1 hr 3 min

Машинное обучение, искусственный интеллект и вот это всё: biases, вызовы и достижени‪я‬ Люди и код

    • Technology

Мы запускаем розыгрыш двух крутых книг о программировании и IT из личной библиотеки ведущего подкаста. Это последнее издание «Современных компьютерных сетей» Танненбаума и легендарный «Код» Петцольда. Принять участие в розыгрыше очень просто: до 10 сентября оставьте любой отзыв о нашем подкасте на вашей любимой платформе. Это может быть оценка в одну звезду, а может и в пять, можете нас похвалить, а можете поругать — не стесняйтесь быть честными :) После 10 сентября мы выберем двух победителей, которые и получат книги. ВАЖНОЕ УСЛОВИЕ: когда будете оставлять отзыв, укажите в графе «имя» свой ник в Telegram — чтобы мы могли связаться с вами и отправить вам книгу :)

Содержание выпуска
— Что такое машинное обучение (Machine Learning, ML).
— Как соотносятся аналитика, Data Science, машинное обучение, большие данные и искусственный интеллект.
— Какие профессии существуют в этих сферах.
— Есть ли в развитии искусственного интеллекта реальная опасность для человечества: «Матрица», «Терминатор» и прочие сценарии.
— Какие сложные вопросы приходится решать в машинном обучении и как они на практике влияют на отрасль: расовые, гендерные и другие проблемы.
— Как можно разрешить подобные этические дилеммы.
— Типы biases (смещений, искажений) в данных, которые приводят к некорректному результату. Как их избегать.
— Какие практические задачи решает машинное обучение и связанные с ним сферы.
— Какую пользу новые технологии приносят государствам, бизнесу и простым людям.
— Какие языки программирования и инструменты используются в машинном обучении.
— Что надо знать, чтобы стать джуном, мидлом, сеньором в машинном обучении.
— В каких задачах искусственный интеллект опережает человека.
— В каких сферах или ML-проектах индустрия ждёт прорыва. За какими проектами стоит пристально следить прямо сейчас.
— Что почитать, послушать, посмотреть и на кого подписаться.
— История машинного обучения и науки о данных — как они возникли, как развивались.

Гость: Светлана Вронская. Эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг». В IT с 2000 года. Автор Telegram-канала Analytics Now и подкастов по теме искусственного интеллекта и анализа данных.

Полезные ссылки
Telegram-канал Светланы Analytics Now https://t.me/analy

Мы запускаем розыгрыш двух крутых книг о программировании и IT из личной библиотеки ведущего подкаста. Это последнее издание «Современных компьютерных сетей» Танненбаума и легендарный «Код» Петцольда. Принять участие в розыгрыше очень просто: до 10 сентября оставьте любой отзыв о нашем подкасте на вашей любимой платформе. Это может быть оценка в одну звезду, а может и в пять, можете нас похвалить, а можете поругать — не стесняйтесь быть честными :) После 10 сентября мы выберем двух победителей, которые и получат книги. ВАЖНОЕ УСЛОВИЕ: когда будете оставлять отзыв, укажите в графе «имя» свой ник в Telegram — чтобы мы могли связаться с вами и отправить вам книгу :)

Содержание выпуска
— Что такое машинное обучение (Machine Learning, ML).
— Как соотносятся аналитика, Data Science, машинное обучение, большие данные и искусственный интеллект.
— Какие профессии существуют в этих сферах.
— Есть ли в развитии искусственного интеллекта реальная опасность для человечества: «Матрица», «Терминатор» и прочие сценарии.
— Какие сложные вопросы приходится решать в машинном обучении и как они на практике влияют на отрасль: расовые, гендерные и другие проблемы.
— Как можно разрешить подобные этические дилеммы.
— Типы biases (смещений, искажений) в данных, которые приводят к некорректному результату. Как их избегать.
— Какие практические задачи решает машинное обучение и связанные с ним сферы.
— Какую пользу новые технологии приносят государствам, бизнесу и простым людям.
— Какие языки программирования и инструменты используются в машинном обучении.
— Что надо знать, чтобы стать джуном, мидлом, сеньором в машинном обучении.
— В каких задачах искусственный интеллект опережает человека.
— В каких сферах или ML-проектах индустрия ждёт прорыва. За какими проектами стоит пристально следить прямо сейчас.
— Что почитать, послушать, посмотреть и на кого подписаться.
— История машинного обучения и науки о данных — как они возникли, как развивались.

Гость: Светлана Вронская. Эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг». В IT с 2000 года. Автор Telegram-канала Analytics Now и подкастов по теме искусственного интеллекта и анализа данных.

Полезные ссылки
Telegram-канал Светланы Analytics Now https://t.me/analy

1 hr 3 min

Top Podcasts In Technology

Lex Fridman Podcast
Lex Fridman
All-In with Chamath, Jason, Sacks & Friedberg
All-In Podcast, LLC
No Priors: Artificial Intelligence | Machine Learning | Technology | Startups
Conviction | Pod People
Acquired
Ben Gilbert and David Rosenthal
BG2Pod with Brad Gerstner and Bill Gurley
BG2Pod
Hard Fork
The New York Times