В гостях выпуска Татьяна Гайнцева - студент PhD в Queen Mary University of London, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподаватель в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. Когда-то я начал свой путь в ML именно с лекций Татьяны, в частности, она меня научила пользоваться гугл-коллабом. Это интервью было записано в декабре 2022 года, но, на мой взгляд, не потеряло своей актуальности. Татьяна очень интересно рассказала о том как попала в сферу глубокого обучения, как вместе с сокурсниками делала полезные для ML-исследователей проекты, как участвовала в создании Школы Глубокого Обучения (DLS) и какими исследованиями занимается сейчас. Также обсудили перспективы возникновения AGI, направления в ИИ откуда могут прийти прорывы в ближайшее время и что об этом всем думают Джеффри Хинтон и Ян Лекун.Ссылки выпуска:Выпуск подкаста Deep Learning Stories с сейсмологом Артемием Новоселовым (https://music.yandex.ru/album/17951713/track/108058566)Телеграм-канал Татьяны DLStories | Нейронные сети и ИИ (https://t.me/dl_stories)Пост в телеграм-канале Татьяны со ссылками для изучения диффузии (https://t.me/dl_stories/620)Туториал по диффузии от CVPR (https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/)Курс Huggingface по диффузии (https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?u=7f57e683fa28b51bfc493d048&id=ef963b4162)Статья Татьяны на Хабре про Inductive bias (https://habr.com/ru/articles/591779/)Буду благодарен за обратную связь!Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)Мой телеграм (https://t.me/kmsint)Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях Геннадий Штех - руководитель R&D-направления в компании Embedika, занимающийся разработкой и внедрением ML-решений. Поговорили о том, как с помощью машинного обучения справиться с большим количеством бумажных и электронных документов, как на основе анализа договоров вскрывать коррупционные цепочки, как экономить деньги компании, автоматизируя работу с документами. А помимо этого еще обсудили риски и возможности, которые нам несет искусственный интеллект. Можно ли создать картинку, вселяющую в человека абсолютный ужас, можно ли сделать персонального помощника на пути обучения любой профессии, можно ли построить персональный цифровой ад и можно ли с помощью голосовых ассистентов справляться с психологическими проблемами.Ссылки выпуска:Курс Andrew Ng - Supervised Machine Learning: Regression and Classification (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)Демо-сервис от комании embedika, в котором можно проверить свой договор на риски (https://contract.embedika.ru/)Стартап Journey, помогающий справляться с психологическими проблемами с помощью AI-ассистента, про который говорил Геннадий (https://journeyapp.ai/)Буду благодарен за обратную связь!Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)Мой телеграм (https://t.me/kmsint)Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В этот раз гостем подкаста стал Тимур Гуев - основатель и преподаватель онлайн-школы BEEGEEK, автор цикла курсов на Степике "Поколение Python". Давно хотелось позвать Тимура в гости, потому что я сам с большим удовольствием прошел его курсы. Поговорили о том, почему мама может быть против, чтобы ее сын стал математиком, как попасть в лабораторию Касперского без опыта работы, как с зарплаты 200к+ уйти в никуда, чтобы делать свои образовательные продукты, как научиться решать по одной задаче на программирование в минуту, как три года подряд делать лучшие курсы на Степике и о том, сколько и каких хэйтеров и поклонников приносит популярность. Интересного, полезного прослушивания и хорошего настроения!Ссылки выпуска:Курс "Поколение Python: для начинающих" (https://stepik.org/course/58852)Курс "Поколение Python: для продвинутых" (https://stepik.org/course/68343)Курс "Поколение Python: для профессионалов" (https://stepik.org/course/82541)Ссылка на все курсы линейки "Поколение Python" (https://stepik.org/org/pygen)Манифест по изучению программирования (https://stepik.org/lesson/290248/step/9?unit=271724)Сайт Андрея Столярова (http://stolyarov.info/books/programming_intro)Курс "Телеграм-боты на Python и AIOgram" (https://stepik.org/120924)Буду благодарен за обратную связь!Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)Мой телеграм (https://t.me/kmsint)Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях выпуска Константин Воронцов, которого, как мне кажется, даже представлять отдельно не надо. Все, хоть как-то соприкасавшиеся с машинным обучением, обязательно сталкивались с его видеолекциями, статьями и wiki-учебником по машинному обучению. Впрочем, все же, отдавая дань традиции, представляю официально. Константин Воронцов - доктор физико-математических наук, профессор РАН, автор курсов по машинному обучению в МФТИ, МГУ, Школе Анализа Данных Яндекса, а также заведующий лабораторией “Машинное обучение и семантический анализ” Института искусственного интеллекта МГУ. Интересно побеседовали про математику в машинном оубчении - есть ли в ней что-то новое, или используются только методы, разработанные столетия назад. Поговорили о роли "чистых" и прикладных математиков в развитии технологий и человечества. Обсудили риски создания сильного ИИ, разобрали закон выживания человеческой цивилизации и то, как не допустить самоуничтожения человечества, а также многое другое!Ссылки выпуска:Разверните инфраструктуру для обучения и развертывания ML-моделей в Selectel: https://slc.tl/9tzqyКанал Константина на Дзене "Цивилизационная идеология" (https://dzen.ru/civideology)Учебные материалы от Константина (http://www.machinelearning.ru/wiki?title=User:Vokov )Курс лекций Константина по машинному обучениюБуду благодарен за обратную связь!Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)Мой телеграм (https://t.me/kmsint)Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях руководитель исследовательских проектов в компании VisionLabs Даниил Киреев. Даниил является экспертом в компьютерном зрении и стоит почти у истоков компании VisionLabs, входящей в топ мировых лидеров в области компьютерного зрения. Даниил рассказал о том, какие технологии и продукты появляются на базе компьютерного зрения: face ID, контроль доступа, трекинг взгляда, узнавание клиента, face pay, прокторинг, digital ID и многое другое. Поднимаешь руку в большом торговом центре и к тебе сразу подходит специально обученный человек. Внезапно осознаешь себя живущим в очень технологичном мире...Ссылки выпуска:Facebook Даниила – http://facebook.com/dager.kd/VisionLabs – https://visionlabs.aiBLOOM – https://huggingface.co/bigscience/bloomcs231n – http://cs231n.stanford.eduAndrej Karpathy – https://www.youtube.com/c/AndrejKarpathy/videosБиология поведения человека – https://www.youtube.com/playlist?list=PL8YZyma552VcePhq86dEkohvoTpWPuaukБуду благодарен за обратную связь!Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint)Со мной также можно связаться по электронной почте: [email protected]Также подкаст можно найти на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)