Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

В гостях Руслан Гончаров  - современный дизайнер, автор телеграм-канала "Нейронная академия", автор многочисленных подробных гайдов по генерации изображений с помощью нейросетей. Обсудили с Русланом хайповую тему генерации изображений по текстовому описанию (промптам) с помощью разных самых продвинутых технологий. Подробно обсудили Stable Diffusion и то, как современным дизайнерам расширить с помощью нейросетей свой арсенал. Сколько времени займет обучение генерации изображений приемлемого качества? Как сгенерировать арт своей мечты? Что ждет индустрию для взрослых в самом ближайшем будущем? Какое железо нужно, чтобы начать воплощать свои творческие фантазии? Заменят ли нейросети дизайнеров и художников полностью? Как заставить нейросети рисовать то, что хочется вам? На эти и многие другие вопросы есть ответы в диалоге с Русланом!

Ссылки выпуска:

Телеграм-канал Руслана - Neural|Photo|Art - Нейронная академия (https://t.me/neuralphotoart)

Телеграм-группа Руслана для общения единомышленников - (https://t.me/neuralphotoart_chat)

Сайт с моделями и артами Civitai (https://civitai.com/)

Буду благодарен за обратную связь!

Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам!

MLBookClub (https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

Общаемся с Данилой Медведевым - трансгуманистом и прикладным футурологом - о рисках, которые несет человечеству сильный искусственный интеллект и что с этим делать. Кто страшнее: злобный футуролог или василиск Роко? Кто такой Василий Сёрль? Как не повторить судьбу семантического попугая? Почему мы готовы бездумно передавать искусственному интеллекту управление нашей жизнью? Где взять детектор экспертов? Встают ли мозги на место к 60 годам? Можно ли стать вулканологом, посмотрев на извержение вулкана? К какому лагерю, космистов или терранов, вам придется примкнуть в будущей войне с искусственным интеллектом? Почему стоит выделить отдельно когнитивный театр военных действий и как готовить для него профессионалов? Обо всем этом говорим в выпуске.

Ссылки выпуска:

Сайт Данилы Медведева (https://danilamedvedev.com/)

Телеграм-канал Данилы (https://t.me/danilamedvedev)

Ютуб-канал Данилы (https://www.youtube.com/@Danila1)

Билл Бензон и Девид Хейз статья "The Evolution of Cognition" (http://asweknowit.ca/evcult/CogEvol.shtml)

Китайская комната (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%82%D0%B0)

Василиск Роко (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D0%BA%D0%BE)

Lesswrong на русском (https://lesswrong.ru/)

Чек-лист жизни (https://neal.fun/life-checklist/)

Лекция Данилы "Старение, сложность и стратегия - системный взгляд" (https://www.youtube.com/watch?v=Rrh2Yx2MG_U)

Фильм про операцию британской разведки "Мясной фарш" (https://www.kinopoisk.ru/film/650762)

Буду благодарен за обратную связь!

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях выпуска Андрей Данильченко - специалист, отвечающий за качество геопоиска в Яндекс Картах. Андрей в Яндексе с 2011 года и успел прикоснуться к большому количеству сервисов своей экспертизой. Стоял у истоков Яндекс.Радио и Яндекс.Дзен, занимался рекомендательными системами и поиском, а сейчас сосредоточен на геопоиске - поиске подходящих объектов на местности по запросам пользователей. Поговорили про то, как устроен геопоиск, почему если искать суши, то можно приехать в стриптиз-клуб, почему иногда приходится делать пользователям больно, даже если этого не хочется, почему никто не пользуется системой адресации зданий в Арабских Эмиратах, как отличить карту пивных заведений от пивного заведения "Пивная карта", как заставить большую языковую модель работать вместо тебя и многом другом.

Ссылки выпуска:

Лекция Андрея Данильченко о нейросетевом поиске с недавнего Data Fest 

https://www.youtube.com/watch?v=gjBXGVVh8L8 

Видео из YouTube-канала Яндекса с рассказом Андрея о том, как в Яндекс Картах работает поиск мест 

https://www.youtube.com/watch?v=U-QixxzBWfM 

Пост на Хабре о том, как Яндекс Карты с помощью отзывов улучшают поиск организаций

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/671504/ 

Также Андрею в команду требуются специалисты:

ML-разработчик в группу качества геопоиска

https://yandex.ru/jobs/vacancies/ml-разработчик-в-группу-качества-геопоиска-12721 

Аналитик в группу качества геопоиска

https://yandex.ru/jobs/vacancies/аналитик-в-группу-качества-геопоиска-13373

ML-разработчик в геокодер

https://yandex.ru/jobs/vacancies/ml-разработчик-в-геокодер-13606

ML-разработчик базового качества

https://yandex.ru/jobs/vacancies/ml-разработчик-базового-качества-13469 

Руководитель группы ML в команду геокодера

https://yandex.ru/jobs/vacancies/руководитель-группы-ml-в-команду-геокодера-11690

Буду благодарен за обратную связь!

