
Sign up to save your podcasts
Or
Urbán Ida survey-statisztát végzett, de már akkor is elvarázsolta a machine learning és a data science világa. Jelenleg adatszakértőként dolgik az ELTE-n és saját projektje, a Project Nightingale keretein belül fejleszti a deep learning-alapú képletfelismerő-rendszerét, amely vak és látássérült gyermekeknek hivatott megkönnyíteni a matematika-tanulást. Többek közt arról mesél, miért fontos a lányainkat a STEM-tárgyak felé terelni, hogy miért nem jön a gyilkos AI és, hogy milyen tapasztalatokat gyűjtött több startup-verseny résztvevőjeként ÉS nyerteseként!
0:00 - Bemutatkozás
0:53 - Ida és a statisztika
4:41 - Lányok/nők szerepe a tudományban
9:03 - Jön a gyilkos AI!!!
14:44 - ML és az asszisztív technológia - Ida képletfelismerő megoldása, a Project Nightingale (további információ itt: https://www.facebook.com/the.project.nightingale). Módszerek és kihívások, klasszikus képfelismerés (szekvenciális modell) vs. deep learning (end-to-end/globális megoldások).
29:53 - Ida startup-versenyes tapasztalatai - hogyan nyűgözz le egy zsűrit?
34:56 - Mire számíthatunk a Data/ML piacon?
40:49 - Mire számíthatunk a jövőben?
43:16 - Hogyan kerüljük el a túl drága/bonyolult megoldásokat, ha van egyszerűbb/olcsóbb?
45:49 - Ida elérhetőségei, kapcsolat
©2020, minden jog fenntartva
Urbán Ida survey-statisztát végzett, de már akkor is elvarázsolta a machine learning és a data science világa. Jelenleg adatszakértőként dolgik az ELTE-n és saját projektje, a Project Nightingale keretein belül fejleszti a deep learning-alapú képletfelismerő-rendszerét, amely vak és látássérült gyermekeknek hivatott megkönnyíteni a matematika-tanulást. Többek közt arról mesél, miért fontos a lányainkat a STEM-tárgyak felé terelni, hogy miért nem jön a gyilkos AI és, hogy milyen tapasztalatokat gyűjtött több startup-verseny résztvevőjeként ÉS nyerteseként!
0:00 - Bemutatkozás
0:53 - Ida és a statisztika
4:41 - Lányok/nők szerepe a tudományban
9:03 - Jön a gyilkos AI!!!
14:44 - ML és az asszisztív technológia - Ida képletfelismerő megoldása, a Project Nightingale (további információ itt: https://www.facebook.com/the.project.nightingale). Módszerek és kihívások, klasszikus képfelismerés (szekvenciális modell) vs. deep learning (end-to-end/globális megoldások).
29:53 - Ida startup-versenyes tapasztalatai - hogyan nyűgözz le egy zsűrit?
34:56 - Mire számíthatunk a Data/ML piacon?
40:49 - Mire számíthatunk a jövőben?
43:16 - Hogyan kerüljük el a túl drága/bonyolult megoldásokat, ha van egyszerűbb/olcsóbb?
45:49 - Ida elérhetőségei, kapcsolat
©2020, minden jog fenntartva