запись онлайн-курса по нейросети Stable Diffusion Запись онлайн-курса по нейросети Stable Diffusion. Курс состоит из 9 видео уроков по 20-30-40 мин( главное раскрыть тему) Примерный план уроков: 1.Принцип действия генеративных моделей- На первом занятии узнаем, какие принципы лежат в основе работы нейросети Stable Diffusion. Кратко пройдемся по ее аналогам: Midjourney, DALL-E 2, Craiyon. Уделим внимание сопоставлению плюсов и минусов. 2. Установка и настройка- На втором занятии выясним, как получить доступ к SD, как ее скачать и устанавливать. Обсудим вариант использования сервиса онлайн, без скачивания. Составим представление об интерфейсе нейросети, ее возможностях. Познакомимся с базовыми настройками. 3. Создание уникальных изображений на основе текстовых описаний-На третьем занятии попробуем сгенерировать свою первую картинку при помощи AI. Уделим внимание правильному составлению text prompt. 4.Сложные текстовые промпты- На четвертой встрече проанализируем, как составлять сложные текстовые описания с несколькими ключевыми словами. Заострим внимание на специфике синтаксиса и семантики в нейросети SD. Отдельно остановимся на оптимизации запросов. 5. Различные стили и эффекты -На пятой встрече поймем, как получать стилизованные картинки. Рассмотрим примеры применения этого AI. Разберем создание нескольких наиболее интересных эффектов. 6. Работа со слоями - На шестом занятии изучим, как работают различные типы слоев, такие как сверточные, рекуррентные и полносвязные, и как они используются в генеративных сетях. Научимся создавать свои собственные слои и задействовать их в своих моделях. 7.Генерация по изображению - Седьмое занятие посвятим разделу IMG2IMG: выясним, как генерировать свою картинку на основе других. Заострим внимание на изменении деталей и отдельных элементов. Побеседуем о возможных сферах применениях этого раздела. Коснемся увеличения разрешения фото. 8.Работа с видео - На восьмой встрече разберем возможности этого AI движка для обработки и анализа видео, например, для распознавания объектов, сцен и лиц, а также для генерации видео контента. 9.Сфера применения - На финальной встрече попробуем разобраться, как использовать Stable Diffusion в профессиональных целях. Какие условиях при этом требуется соблюдать. Коснемся юридической стороны вопроса. Рассмотрим примеры ее применения. Преподаватель вправе что либо изменить/улучшить/убрать что либо ( Если считает, что так будет лучше) Преподаватель в произвольной форме записывает уроки( применение постановки камеры, выбор фона, смена ракурса) Также скинем примеры записи видео из похожих курсов( как что выглядит, как снимают и тд)- откроем доступ к другим курсам из нашей онлайн школы К каждому уроку нужно сделать небольшой тест из 5 вопросов, дабы перейти на следующий урок Данный курс нужен для образовательной онлайн-платформы Для оформления страницы курса нам понадобятся: 1. Ваша фотография 2. Краткая биография ( буквально пару абзацем о том: кто вы? чем занимаетесь? и ваши достижения ) 3. фото образцов ваших работ Условия: 1.Нейтральный фон( без лишних деталей), или запись экрана с презентацией 2. Качественная камера и звук ( чтобы все было понятно и разборчиво) 3.Горизонтальная сьемка( Запись экрана+ окно с преподавателем) 4.Оплата происходит частями( за каждый записанный урок оплата 3000р ) 5. Составляется договор 6. Соотношение практики и теории(70/30) - больше практики. Наши ценности: Мы- активно развивающаяся онлайн-школа, для нас очень важно, чтобы люди , пришедшие к нам обучаться, смогли получить практические знания и применить их.
