Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

В 10-м, юбилейном, выпуске подкаста общаемся с Андреем Клименко (Красный Дошик) - автором телеграм-канала Neural Shit. Нейроновости от нейромедузы, нейростатьи нейроуголовного кодекса, нейрогороскопы, нейросимпсонов, нейроволков и весь остальной зоопарк нейромемов обсуждаем с Андреем. Интересно и местами весело!

Ссылки выпуска:

Телеграм-канал Андрея Neural Shit (https://t.me/NeuralShit)

Твиттер с нейроновостями Neural Meduza (https://twitter.com/neural_meduza)

Инстаграм neural_tp (https://www.instagram.com/neural_tp/?hl=ru)

Клип Neuralklaani -- Vodka (https://youtu.be/fMDIT6lykpQ)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши 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 :)

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

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]

В этом выпуске общаемся с Сергеем Марковым - специалистом по машинному обучению - Управляющим директором, начальником Управления экспериментальных систем машинного обучения, департамента SberDevices, Сбербанка. Команда Сергея не так давно выложила в открытый доступ языковую модель GPT-3, обученную на русском языке, что стало громким событием среди специалистов, интересующихся и сочувствующих из области искусственного интеллекта. Помимо обсуждения ruGPT-3, мы поговорили про применение машинного обучения в банковской сфере - роботов-помощников и роботов-коллекторов, про перспективы доступа к GPT-3 всех желающих, про то скоро ли наступит очередная "зима искусственного интеллекта", про закон Мура и почему он все еще работает, и многое другое интересное! 

Ссылки выпуска:

Статья на Хабре "Сбер выложил русскоязычную модель GPT-3 Large с 760 миллионами параметров в открытый доступ" (https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/524522/)

Сергей Марков - специалист по ИИ (https://markoff.science/?fbclid=IwAR0g-yMzuHrOs_XgG5N8wKiBmJcGSbB3xp2Zti_gUAFXux1jbuQ3viWMHw8)

Профиль Сергея в FB (https://www.facebook.com/sergei.markoff/)

Научно-популярный проект Сергея и его друзей 22century.ru (https://22century.ru/)

Блог подразделения SberDevices на Хабре (https://habr.com/ru/company/sberdevices/)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши 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 :)

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

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]

Music by Audionautix.com

В гостях Григорий Сапунов - кандидат технических наук, CTO компании Intento, а в прошлом - руководитель команды разработки Яндекс-новостей. Обсудили с Григорием возможные направления, из которых может (или не может) возникнуть искусственный интеллект общего назначения. Поговорили про эволюционный подход, про развитие капсульных сетей, авто-ML, проблемы софта и железа в современном машинном обучении. Получилось насыщенно и интересно!

Ссылки выпуска: 

Компания intento, в которой Григорий является со-основателем и техническим директором (https://inten.to/)

Сайт компании Numenta, занимающейся машинным интеллектом (https://numenta.com/) 

Небольшая статья на Хабре про капсульные нейронные сети Хинтона (https://habr.com/ru/post/417223/)

Статья "The Hardware Lottery", рекомендованная Григорием к прочтению (https://arxiv.org/pdf/2009.06489.pdf)

Группа CyberBiology, посвященная эволюционным вычислениям (https://vk.com/cyberbiology)

Канал Григория в телеграме "gonzo-обзоры ML статей" (https://t.me/gonzo_ML)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши 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 :)

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

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]

Music by Audionautix.com

В этом выпуске в гостях у меня Евгений Разинков - кандидат физико-математических наук, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX, директор по науке компании Pr3vision Technologies Inc., старший преподаватель кафедры системного анализа и информационных технологий института ВМиИТ Казанского Федерального Университета. Поговорили про управление командой в коммерческой разработке, обсудили этапы разработки в области машинного обучения, плюсы и минусы профессии дата-сайентиста, перспективы машинного обучения и проблемы, которые сулят нам корпорации, занимающиеся исследованиями и разработками в области машинного обучения и многое другое интересное!

