#Google Colaboratory

[techniktagebuch]

April 2023

Sechs Jahre Nichtstun, eine schöne Lösung für so viele Probleme

Vor fast genau sechs Jahren habe ich beschlossen, auch mal dieses Machine Learning auszuprobieren:

Gleich kann es losgehen, ich muss nur erst “Getting Started before your first lesson” lesen. Von dort schickt man mich weiter zum AWS deep learning setup video. Das Video ist 13 Minuten lang.

(Es folgen Probleme und Verwicklungen beim Setup, die Details kann man hier nachlesen.)

In Minute 12:45 sagt der Erzähler im Video: “Ok! It looks like everything is set up correctly and you’re ready to start using it.” Aber statt 12 Minuten und 45 Sekunden sind zwei Wochen vergangen, mein anfänglicher Enthusiasmus ist aufgebraucht und mein Interesse an Deep Learning erlahmt. Ich bin nicht einmal bis “Lesson 1” gekommen.

Im April 2023 sagt Aleks, dass er gerade einen sehr guten Onlinekurs über Machine Learning macht. Ich frage nach der Adresse, und sie kommt mir bekannt vor. Es ist derselbe Kurs!

“Das Setup war kein Problem?”, frage ich. Nein, sagt Aleks, Sache von ein paar Minuten.

Ich sehe mir "Practical Deep Learning for Coders 2022” an. Man braucht für den Kurs bestimmte Hardware. Generell benötigt Machine Learning Grafikprozessoren wegen der höheren Rechenleistung, und aus der Einleitung zum Kurs weiß ich jetzt, dass die aktuell verfügbaren Tools Nvidia-Grafikprozessoren voraussetzen*. Den Zugang zu dieser Hardware soll man mieten. Das war vor sechs Jahren auch schon so, nur dass das Mieten der Rechenleistung bei Amazon Web Services eine komplizierte und teure Sache war.

* Ich hatte an dieser Stelle schon “Grafikkarten” geschrieben, dann kam es mir aber wieder so vor, als müsste ich meinen Sprachgebrauch renovieren. In meiner Vorstellung handelt es sich um eine Steckkarte, ungefähr 10 x 20 cm groß, die in ein PC-Gehäuse eingebaut wird. So war das, als ich meine Computer noch in Einzelteilen kaufte, aber das ist zwanzig Jahre her. Deshalb habe ich mich für das unverbindliche Wort “Grafikprozessoren” entschieden. Aber wenn ich nach nvidia gpu machine learning suche, sehe ich sperrige Dinge, die nicht weit von meiner Erinnerung an Grafikkarten entfernt sind. Die große Rechenleistung braucht auch große Kühlleistung, deshalb sind zwei Lüfter auf der ... naja, Karte. Die Ergebnisse der Bildersuche sind etwas uneindeutig, aber es kommt mir so vor, als enthielte das Rechenzentrum, dessen Leistung ich gleich nutzen werde, wahrscheinlich große Gehäuse, in denen große Grafikkarten drin sind, vom Format her immer noch ungefähr wie vor zwanzig Jahren. Nur viel schneller.

2018 brauchte man AWS schon nicht mehr für den fast.ai-Onlinekurs. Stattdessen konnte man sich die Arbeitsumgebung bei Paperspace einrichten, einem anderen Cloud-Anbieter. Die Anleitung von 2018 klingt so, als hätte meine Geduld wahrscheinlich auch dafür nicht gereicht.

In der Version von 2019 hat der Kurs auf Google Colab gesetzt. Das heißt, dass man Jupyter Notebooks auf Google-Servern laufen lassen kann und keine eigene Python-Installation braucht, nur einen Browser. Colab gab es 2017 noch nicht, es wurde erst ein paar Monate nach meinem Scheitern, im Herbst 2017, für die Öffentlichkeit freigegeben. Allerdings klingt die Anleitung von 2019 immer noch kompliziert.

2020 wirkt es schon schaffbarer.

Auch die aktuelle Version des Kurses basiert auf Colab. Man muss sich dafür einen Account bei Kaggle einrichten. Soweit ich es bisher verstehe, dient dieser Kaggle-Zugang dazu, die Sache kostenlos zu machen. Colab würde ansonsten Geld kosten, weniger als ich 2017 bezahlt habe, aber eben Geld. Oder vielleicht liegen auch die Jupyter Notebooks mit den Kurs-Übungen bei Kaggle, keine Ahnung, man braucht es eben. (Update: In Kapitel 2 des Kurses merke ich, dass es noch mal anders ist, man hätte sich zwischen Colab und Kaggle entscheiden können. Zusammengefasst: Ich verstehe es nicht.)

