Что может сделать ИИ и что мы можем построить
ai machine-learning project ai-image-detector image-detection working-example limits-of-ai ai-imagination ai-for-imagination

Что может сделать ИИ и что мы можем построить

18 июля 2025 г.

За последние несколько месяцев я изучал, как далеко может забрать Ай, не только в теории, но и делая их реальными. Можем ли мы создать реальные инструменты, используя только базовые компьютеры и искусственное интеллект? Можем ли мы проверить методы, такие как обнаружение изображений ИИ, не в гигантских лабораториях, а в повседневных настройках?

Это путешествие привело меня к тому, чтобы попробовать что -то конкретное: создание детектора изображений ИИ. Инструмент, который может помочь обнаружить фальшивые против реальных изображений, используя только логику, набор данных и обученную модель.

Речь шла не только о создании инструмента. Речь шла о тестировании того, что ИИ и я могли бы сделать вместе, и эта статья является второй в серии, где я продвигаю эти ограничения дальше.

Разбивая его с помощью ИИ

У меня был один вопрос: могу ли я построить детектор изображений с нуля, используя набор данных реальных и поддельных изображений?

Я обратился к ИИ за помощью, и Чатгпт прошел через весь процесс шаг за шагом:

  • Как правильно структурировать мой набор данных.
  • Как маркировать изображения для обучения.
  • Какой тип модели использовать (мы выбрали CNN).
  • Как сохранить модель как файл .h5 для повторного использования.
  • И как упаковать это таким образом, чтобы это работает даже за пределами питона.

Были технические препятствия. Версия .exe продолжала проваливаться. Но с каждой попыткой я узнал больше о том, как модели ИИ работают под капотом и как сделать их по -настоящему портативными.

We used to take images using cameras. Now we can generate them.

Как работает детектор изображений ИИ?

Идея инструмента проста. Вы даете ему изображение. Это говорит вам, реально или сгенерировано AI.

Вот как это работает за кулисами:

Модель была обучена двум наборам данных: одно из реальных изображений и одно из сгенерированных AI.

Каждое изображение было изменено, нормализовано и подавалось в сверточную нейронную сеть.

После многих тренировочных раундов модель достигла надежной точности.

Затем я сохранил его в виде файла .h5, позволяя повторно использовать его в других проектах, таких как веб -приложение или исполняемый файл.

Результат? Рабочий прототип детектора изображений ИИ, которым я могу поделиться на GitHubДетектор изображений ИИи Kaggle и даже интегрируйтесь на веб -сайт для общественного использования.

Почему я это построил

Я не строил этот инструмент, чтобы стать следующим детектором Deepfake в мире. Я построил ее, чтобы проверить идею:

Могут ли обычные люди создавать полезные инструменты ИИ, используя то, что доступно сегодня?

Оказывается: да.

И подобные инструменты могут стать полезными небольшими, но важными способами:

  • Учителя показывают студентам, как работает обучение искусственным интеллекту.
  • Разработчики - это развертывание модели обучения.
  • Журналисты тестируют подлинность изображения в режиме реального времени.
  • Любой, кто хочет проверить подозрительную фотографию профиля в Интернете.

Это не решение одного щелчка. Но это окно в то, что возможно.

Последние мысли

Это только начало. С каждой статьей и каждым тестом я пойду глубже. Я попробую новые идеи. Я построю и попробую еще раз. Потому что так мы учимся, делая.

Детектор изображений ИИ был одним тестом. Есть еще много других. Если вам интересно, что вы можете создать с ИИ, начните сейчас. Не ждите разрешения. Не ждите совершенства.

Вы можете построить что -то реальное. И, может быть, вы удивите себя.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE