
Sign up to save your podcasts
Or
Мы запускаем розыгрыш двух крутых книг о программировании и IT из личной библиотеки ведущего подкаста. Это последнее издание «Современных компьютерных сетей» Танненбаума и легендарный «Код» Петцольда. Принять участие в розыгрыше очень просто: до 10 сентября оставьте любой отзыв о нашем подкасте на вашей любимой платформе. Это может быть оценка в одну звезду, а может и в пять, можете нас похвалить, а можете поругать — не стесняйтесь быть честными :) После 10 сентября мы выберем двух победителей, которые и получат книги. ВАЖНОЕ УСЛОВИЕ: когда будете оставлять отзыв, укажите в графе «имя» свой ник в Telegram — чтобы мы могли связаться с вами и отправить вам книгу :)
Содержание выпуска
— Что такое машинное обучение (Machine Learning, ML).
— Как соотносятся аналитика, Data Science, машинное обучение, большие данные и искусственный интеллект.
— Какие профессии существуют в этих сферах.
— Есть ли в развитии искусственного интеллекта реальная опасность для человечества: «Матрица», «Терминатор» и прочие сценарии.
— Какие сложные вопросы приходится решать в машинном обучении и как они на практике влияют на отрасль: расовые, гендерные и другие проблемы.
— Как можно разрешить подобные этические дилеммы.
— Типы biases (смещений, искажений) в данных, которые приводят к некорректному результату. Как их избегать.
— Какие практические задачи решает машинное обучение и связанные с ним сферы.
— Какую пользу новые технологии приносят государствам, бизнесу и простым людям.
— Какие языки программирования и инструменты используются в машинном обучении.
— Что надо знать, чтобы стать джуном, мидлом, сеньором в машинном обучении.
— В каких задачах искусственный интеллект опережает человека.
— В каких сферах или ML-проектах индустрия ждёт прорыва. За какими проектами стоит пристально следить прямо сейчас.
— Что почитать, послушать, посмотреть и на кого подписаться.
— История машинного обучения и науки о данных — как они возникли, как развивались.
Гость: Светлана Вронская. Эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг». В IT с 2000 года. Автор Telegram-канала Analytics Now и подкастов по теме искусственного интеллекта и анализа данных.
Полезные ссылки
Telegram-канал Светланы Analytics Now https://t.me/analyticsnow
Подкаст Светланы https://bit.ly/3dEghKl
Книга Кай-Фу Ли «Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок».
Книга Кай-Фу Ли «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего».
Принципы ESG https://bit.ly/3ppZJsb
Статьи Forbes по машинному обучению https://bit.ly/3K2s1mc
Сайт TechTarget https://www.techtarget.com
Сайт CIO https://www.cio.com
Сайт Computerworld https://www.computerworld.com
Журнал MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/
Где подписаться на обновления подкаста и наши новые статьи?
— Сайт медиа: skillbox.ru/media/code
— Twitter: twitter.com/ludi_and_code
— «ВКонтакте»: vk.com/the_code_group
— Telegram: https://t.me/skillbox_media_code
— «Яндекс.Дзен»: zen.yandex.ru/id/61703c7dbf091a795da970c0
Стартовать в программировании вместе со Skillbox: skillbox.ru/code
1.5
22 ratings
Мы запускаем розыгрыш двух крутых книг о программировании и IT из личной библиотеки ведущего подкаста. Это последнее издание «Современных компьютерных сетей» Танненбаума и легендарный «Код» Петцольда. Принять участие в розыгрыше очень просто: до 10 сентября оставьте любой отзыв о нашем подкасте на вашей любимой платформе. Это может быть оценка в одну звезду, а может и в пять, можете нас похвалить, а можете поругать — не стесняйтесь быть честными :) После 10 сентября мы выберем двух победителей, которые и получат книги. ВАЖНОЕ УСЛОВИЕ: когда будете оставлять отзыв, укажите в графе «имя» свой ник в Telegram — чтобы мы могли связаться с вами и отправить вам книгу :)
Содержание выпуска
— Что такое машинное обучение (Machine Learning, ML).
— Как соотносятся аналитика, Data Science, машинное обучение, большие данные и искусственный интеллект.
— Какие профессии существуют в этих сферах.
— Есть ли в развитии искусственного интеллекта реальная опасность для человечества: «Матрица», «Терминатор» и прочие сценарии.
— Какие сложные вопросы приходится решать в машинном обучении и как они на практике влияют на отрасль: расовые, гендерные и другие проблемы.
— Как можно разрешить подобные этические дилеммы.
— Типы biases (смещений, искажений) в данных, которые приводят к некорректному результату. Как их избегать.
— Какие практические задачи решает машинное обучение и связанные с ним сферы.
— Какую пользу новые технологии приносят государствам, бизнесу и простым людям.
— Какие языки программирования и инструменты используются в машинном обучении.
— Что надо знать, чтобы стать джуном, мидлом, сеньором в машинном обучении.
— В каких задачах искусственный интеллект опережает человека.
— В каких сферах или ML-проектах индустрия ждёт прорыва. За какими проектами стоит пристально следить прямо сейчас.
— Что почитать, послушать, посмотреть и на кого подписаться.
— История машинного обучения и науки о данных — как они возникли, как развивались.
Гость: Светлана Вронская. Эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг». В IT с 2000 года. Автор Telegram-канала Analytics Now и подкастов по теме искусственного интеллекта и анализа данных.
Полезные ссылки
Telegram-канал Светланы Analytics Now https://t.me/analyticsnow
Подкаст Светланы https://bit.ly/3dEghKl
Книга Кай-Фу Ли «Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок».
Книга Кай-Фу Ли «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего».
Принципы ESG https://bit.ly/3ppZJsb
Статьи Forbes по машинному обучению https://bit.ly/3K2s1mc
Сайт TechTarget https://www.techtarget.com
Сайт CIO https://www.cio.com
Сайт Computerworld https://www.computerworld.com
Журнал MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/
Где подписаться на обновления подкаста и наши новые статьи?
— Сайт медиа: skillbox.ru/media/code
— Twitter: twitter.com/ludi_and_code
— «ВКонтакте»: vk.com/the_code_group
— Telegram: https://t.me/skillbox_media_code
— «Яндекс.Дзен»: zen.yandex.ru/id/61703c7dbf091a795da970c0
Стартовать в программировании вместе со Skillbox: skillbox.ru/code
150 Listeners
89 Listeners
132 Listeners
93 Listeners
64 Listeners
15 Listeners
56 Listeners
84 Listeners
30 Listeners
38 Listeners
17 Listeners
30 Listeners
38 Listeners
110 Listeners
19 Listeners