В поисках еще не обговорённых тем ведущие решили, что вот и пришло время обсудить машинное обучение на устройствах, поэтому пригласили в студию Дмитрия Гордина, специалиста по нейросетям для мобильных устройств.

На первых минутах ведущие просят разъяснить для тех, кто не в теме: чем же отличается машинное обучение от глубокого, и чем они связаны с искусственным интеллектом, а затем сразу в лоб пытаются выяснить, как сделать круто, чтобы быстро, стабильно и работало хорошо. Собственно, на этом простые ответы заканчиваются, и идет погружение глубже в тему.

Зачем вообще нужен ML на устройствах, почему не достаточно облака? Для каких задач лучше применять? Какие фреймворки существуют и какие лучше подходят для каких девайсов? Какие возможности дает Firebase MLKit, и в каких случаях не получится их использовать? Какой тип устройств лучше подходит для глубокого обучения Android или iOS? Что с тулингом? Вопросы можно перечислять бесконечно, лучше сразу слушать ответы :))

PS: В качестве вишенки на торте в этом выпуске разыгрывается билет на TechLeadConf, которая состоится уже совсем скоро. Угадайте где? Правильно, там же, где в этом году происходят все мероприятия - онлайн!

Ответ пишите сюда - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeRpMij6w6fuhe1Uucs4b7bv0dntg8l_5zp-RAVdpf2HGcYZQ/viewform

Билет будет разыгран среди тех, кто ответил правильно (или почти правильно 🙄).

Наш гость:

Дмитрий Гордин, твиттер - https://twitter.com/gordinmitya

Полезные ссылки:

Deep Learning by deeplearning.ai на Coursera - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

Игра в прятки - https://youtu.be/kopoLzvh5jY

Бенчмарк фреймворков - https://github.com/gordinmitya/dnn_benchmark

Netron - https://github.com/lutzroeder/netron

ONNX Simplifier - https://github.com/daquexian/onnx-simplifier

Пишите нам: [email protected]