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

Обещанный второй выпуск с Татьяной Гайнцевой - PhD-студенткой Лондонского университета королевы Марии, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподавателем в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. В этот раз Татьяна рассказала о своей научной работе. О том, как она выбирала тему, чтобы это было интересно и немного остраненно от других исследователей, почему за последние полгода она решила подкорректировать тему исследования, о том, какие исследования проводят крупнейшие компании из области ИИ и как это пересекается с ее научной работой. Ну, а также пообщались на горячую тему что же делать копирайтерам, если уже сейчас ChatGPT, в среднем, пишет тексты лучше, чем средний копирайтер.

Ссылки выпуска:

Телеграм-канал Татьяны DLStories | Нейронные сети и ИИ (https://t.me/dl_stories)

Подкаст, Татьяны Deep Learning Stories (https://music.yandex.ru/album/17951713)

Телеграм-канал эйай ньюз (https://t.me/ai_newz)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях выпуска Татьяна Гайнцева - студент PhD в Queen Mary University of London, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподаватель в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. Когда-то я начал свой путь в ML именно с лекций Татьяны, в частности, она меня научила пользоваться гугл-коллабом. Это интервью было записано в декабре 2022 года, но, на мой взгляд, не потеряло своей актуальности. Татьяна очень интересно рассказала о том как попала в сферу глубокого обучения, как вместе с сокурсниками делала полезные для ML-исследователей проекты, как участвовала в создании Школы Глубокого Обучения (DLS) и какими исследованиями занимается сейчас. Также обсудили перспективы возникновения AGI, направления в ИИ откуда могут прийти прорывы в ближайшее время и что об этом всем думают Джеффри Хинтон и Ян Лекун.

Ссылки выпуска:

Выпуск подкаста Deep Learning Stories с сейсмологом Артемием Новоселовым (https://music.yandex.ru/album/17951713/track/108058566)

Телеграм-канал Татьяны DLStories | Нейронные сети и ИИ (https://t.me/dl_stories)

Пост в телеграм-канале Татьяны со ссылками для изучения диффузии (https://t.me/dl_stories/620)

Туториал по диффузии от CVPR (https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/)

Курс Huggingface по диффузии (https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?u=7f57e683fa28b51bfc493d048&id=ef963b4162)

Статья Татьяны на Хабре про Inductive bias (https://habr.com/ru/articles/591779/)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях Геннадий Штех - руководитель R&D-направления в компании Embedika, занимающийся разработкой и внедрением ML-решений. Поговорили о том, как с помощью машинного обучения справиться с большим количеством бумажных и электронных документов, как на основе анализа договоров вскрывать коррупционные цепочки, как экономить деньги компании, автоматизируя работу с документами. А помимо этого еще обсудили риски и возможности, которые нам несет искусственный интеллект. Можно ли создать картинку, вселяющую в человека абсолютный ужас, можно ли сделать персонального помощника на пути обучения любой профессии, можно ли построить персональный цифровой ад и можно ли с помощью голосовых ассистентов справляться с психологическими проблемами.

Ссылки выпуска:

Курс Andrew Ng - Supervised Machine Learning: Regression and Classification (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)

Демо-сервис от комании embedika, в котором можно проверить свой договор на риски (https://contract.embedika.ru/)

Стартап Journey, помогающий справляться с психологическими проблемами с помощью AI-ассистента, про который говорил Геннадий (https://journeyapp.ai/)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В этот раз гостем подкаста стал Тимур Гуев - основатель и преподаватель онлайн-школы BEEGEEK, автор цикла курсов на Степике "Поколение Python". Давно хотелось позвать Тимура в гости, потому что я сам с большим удовольствием прошел его курсы. Поговорили о том, почему мама может быть против, чтобы ее сын стал математиком, как попасть в лабораторию Касперского без опыта работы, как с зарплаты 200к+ уйти в никуда, чтобы делать свои образовательные продукты, как научиться решать по одной задаче на программирование в минуту, как три года подряд делать лучшие курсы на Степике и о том, сколько и каких хэйтеров и поклонников приносит популярность. Интересного, полезного прослушивания и хорошего настроения!