Ich lege mir einen Kaggle-Account an und betrachte das erste Python-Notebook des Kurses. Es beginnt mit einem Test, der nur überprüft, ob man überhaupt Rechenleistung bei Kaggle in Anspruch nehmen darf. Das geht nämlich erst, wenn man eine Telefonnummer eingetragen und einen Verifikationscode eingetragen hat, der an diese Telefonnummer verschickt wird. Aber das Problem ist Teil des Kursablaufs und deshalb genau an der Stelle erklärt, an der es auftritt. Es kostet mich fünf Minuten, die vor allem im Warten auf die Zustellung der SMS mit dem Code bestehen.

Danach geht es immer noch nicht. Beim Versuch, die ersten Zeilen Code laufen zu lassen, bekomme ich eine Fehlermeldung, die mir sagt, dass ich das Internet einschalten soll:

“STOP: No internet. Click ‘>|’ in top right and set ‘Internet’ switch to on.”

Ich betrachte lange alles, was mit “top right” gemeint sein könnte, aber da ist kein solcher Schalter. Schließlich google ich die Fehlermeldung. Andere haben das Problem auch schon gehabt und gelöst. Der Schalter sieht weder so aus wie in der Fehlermeldung angedeutet, noch befindet er sich oben rechts. Man muss ein paar Menüs ein- und ein anderes ausklappen, dann wird er unten rechts sichtbar.

Ich bin also im Internet und muss erst das Internet einschalten, damit ich Dinge im Internet machen kann.

Aleks meint, wenn ich ihm gestern dabei zugehört hätte, wie er eine Viertelstunde lang laut fluchte, hätte ich schon gewusst, wie es geht. Hatte ich aber nicht.

Nach dem Einschalten des Internets kann ich das erste Jupyter-Notebook des Kurses betrachten und selbst ausprobieren, ob es wohl schwer ist, Frösche von Katzen zu unterscheiden. Für die Lösung aller Startprobleme von 2017 habe ich zwei Wochen gebraucht. 2023 noch eine Viertelstunde, und ich bin zuversichtlich, dass man um 2025 direkt in den Kurs einsteigen können wird.

(Kathrin Passig)

[ujiki-oo]

Image generation AI + flickr + PopBox specialized functions

[reachartwork]

Are there any ai programs that still make the fucked up 2021 era images where you cant tell what anything is? Neuralblender is boring now and craiyon is unfortunately better than it was previously

yes, CLIP+VQGAN notebooks are still around and probably work with a little bit of elbow grease.

this link leads to Zoetrope 6.0, which I made years ago, and is probably buggy as shit now. But if you can get past the pip install hell the technology still works. The specific term you're looking for is "CLIP + VQGAN" or "Guided Diffusion"/"Disco Diffusion" IIRC, depending on the Secret Horses era you're interested in.

[anhedonyan]

Last addition to this I swear:

Aww 🥺, it's stupid. 🥺

Will this neural network work as intended or I wrote something wrong and my GPU is going to explode

[kennak]

こうゆう予告告知試そうとおもっても予告か・・・で終わっちゃうからツライ。OpenAIに負けてるからってリリース前の告知やめてほしい。

[B! AI] Google、Python環境の「Colaboratory」にAIによる開発支援機能を搭載へ。自然言語からのコード生成、チャットボットによる質疑応答など

[codeshive]

Solved COMS 4701 Artificial Intelligence Homework 5 - Coding

The objective of this homework is to build a hand gesture classifier for sign language. We will be using Google Colaboratory to train our model (set up instructions at the end). The dataset will be in the form of csv files, where each row represents one image and its true label. We have provided the skeleton code to read in the training and testing datasets. Before you begin coding, go through…

[codingprolab]

COMS 4701 Homework 5 - Coding solved

The objective of this homework is to build a hand gesture classifier for sign language. We will be using Google Colaboratory to train our model (set up instructions at the end). The dataset will be in the form of csv files, where each row represents one image and its true label. We have provided the skeleton code to read in the training and testing datasets. Before you begin coding, go through…

[amitvij211]

5 Reasons Why You Should Take Google’s Generative AI Course and the Tools You’ll Learn

Generative AI is one of the most exciting advancements in technology today, opening up new possibilities for creativity, problem-solving, and innovation. Whether you’re in marketing, software development, or even creative fields like design, learning about Generative AI can boost your skills and career prospects. Generative AI Google course is a perfect starting point for anyone interested in this field.

Here are 5 reasons why you should consider taking this course, along with the tools you’ll cover:

1. High Demand for AI Skills

Generative AI is quickly becoming one of the most sought-after skills in various industries. From healthcare to entertainment, companies are using AI to create innovative solutions. By enrolling in the Generative AI Google course, you’ll be prepared to meet the rising demand for professionals skilled in AI.

