
Sign up to save your podcasts
Or
Az eheti epizódban Tóth Miklós (ML-szakértő, DataBricks tréner, podcaster) arról beszél, hogy hogy találta meg a szenvedélyét az AI területén, hogy miben különbözik a neuron a neurális hálóban és az emberi agyban, hogy miért nem jó a jelenlegi forward propagation modell (és hogy bizonyítja ezt tizenéves lánya), és, hogy miért figyel különösen arra, hogy értéket teremtsen!
0:00 - Bemutatkozás
7:50 - Miklós Startup-tapasztalatai
9:05 - Deep Learning meetupok - miért rejtőzködnek a szakértők?
16:50 - Blockchain és AI
23:50 - Értékteremtés és AI
30:40 - Mik a nehézségek orvosi adathalmazokkal? Bias és explainable AI
36:18 - Architektúrák felhasználása domének között (https://cdn.openai.com/papers/Generat...)
36:50 - Miért elavult a forward propagation, minek kell jönnie helyette? Agyi neuronok vs DL neuronok
40:22 - Mi jön a jövőben?
41:55 - Tippek kezdőknek
47:00 - Miklós elérhetőségei, podcastja
©2020, minden jog fenntartva
Az eheti epizódban Tóth Miklós (ML-szakértő, DataBricks tréner, podcaster) arról beszél, hogy hogy találta meg a szenvedélyét az AI területén, hogy miben különbözik a neuron a neurális hálóban és az emberi agyban, hogy miért nem jó a jelenlegi forward propagation modell (és hogy bizonyítja ezt tizenéves lánya), és, hogy miért figyel különösen arra, hogy értéket teremtsen!
0:00 - Bemutatkozás
7:50 - Miklós Startup-tapasztalatai
9:05 - Deep Learning meetupok - miért rejtőzködnek a szakértők?
16:50 - Blockchain és AI
23:50 - Értékteremtés és AI
30:40 - Mik a nehézségek orvosi adathalmazokkal? Bias és explainable AI
36:18 - Architektúrák felhasználása domének között (https://cdn.openai.com/papers/Generat...)
36:50 - Miért elavult a forward propagation, minek kell jönnie helyette? Agyi neuronok vs DL neuronok
40:22 - Mi jön a jövőben?
41:55 - Tippek kezdőknek
47:00 - Miklós elérhetőségei, podcastja
©2020, minden jog fenntartva