Ссылки выпуска:

Курс "Поколение Python: для начинающих" (https://stepik.org/course/58852)

Курс "Поколение Python: для продвинутых" (https://stepik.org/course/68343)

Курс "Поколение Python: для профессионалов" (https://stepik.org/course/82541)

Ссылка на все курсы линейки "Поколение Python" (https://stepik.org/org/pygen)

Манифест по изучению программирования (https://stepik.org/lesson/290248/step/9?unit=271724)

Сайт Андрея Столярова (http://stolyarov.info/books/programming_intro)

Курс "Телеграм-боты на Python и AIOgram" (https://stepik.org/120924)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях выпуска Константин Воронцов, которого, как мне кажется, даже представлять отдельно не надо. Все, хоть как-то соприкасавшиеся с машинным обучением, обязательно сталкивались с его видеолекциями, статьями и wiki-учебником по машинному обучению. Впрочем, все же, отдавая дань традиции, представляю официально. Константин Воронцов - доктор физико-математических наук, профессор РАН, автор курсов по машинному обучению в МФТИ, МГУ, Школе Анализа Данных Яндекса, а также заведующий лабораторией “Машинное обучение и семантический анализ” Института искусственного интеллекта МГУ. Интересно побеседовали про математику в машинном оубчении - есть ли в ней что-то новое, или используются только методы, разработанные столетия назад. Поговорили о роли "чистых" и прикладных математиков в развитии технологий и человечества. Обсудили риски создания сильного ИИ, разобрали закон выживания человеческой цивилизации и то, как не допустить самоуничтожения человечества, а также многое другое!

Ссылки выпуска:

Разверните инфраструктуру для обучения и развертывания ML-моделей в Selectel: https://slc.tl/9tzqy

Канал Константина на Дзене "Цивилизационная идеология" (https://dzen.ru/civideology)

Учебные материалы от Константина (http://www.machinelearning.ru/wiki?title=User:Vokov )

Курс лекций Константина по машинному обучению

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях руководитель исследовательских проектов в компании VisionLabs Даниил Киреев. Даниил является экспертом в компьютерном зрении и стоит почти у истоков компании VisionLabs, входящей в топ мировых лидеров в области компьютерного зрения. Даниил рассказал о том, какие технологии и продукты появляются на базе компьютерного зрения: face ID, контроль доступа, трекинг взгляда, узнавание клиента, face pay, прокторинг, digital ID и многое другое. Поднимаешь руку в большом торговом центре и к тебе сразу подходит специально обученный человек. Внезапно осознаешь себя живущим в очень технологичном мире...

Ссылки выпуска:

Facebook Даниила – http://facebook.com/dager.kd/

VisionLabs – https://visionlabs.ai

BLOOM – https://huggingface.co/bigscience/bloom

cs231n – http://cs231n.stanford.edu

Andrej Karpathy – https://www.youtube.com/c/AndrejKarpathy/videos

Биология поведения человека – https://www.youtube.com/playlist?list=PL8YZyma552VcePhq86dEkohvoTpWPuauk

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint)

Со мной также можно связаться по электронной почте: [email protected]

Также подкаст можно найти на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

В гостях выпуска химик, специалист по полимерам, технолог в международной компании Tre TAU Engineering, популяризатор науки, автор книги: "Яды: вокруг и внутри" - Сакина Зейналова. Очень интересно поговорили про химию вообще, про современные методы дизайна веществ и материалов, про то, что такое хемометрика и ее методы, про перспективные направления химической науки и промышленности, а также про книгу Сакины, посвященную ядам. Из выпуска вы узнаете почему Сакина решила не изучать подрывное дело, а сосредоточилась на полимерах, а также о том, как не стать жертвой конуса географического.

Ссылки выпуска:

Подробности о льготной ипотеке для IT-специалистов и комфортной жизни в Петербурге от Arsenal (https://bit.ly/3f3aoHl)

Телеграм-канал Сакины, где можно найти ее статьи и интересные материалы (https://t.me/sakina_art)

Книга Сакины "Яды. Вокруг и внутри. Путеводитель по самым опасным веществам на планете" (https://www.labirint.ru/books/843415/)

YouTube-канал "Химия просто" (https://www.youtube.com/c/ChemistryEasy)

Сайт с крутой инфографикой по химии (https://www.compoundchem.com/)

Постнаука (https://postnauka.ru/)

Хороший YouTube-канал с лекциями от профессоров МГУ на разную естественно-научную тематику (https://www.youtube.com/c/NAUKA0/playlists)

Зеленый канал РБК (https://t.me/trends_green)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint)

Со мной также можно связаться по электронной почте: [email protected]

Также подкаст можно найти на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке https://music.yandex.ru/album/9781458

А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)