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/)