2. Stay Competitive in the Job Market

The job market is changing, and companies are looking for individuals with advanced tech skills. Taking skill courses in AI can make you stand out among other job candidates, especially in fields like data science, software development, and digital marketing.

3. Hands-On Learning with AI Tools

The course includes hands-on experience with various AI tools, which will help you understand how AI models are built, trained, and deployed. You’ll work with tools like Google’s AI-powered cloud platforms, which are widely used in real-world applications.

4. Opens Opportunities in Multiple Sectors

Generative AI skills are valuable across multiple sectors, including healthcare, education, finance, and retail. With companies embracing AI to improve services, taking skill courses like the Generative AI Google course will open up opportunities in various industries.

5. Boost Employability

As AI continues to shape the future of work, employers are on the lookout for candidates with AI skills. Enrolling in skills future courses like the Generative AI Google course will significantly boost your employability by equipping you with the knowledge and tools to work with cutting-edge technologies.

Why Should You Take the Google Cloud – Generative AI Course?

This course takes you from basic concepts to advanced skills in generative AI, helping you grow in a fast-expanding field. It’s designed for roles like developers, data analysts, and cloud engineers, providing practical skills to increase efficiency. You'll also learn how to use AI responsibly and ethically. The course includes hands-on projects to apply your knowledge in real-world situations, making you job-ready. Plus, earning skill badges showcases your expertise to employers, boosting your career opportunities and keeping you ahead in the industry.

Tools Covered in Google’s Generative AI Course

Here are some key tools you’ll get to learn in the course:

TensorFlow: Google’s open-source library for machine learning. TensorFlow is one of the most widely used platforms for building AI models.

Google Cloud AI Platform: This tool allows you to build, train, and deploy machine learning models on Google Cloud. It’s essential for anyone looking to work with AI in the cloud.

AutoML: Google’s AutoML allows users to create machine learning models with minimal coding. It’s ideal for beginners who want to explore AI without diving deep into complex coding.

Generative AI Studio: A tool by Google for creating AI-generated content, from text and images to music. You’ll gain experience in using AI to create new forms of media.

Colaboratory (Colab): A cloud-based tool that allows you to write and execute Python code in your browser. It’s used for training and deploying AI models, especially in machine learning.

Upskilling and Employability

Taking the Generative AI Google course can dramatically enhance your employability. With the rapid rise of AI across industries, companies need skilled professionals to help integrate AI technologies into their operations. The course will give you practical, in-demand skills that employers value. Whether you're a student, professional, or someone looking to pivot into AI, these skill courses and skills future courses will prepare you for the future of work. Learning AI is not just about staying relevant; it’s about positioning yourself as a leader in a world driven by technology. Start your journey today by enrolling in a Generative AI Google course, and unlock your potential in this exciting field!

[alameedonline]