Для себя Файл ".env": APP_NAME=Laravel APP_ENV=local APP_KEY=base64:x/xn3HTeoVnEJipsk9ZBfFZkl3VFiSph2qhpHmwKYIA= APP_DEBUG=true APP_URL=http://localhost LOG_CHANNEL=stack DB_CONNECTION=mysql DB_HOST=127.0.0.1 DB_PORT=3306 DB_DATABASE=laravel.mini DB_USERNAME=root DB_PASSWORD= BROADCAST_DRIVER=log CACHE_DRIVER=file QUEUE_CONNECTION=sync SESSION_DRIVER=file SESSION_LIFETIME=120 REDIS_HOST=127.0.0.1 REDIS_PASSWORD=null REDIS_PORT=6379 MAIL_MAILER=smtp MAIL_HOST=smtp.mailtrap.io MAIL_PORT=2525 MAIL_USERNAME=null MAIL_PASSWORD=null MAIL_ENCRYPTION=null MAIL_FROM_ADDRESS=null MAIL_FROM_NAME="${APP_NAME}" AWS_ACCESS_KEY_ID= AWS_SECRET_ACCESS_KEY= AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1 AWS_BUCKET= PUSHER_APP_ID= PUSHER_APP_KEY= PUSHER_APP_SECRET= PUSHER_APP_CLUSTER=mt1 MIX_PUSHER_APP_KEY="${PUSHER_APP_KEY}" MIX_PUSHER_APP_CLUSTER="${PUSHER_APP_CLUSTER}" ОШИБКА при команде: php artisan migrate Illuminate\Database\QueryException SQLSTATE[HY000] [2002] Подключение не установлено, т.к. конечный компьютер отверг запрос на подключение (SQL: select * from information_schema.tables where table_schema = laravel.mini and table_name = 5dgdhs2jrh3jbchjf_migrations and table_type = 'BASE TABLE') at D:\OSPanel\home\laravel.mini\vendor\laravel\framework\src\Illuminate\Database\Connection.php:671 667| // If an exception occurs when attempting to run a query, we'll format the error 668| // message to include the bindings with SQL, which will make this exception a 669| // lot more helpful to the developer instead of just the database's errors. 670| catch (Exception $e) { > 671| throw new QueryException( 672| $query, $this->prepareBindings($bindings), $e 673| ); 674| } 675| 1 D:\OSPanel\home\laravel.mini\vendor\laravel\framework\src\Illuminate\Database\Connectors\Connector.php:70 PDOException::("SQLSTATE[HY000] [2002] Подключение не установлено, т.к. конечный компьютер отверг запрос на подключение") 2 D:\OSPanel\home\laravel.mini\vendor\laravel\framework\src\Illuminate\Database\Connectors\Connector.php:70 PDO::__construct("mysql:host=localhost;port=3306;dbname=laravel.mini", "root", "", [])ОШИБКА:
Для работы В процессе самостоятельного повышения квалификации в области географии и экологии возникла необходимость в изучении python. Пока уровень нулевой, ранее с этим языком не сталкивался. Есть небольшой опыт работы на R, но давний и почти забытый. Поставлена задача перевести на python и автоматизировать операции с геоданными (спутниковые снимки и иные растры c геопривязкой нескольких форматов, shape-файлы, данные Open Street Map и т.п.), в настоящее время выполняемые пошагово вручную в ГИС-программах (ArcGIS, SAGA). Алгоритмы, формулы и действия в таких задачах обычно известны. Другое нужное направление - применение машинного обучения к задачам классификации растровых геоданных и размещения объектов. В ходе обучения желательно достигнуть уровня, позволяющего составлять код для подобных задач самостоятельно. Коллеги для похожих задач используют среду jupyter notebook, библиотеки: geopandas, pandas, numpy, rasterio. Формальных ограничений на инструментарий нет. Использование нейросетей, а также рекомендация сторонних курсов и сборников задач, не связанных напрямую со стоящими - только приветствуется, но и с ними поначалу может потребоваться помощь. Занятия могут быть как поначалу очными (предпочтительнее), так и онлайн. После некоторого количества очныхзанятий (если такие будут) возможен переход на полностью онлайн-формат
Для себя Есть следующее задание: Тема «Моделирование миграции населения с учетом различных факторов» Необходимо составить математическую модель миграции населения в Российской Федерации (между регионами) Есть таблица с исходными данными (по необходимости ее нужно/можно редактировать) по которой должна быть создана мат.модель Эта модель должна либо расчитывать миграционное сальдо на основе данных, которые пользователь должен вводить в консоли, либо рассчитывать коэффициент значимости факторов, влияющих на миграцию. Также необходимо сделать графическое представление по данным расчетам При этом R (тестовая) должна быть положительна (приближенная к 0,7-0,9) Мат модель должна быть на языке Python
Язык программирования: Visual Studio, Framework, Visual Basic Для работы В Московский Технологический Институт Требуется спикер для участия в съемке дисциплины "Основы алгоритмизации и программирования". Задача: Создать текст суфлера (это текст, который Вы будете читать на самой съемке) и презентацию (которая будет на готовом ролике), дополнить примерами и скринкастами для лучшего понимания. Далее Приехать в нашу студию в Москве, прочитать текст по суфлеру, записать скринкасты. Важно, чтобы Вы были компетентны в этой теме. Сотрудничество оформляется по договору ГПХ, можно сотрудничать с нами как физическое лицо, самозанятый или ИП.
Для работы Я педагог по информатике и детскому программированию В следующем учебном году появится новое направление Должен уметь писать приложения и сайты на python Сейчас хочу начать с десктопных программ, потом веб на Джанго Базовые знания имеются
Для себя Нужны советы по проекту. Есть недописанный код, в нем несколько ошибок. В проекте дисплей lcd1602, мембранная клавиатура, модуль часов реального времени. Нужны будут также советы по объединению двух плат и передаче данных между ними
Язык программирования: Python, C++, Java, JavaScript, C, SQL, C#, PHP, Pascal, Kotlin, Scratch, Swift Assembler: Intel х86 Для себя Нужно создать картину Климпта “Поцелуй» Вставить моё лицо и моё парня.
Для себя Прохожу курсы по C#, но не всегда хватает мотивации. Нужен человек, который раз в две недели будет курировать мое обучение или типа того. С форматом встреч и чего я от них хочу пока сам не определился.
Как мне найти учеников по профилю программирование в Москве?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на апрель 2026 года составляет 1372
Какие требования к преподавателям на вашем сайте?
На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников
Могу ли я установить гибкий график работы?
Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон
Каков потенциальный заработок для репетитора программирование?
Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 1607.03 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход