
Sign up to save your podcasts
Or
— Что такое и для чего используются TensorFlow и TensorFlow.js.
— Возможности современного ML.
— Классический путь ML-джедая (Python, TensorFlow/Keras, NumPy, Pandas, Matplotlib).
— Тёмный путь JavaScript-ситха (TypeScript, TensorFlow.js, Danfo.js, Plotly/Nodeplotlib).
— PyTorch и Keras.io.
— Трудности ML, которые только мотивируют: ML-скептицизм, 5% ошибок и невозможность решить все задачи.
— Зачем писать ML-решения на JavaScript и в каких задачах это уместно.
— Плюсы и минусы работы с ML с помощью JavaScript.
— Инструментарий для работы с ML в JS.
— Интересные способы применения ML в браузере на стороне клиента.
— Интересные способы применения ML в React Native.
— Интересные способы применения ML в Node.js.
— Как переложить все расходы за обсчёт ML на сторону клиента и что будет с безопасностью.
— Как появился TensorFlow.js. Как он работает с JS и WebAssembly.
— Сравнительные характеристики TensorFlow.js и оригинального TensorFlow.
— Почему ТensorFlow.js в браузере уже совсем не медленный.
— Цена Inference и почти бесплатный вывод.
— Хороший уровень privacy клиентов.
— Обучение прямо на девайсе.
— Какую долю рынка занимают ML-решения на JS и растёт ли этот рынок.
— Как сильно TensorFlow.js отстаёт от основного TensorFlow и какие фичи привносит.
— Keras layers и NumPy.
— Фронтенд и бэкенд в TensorFlow. CPU, WebGL, CUDA (Node.js).
— Появится ли PyTorch для JS-мира.
— TensorFlow: https://www.tensorflow.org.
— TensorFlow.js: https://www.tensorflow.org/js.
— Keras layers: https://keras.io/api/layers.
— NumPy: https://numpy.org.
— GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot.
— AI Copywriting: https://gerwin.io.
— DALL·E 2: https://openai.com/dall-e-2.
— Художник Павел Пиловец с помощью искусственного интеллекта нарисовал гербы белорусских городов с героями фэнтези: https://bit.ly/3RavUZe.
— Language Model (LaMDA): https://en.wikipedia.org/wiki/LaMDA.
— DALL·E 2 в Cosmopolitan: https://bit.ly/3Twwge0.
— Трансформеры в поиске «Яндекса»: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/529658.
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
— Что такое и для чего используются TensorFlow и TensorFlow.js.
— Возможности современного ML.
— Классический путь ML-джедая (Python, TensorFlow/Keras, NumPy, Pandas, Matplotlib).
— Тёмный путь JavaScript-ситха (TypeScript, TensorFlow.js, Danfo.js, Plotly/Nodeplotlib).
— PyTorch и Keras.io.
— Трудности ML, которые только мотивируют: ML-скептицизм, 5% ошибок и невозможность решить все задачи.
— Зачем писать ML-решения на JavaScript и в каких задачах это уместно.
— Плюсы и минусы работы с ML с помощью JavaScript.
— Инструментарий для работы с ML в JS.
— Интересные способы применения ML в браузере на стороне клиента.
— Интересные способы применения ML в React Native.
— Интересные способы применения ML в Node.js.
— Как переложить все расходы за обсчёт ML на сторону клиента и что будет с безопасностью.
— Как появился TensorFlow.js. Как он работает с JS и WebAssembly.
— Сравнительные характеристики TensorFlow.js и оригинального TensorFlow.
— Почему ТensorFlow.js в браузере уже совсем не медленный.
— Цена Inference и почти бесплатный вывод.
— Хороший уровень privacy клиентов.
— Обучение прямо на девайсе.
— Какую долю рынка занимают ML-решения на JS и растёт ли этот рынок.
— Как сильно TensorFlow.js отстаёт от основного TensorFlow и какие фичи привносит.
— Keras layers и NumPy.
— Фронтенд и бэкенд в TensorFlow. CPU, WebGL, CUDA (Node.js).
— Появится ли PyTorch для JS-мира.
— TensorFlow: https://www.tensorflow.org.
— TensorFlow.js: https://www.tensorflow.org/js.
— Keras layers: https://keras.io/api/layers.
— NumPy: https://numpy.org.
— GitHub Copilot: https://github.com/features/copilot.
— AI Copywriting: https://gerwin.io.
— DALL·E 2: https://openai.com/dall-e-2.
— Художник Павел Пиловец с помощью искусственного интеллекта нарисовал гербы белорусских городов с героями фэнтези: https://bit.ly/3RavUZe.
— Language Model (LaMDA): https://en.wikipedia.org/wiki/LaMDA.
— DALL·E 2 в Cosmopolitan: https://bit.ly/3Twwge0.
— Трансформеры в поиске «Яндекса»: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/529658.
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