Канада запустила бета‑версию реестра ИИ

Федеральное правительство Канады опубликовало первую бета‑версию AI Register - публичного реестра ИИ‑систем, используемых в государственных структурах. Реестр доступен на портале открытых данных и показывает, какие инструменты с ИИ применяются в различных департаментах, для чего они созданы, кто их использует и откуда они взяты.

Пока это минимально жизнеспособный продукт (MVP) с базовой информацией. В реестр включено более 400 систем, от исследований и прототипов до полностью развёрнутых инструментов, включая данные о том, используются ли персональные данные и получают ли пользователи уведомления об ИИ.
Планируется, что реестр поможет анализировать, какие системы требуют оценки воздействия, где нужны механизмы контроля и как избежать скрытых проблем и тем самым способствовать прозрачности и созданию основу для AI governance в государственном секторе.

📌 Каталог Tools & Metrics for Trustworthy AI от OECD;
Список трекеров ИИ здесь.


#AIShelf
————
@pattern_ai

В Китае запустили первый в стране AI-суд по трудовым спорам

Как пример внедрения, в Шэньчжэне официально запустили интеллектуальную вспомогательную систему обработки дел в рамках арбитража трудовых споров ( 111 типов трудовых споров на всех этапах процесса от подачи жалобы до вынесения решения).

👀 Система интегрирует ИИ в ключевые этапы арбитражного разбирательства, используя комбинацию знаний, стандартов и логики судебного процесса, что позволяет повысить эффективность и снизить ручной труд:
▪️Автоматическая предварительная экспертиза заявлений анализирует запросы по 11 критериям и формирует рекомендации по допуску к рассмотрению.
▪️Умная медиция выявляет ключевые спорные моменты, подбирает релевантные нормы и аналогичные дела, оценивает планируемые соглашения на соответствие правовым требованиям.
▪️Автоматизированный анализ материалов дела структурирует суть споров, ключевые факты и генерирует обзорные выводы, повышая скорость обзора материалов до +50 %.
▪️Помощь в судебном разбирательстве формирует план слушания, напоминает по ключевым вопросам и предлагает дополнительные вопросы для уточнения фактов.
▪️Генерация решений помогает формировать окончательные решения и сокращает время подготовки документации практически вдвое.
▪️Сравнительный анализ осуществляет глубокую сверку арбитражных решений и судебных вердиктов по фактам, применимым нормам и итоговым последствиям, выявляя закономерности и различия.

Эффекты от внедрения:
▪️Время подготовки уменьшилось приблизительно на 50 %.
▪️Эффективность обзора материалов дела выросла примерно на 50 %.
▪️Общий цикл арбитража стал заметно короче.
#AIShelf
————
@pattern_ai

Курсы от Google по AI

1️⃣ Introduction to Generative AI. Что такое генеративный ИИ и как он работает, как создавать простые приложения ИИ с помощью инструментов Google.
2️⃣Introduction to Large Language Models. Узнаете, где используются большие языковые модели, почему они важны и как их можно улучшить, без сложных технических терминов.
3️⃣Introduction to Responsible AI. Как создавать ИИ этично, 7 основных принципов Google для создания справедливых, безопасных и ответственных систем ИИ.
4️⃣Prompt Design in Vertex AI. Как писать более качественные подсказки для получения лучших результатов от ИИ, создание текста и изображений с помощью инструментов ИИ Google, практические упражнения.
5️⃣Introduction to Image Generation. Как ИИ создает изображения с нуля.
6️⃣Encoder-Decoder Architecture. Как ИИ переводит языки, резюмирует контент и генерирует текст.
7️⃣Attention Mechanism. Как ИИ учится фокусироваться на важной информации в тексте и изображениях.
8️⃣Transformer Models and BERT Model. Модели, которые изменили современный ИИ.
9️⃣Create Image Captioning Models. Создание моделей для создания подписей к изображениям.
1️⃣0️⃣Introduction to Vertex AI Studio. Демонстрации, показывающие, как идеи превращаются в работающие инструменты ИИ.
#AIShelf
————
@pattern_ai

Курсы от Hugging Face
1️⃣ AI Agents -курс по проектированию автономных ИИ-агентов: планирование, инструменты, память, взаимодействие с внешними средами и API
2️⃣LLM Course - как устроены большие языковые модели: токенизация, архитектура Transformer, обучение, экосистема библиотек Hugging Face.
3️⃣ Smol-course - сжатый и практичный курс для тех, у кого мало времени: быстрая ориентация в fine-tuning, адаптации моделей и работе с небольшими LLM.
4️⃣ MCP Course - создан совместно с Anthropic. Посвящён подключению LLM к внешним данным, инструментам и контекстам через MCP — ключевая тема для enterprise- и agent-решений.
5️⃣Deep RL - полный курс по обучению с подкреплением: от базовых алгоритмов до deep RL. То, на чём обучаются роботы, игровые агенты и исследовательские модели (включая подходы уровня OpenAI).
6️⃣ ML для игр - практика применения ML и RL в геймдеве: интеллектуальные NPC, адаптивное поведение, симуляции и обучение агентов в игровых средах.
7️⃣ Robotics - курс на стыке классической робототехники и нейросетей: управление, восприятие, обучение агентов и интеграция ML-моделей в физические системы.
8️⃣ Computer Vision- всё про зрение для ИИ: классификация, детекция, сегментация, multimodal-подходы и работа с изображениями в экосистеме Transformers.
9️⃣ Audio Course-работа со звуком и речью: ASR, TTS, аудиоклассификация и speech-модели на базе Transformers.
1️⃣🔤 Diffusion Course - подробный гайд по диффузионным моделям: генерация изображений, кастомизация, fine-tuning и практическая работа с библиотекой Diffusers.
1️⃣1️⃣Open-Source AI Cookbook - отдельно стоящая «тяжёлая артиллерия»: сборник готовых рецептов, архитектурных паттернов и кода для решения прикладных ИИ-задач.
#AIShelf
————
@pattern_ai