Более 30 ресурсов для креативной работы с ИИ

DALL-E и прочие ИИ-инструменты, способные создавать фантастические изображения по текстовому описанию, привлекли внимание к генеративным моделям искусственного интеллекта. Но их возможности этим не ограничиваются – искусственный интеллект уже умеет создавать тексты, придумывать шрифты и изображать нашу речь в картинках. Часть из которых будут приведены ниже.

Лучшие инструменты для создания визуальных произведений:

  • Magenta — исследовательский open-source проект, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. Требует навыков программирования.
  • Processing — гибкая программа для ведения заметок, обучающая программированию в контексте визуальных искусств. Включает p5js (для JavaScript) и Processing.py (для Python). Не использует ИИ, но подходит для работы с генеративным визуальным искусством.

Обработка и создание изображений

  • AutoDraw — превращает набросок в графическое изображение.
  • AI Painter – превращает фотографии в картины, созданные ИИ, или создает абстрактные изображения с помощью нейросети.

Слова и тексты

  • GPT-2 — компьютерная языковая модель, созданная OpenAI. Генерирует синтетический текст, если задать ей начало.
  • Handwriting with a neural net — играйте с нейросетью, которая создает почерк в зависимости от вашего стиля письма.

Звуки и музыка

  • Magenta Studio — коллекция музыкальных плагинов, созданных на базе open-source инструментов и моделей Magenta. 
  • AI Duet — интерактивное пианино.
  • NSynth Sound Maker — позволяет пользователю сочинять собственные гибридные звуки и инструменты.
  • MuseNet — инструмент воспроизводит 4-минутные музыкальные композиции с помощью 10 инструментов и может комбинировать стили от кантри до Моцарта с помощью MuseNet (также доступен на GitHub).

Визуализация работы нейросетей

  • Activation Atlases — создает атлас функций, изученных нейросетью.
  • What neural networks see — позволяет подключить камеру и оценить, как нейросеть воспринимает изображение. Не менее интересен инструмент Feature Visualization.
  • Visualizing high dimensional space — визуализирует работу машинного обучения.
  • t-SNE — создает двумерные карты данных с сотнями и даже тысячами измерений.

Обучение нейросетей

  • Teachable machine — позволяет обучить нейросеть в реальном времени и прямо в браузере, используя собственную камеру. Не требует писать код.

Библиотеки для машинного обучения

  • TensorFlow.js — библиотека для разработки и обучения МО-моделей на JavaScript.
  • scikit-learn — один из самых популярных инструментов сбора и анализа данных. Он создан на базе NumPy, SciPy и matplotlib с открытым исходным кодом, пригоден для коммерческого использования (лицензия BSD).