
Sign up to save your podcasts
Or


Одно из самых популярных применений питона на сегодняшний день — машинное обучение. Но с появлением диплернинга вычислительной мощности обычного процессора перестало хватать. Современное обучение приходится проводить на GPU, и популярные фреймворки, вроде PyTorch, TensorFlow, Caffe, облегчают взаимодействие с низкоуровневой частью, насколько возможно.
Но что все-таки происходит там, под капотом? Чтобы разобраться с этим ведущие позвали в гости Алексея Зверева, технического директора компании IVA Cognitive, которая занимается созданием систем распознавания лиц для промышленных предприятий.
Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, тимлид NVIDIA Злата Обуховская и руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров.
Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe
Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315
Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288
Конференция Moscow Python Conf: https://rebrand.ly/pythonconf2e927
By MoscowPython4.8
55 ratings
Одно из самых популярных применений питона на сегодняшний день — машинное обучение. Но с появлением диплернинга вычислительной мощности обычного процессора перестало хватать. Современное обучение приходится проводить на GPU, и популярные фреймворки, вроде PyTorch, TensorFlow, Caffe, облегчают взаимодействие с низкоуровневой частью, насколько возможно.
Но что все-таки происходит там, под капотом? Чтобы разобраться с этим ведущие позвали в гости Алексея Зверева, технического директора компании IVA Cognitive, которая занимается созданием систем распознавания лиц для промышленных предприятий.
Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, тимлид NVIDIA Злата Обуховская и руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров.
Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe
Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315
Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288
Конференция Moscow Python Conf: https://rebrand.ly/pythonconf2e927

73 Listeners

58 Listeners

41 Listeners

37 Listeners

95 Listeners

67 Listeners

54 Listeners

87 Listeners

210 Listeners

28 Listeners

16 Listeners

41 Listeners

23 Listeners

4 Listeners

12 Listeners