зато можно научиться разбираться в инструментах, замечать ошибки и понимать, как довести генерацию до нужного результата.
Именно поэтому я не просто показываю на своём курсе, куда нажимать. Мне важно научить педагогов самостоятельно работать с ИИ, чтобы они не терялись, если привычный сервис вдруг перестал работать или начал выдавать некачественные материалы.
Потому что уметь пользоваться нейросетью и просто нажимать кнопку «Создать» — далеко не одно и то же.
А теперь предлагаю немного вспомнить прошлое!
С какой нейросети началось ваше знакомство с ИИ? И что вы создали с её помощью в первый раз?
Особенно интересно почитать истории тех, кто, как и я, начинал с картинок, на которых количество пальцев приходилось пересчитывать несколько раз!
Сейчас я могу создать рабочий лист, презентацию или иллюстрацию за несколько минут. Но мой путь к этому начинался с людей с лишними руками и ногами. Причём в буквальном смысле!
Своё знакомство с искусственным интеллектом я начала с Leonardo AI.
И, пожалуй, это была моя первая ошибка.
Leonardo AI оказался не самым простым инструментом для новичка. Нужно было разобраться в настройках, научиться правильно составлять запросы, понять, как вообще работает генерация изображений.
А результаты первых попыток были весьма своеобразными. Люди с лишними конечностями, странные пропорции и картинки, которые совсем не соответствовали моим ожиданиям.
Сейчас вспоминаю это с улыбкой, но тогда казалось, что либо я что-то делаю не так, либо нейросети просто переоценены.
После Leonardo AI я познакомилась с зарубежной нейросетью от Microsoft.
И вот здесь результаты уже действительно радовали! Картинки получались достаточно качественными, поэтому на первых потоках моего курса мы даже изучали этот инструмент.
Но со временем я стала замечать, что результаты генераций меня устраивают всё меньше. К тому же возникали сложности с доступом к сервису.
В итоге я перестала его использовать и рекомендовать своим ученикам.
Это был хороший урок: даже если нейросеть прекрасно справляется с задачей сегодня, совершенно не факт, что через несколько месяцев она останется лучшим вариантом.
И таких ситуаций за время моего знакомства с нейросетями было немало.
Где-то я выбирала слишком сложные инструменты, где-то ожидала идеального результата с первой попытки, а где-то просто тратила слишком много времени на эксперименты.
В карусели собрала 4 ошибки, которые совершала в начале знакомства с ИИ, и выводы, к которым пришла за это время. Обязательно полистайте!
И знаете, к чему я пришла за всё это время?
Нет одной волшебной нейросети, которая идеально справляется со всеми задачами.
Не существует и такого запроса, который всегда будет выдавать безупречный результат.
Зато можно научиться разбираться в инструментах, замечать ошибки и понимать, как довести генерацию до нужного результата.
Именно поэтому я не просто показываю на своём курсе, куда нажимать. Мне важно научить педагогов самостоятельно работать с ИИ, чтобы они не терялись, если привычный сервис вдруг перестал работать или начал выдавать некачественные материалы.
Потому что уметь пользоваться нейросетью и просто нажимать кнопку «Создать» — далеко не одно и то же.
А теперь предлагаю немного вспомнить прошлое!
С какой нейросети началось ваше знакомство с ИИ? И что вы создали с её помощью в первый раз?
Особенно интересно почитать истории тех, кто, как и я, начинал с картинок, на которых количество пальцев приходилось пересчитывать несколько раз!