Ссылки выпуска:

Курс Стэнфордского университета по сверточным нейронным сетям и распознаванию образов cs231n (http://cs231n.stanford.edu/)

Курс Стэнфордского университета по обучению с подкреплением cs234 (http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html) 

Евгений ведет свой YouTube-канал, на котором можно найти отличные лекции по машинному обучению (http://video.razinkov.ai/), телеграм-канал с анонсами лекций, видео, материалами по AI (https://t.me/razinkov_ai), паблик в ВК (http://vk.com/razinkov_ai), а также веб-сайт, на котором можно найти интересующую информацию о Евгении и его деятельности (http://razinkov.ai/)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши 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 :)

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

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]

Music by Audionautix.com

В 6-м выпуске рассказываю о том, как устроен отдельный нейрон - основной строительный кирпичик нейросетей. Какие задачи он решать может, а какие не может. О том, почему именно нейросети сейчас испытывают такой подъем, среди методов машинного обучения. Как простейший нейрон может выступать в роли логических гейтов и можно ли собрать компьютер полностью на нейросетевой архитектуре. Приятного прослушивания!

Ссылки выпуска:

Статья на Хабре "7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х" (https://habr.com/ru/articles/481844/)

Статья "Нейронные сети. Основы" с хорошими иллюстрациями (http://synset.com/ai/ru/nn/NeuralNet_01_Intro.html)

Отзыв на книгу Петцольда "Код. Тайный язык информатики" на Хабре (https://habr.com/ru/post/68365/)

Курс на Coursera "From NAND to Tetris" (https://www.coursera.org/learn/build-a-computer/home/welcome)

Буду благодарен за обратную связь!

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

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

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]

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/)

Music by Audionautix.com

В 5-м выпуске я общался со специалистом в области NLP (Natural Language Processing) Николаем Ивановым. Николай рассказал про то, как устроена обработка естественного языка, чем хороши модели GPT от OpenAI и как GPT-3 ведет себя в проекте Replika - виртуальном друге довольно хорошего качества. Отдельного внимания заслуживает история появления проекта Replika, от которой у меня появилось ощущение, что именно с нее вдохновлялись авторы одной из серий "Черного зеркала". Приятного прослушивания!

Ссылки выпуска:

Выпуск подкаста "Подлодка" - интервью с коллегой Николая (https://podlodka.io/176)

Как работает GPT-3 (на английском) (https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/)

Виртуальный друг - Replika (https://replika.ai/)

Тот самый курс от Andrew Ng (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

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

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

Это 4-й выпуск подкаста, посвященного машинному обучению. И в этот раз я записывался не один, а с Иваном Ямщиковым - специалистом, в отличие от меня, по машинному обучению, реализовавшим многие интересные проекты в этой области и продолжающим развивать эту область. Иван работал аналитиком в Яндексе, занимается наукой в области NLP (Natural Language Processing) и является евангелистом компании Abbey. В подкасте мы сначала немного поговорили на отвлеченные темы: про роботов, продление жизни и трансгуманизм, а потом Иван довольно подробно и простым языком рассказал про нейросети и про отдельный их класс - автоэнкодеры. По мне, выпуск получился интересным!

Ссылки выпуска:

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

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

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/)

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

В 3-м выпуске подкаста мы поговорим об основных методах машинного обучения. Если вы только начинаете свой путь в этой интереснейшей области искусственного интеллекта, выпуск может показаться вам несколько перегруженным новой терминологией, но не стоит этого пугаться. Чем чаще вы будете встречаться с новыми терминами, тем быстрее они станут понятными и привычными. И вы с легкостью начнете отличать классификацию и регрессию, будете понимать сильные и слабые стороны машины опорных векторов, деревьев решений, нейросетей и других страшных слов :) Интересного вам прослушивания!

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

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

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/)

Music by Audionautix.com

Приветствую вас во втором выпуске подкаста, посвященного машинному обучению от неспециалиста для неспециалистов! Предлагаю совершить увлекательное путешествие по основным вехам развития дисциплины Искусственный интеллект. Почему полные романтики и ожиданий периоды бурного развития искусственного интеллекта сменялись затяжными "зимами" околонулевого интереса ивесторов, общества и даже самих ученых? Давайте разберемся

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше!

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по ML"

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/)

Music by Audionautix.com

Это первый (пилотный) выпуск подкаста, посвященного машинному обучению, от неспециалиста для неспециалистов. Рассказываю о своей мотивации начать делать подкаст по теме Machine Learning, о том кому и для чего имеет смысл его слушать и о разнице в терминах искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и нейросети. 

Буду благодарен за обратную связь! 

Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше!

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по ML"

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

Music by Audionautix.com

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/)