البديل المجاني لادوات الذكاء الاصطناعي

تُعتبر أدوات الذكاء الاصطناعي من أبرز التقنيات التي تشهد تطوراً متسارعاً، حيث تغزو مختلف جوانب حياتنا اليومية والعملية. سواء كنت مبرمجًا، أو كاتبًا، أو حتى شخصًا يبحث عن حلول مبتكرة، فإن هناك مجموعة واسعة من الأدوات التي تلبي احتياجاتك.أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي:زيادة الإنتاجية: تساعدك هذه الأدوات على أتمتة المهام المتكررة، مما يوفر لك الوقت والجهد للتركيز على المهام الأكثر أهمية.تحسين الجودة: تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي تحليلات دقيقة ونتائج عالية الدقة، مما يساهم في تحسين جودة العمل.ابتكار الحلول: تفتح هذه الأدوات آفاقًا جديدة للإبداع والابتكار، حيث تساعدك على تطوير أفكار جديدة وحلول مبتكرة للمشكلات.أنواع أدوات الذكاء الاصطناعي:تنقسم أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل عام إلى نوعين رئيسيي��:أدوات مجانية: تقدم ميزات أساسية ومحدودة، وهي مثالية للمستخدمين الذين يرغبون في تجربة هذه التقنية أو استخدامها لمهام بسيطة.أدوات مدفوعة: توفر ميزات متقدمة ومرونة أكبر، وهي مناسبة للشركات والمستخدمين الذين يحتاجون إلى حلول شاملة وقوية.أمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي:كتابة المحتوى:Jasper.ai: يولد نصوصًا إبداعية عالية الجودة في مختلف المجالات.Copy.ai: يوفر قوالب جاهزة لكتابة محتوى تسويقي جذاب.تصميم الجرافيك:Canva: يقدم مجموعة واسعة من القوالب والصور التي يمكن تخصيصها باستخدام الذكاء الاصطناعي.Midjourney: يولد صورًا فنية واقعية بناءً على وصف نصي.تحليل البيانات:Google Colaboratory: منصة مجانية لتجربة تعلم الآلة وتعلم البيانات.Python: لغة برمجة قوية تستخدم على نطاق واسع في مجال الذكاء الاصطناعي.مساعدات شخصية:ChatGPT: نموذج لغة كبير قادر على إجراء محادثات طبيعية والرد على الأسئلة.Siri و Google Assistant: مساعدون شخصيون يعملون على الأجهزة المحمولة.كيف تختار الأداة المناسبة لك؟لتحديد الأداة الأنسب لمشروعك، عليك مراعاة العوامل التالية:الميزانية: حدد المبلغ الذي ترغب في إنفاقه على هذه الأداة.الميزات: حدد الميزات التي تحتاجها لتحقيق أهدافك.سهولة الاستخدام: تأكد من أن الأداة سهلة الاستخدام ولا تتطلب مهارات تقنية عالية.الدعم الفني: تحقق من توفر دعم فني لمساعدتك في حالة مواجهة أي مشاكل.نصائح للاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي:ابدأ بمشاريع صغيرة: جرب أدوات الذكاء الاصطناعي في مشاريع بسيطة قبل الانتقال إلى مشاريع أكبر.تعلم الأساسيات: حاول فهم المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي لتحسين استخدامك للأدوات.كن مبدعًا: استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز إبداعك وتطوير أفكار جديدة.لا تعتمد عليها بشكل كامل: تذكر أن أدوات الذكاء الاصطناعي هي مجرد أدوات، وهي لا تستطيع الاستغناء عن العقل البشري والإبداع.رابط الفيديو https://youtu.be/I-GM53GGgow#خدمات_العميد#جايين_نساعدكرابط الموقع الرسمي للشركةhttps://bluetags.me/kc9900550حسابنا علي الفيس :https://www.facebook.com/alameedonlineحسابنا علي الانستجرامhttps://www.instagram.com/alameedonlineحسابنا علي التيك توكhttps://www.tiktok.com/@alamedonline?_t=8q14QjsiHzT&_r=1حسابنا على اليوتيوب :https://www.youtube.com/@alameedonline/videosحسابنا علي الاسنابhttps://t.snapchat.com/RlerGNXEحسابنا علي تويترhttps://twitter.com/alameedonlineحسابنا علي ثرايدزhttps://www.threads.net/@alameedonlineللتواصلواتساب :https://wsend.co/201027379022اتصال01027379022 - 01100795316#تسويق_إلكتروني #ابتكار_رقمي#خدمات_العميد #منتجات_الكترونية#جايين_نساعدك #توظيف #جايين_نساعدك#ترند #تدر��ب #اونلاين #خدمات_الكترونية#العمل_عن_بعد #العمل_أونلاين #التوظيف_الرقمي"

[threezhang]

FUYU-8B IMAGE FACIAL EXPRESSION DISCRIPTION

[techsoftwareblogs]

Best 6 Free AI Platforms

there were several AI systems and platforms that offered free access for users. Keep in mind that the availability and terms of use may change over time, so it's advisable to check the respective websites for the most up-to-date information. Here are some examples

OpenAI GPT Models: OpenAI provides access to their GPT models through various versions, including GPT-2 and GPT-3. OpenAI offers free access to GPT-3 through their OpenAI API, and they may have continued this practice or introduced new models.

Google Colab: Google Colab (Colaboratory) is a free, cloud-based platform that allows users to run Python code in a Jupyter notebook environment. It provides free access to GPU and TPU resources, which can be useful for training and running machine learning models.

TensorFlow and PyTorch: Both TensorFlow and PyTorch are popular deep learning frameworks that are open source and free to use. They provide extensive documentation, tutorials, and community support for building and training AI models.

Hugging Face Transformers: Hugging Face offers a repository of pre-trained natural language processing models, including transformer-based models. You can use their models for various NLP tasks, and they provide a Python library called Transformers for easy integration.

Microsoft Azure Cognitive Services - Text Analytics: Microsoft Azure provides a range of AI services, and their Text Analytics API allows you to analyze text for sentiment, key phrases, and language from the cloud. They often provide free tiers with limited usage.

IBM Watson Studio: IBM Watson Studio offers a cloud-based platform for building, training, and deploying machine learning models. They may have free tiers or trial periods for users.

[feijian-ud]

Different memories of the same scene by tourists and local residents

[jiaxin-wu]

cod of Fuyu