Дорогая игрушка или мастхэв: зачем бизнесу нейросети, NLP и вот это всё

Люди и код

Контент предоставлен Skillbox Media Code. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Skillbox Media Code или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

6M ago 1:05:52

MP3•Главная эпизода

Fetch error

Hmmm there seems to be a problem fetching this series right now. Last successful fetch was on April 23, 2024 11:11 (4d ago)

What now? This series will be checked again in the next day. If you believe it should be working, please verify the publisher's feed link below is valid and includes actual episode links. You can contact support to request the feed be immediately fetched.

Содержание выпуска

— В каких направлениях частные и государственные компании используют решения на основе NLP.

— Что такое NLP. Cпойлер: НЕ нейролингвистическое программирование.

— История обработки естественного языка — от цепей Маркова до GPT.

— Почему нейросети типа Transformer стали прорывом в Data Science и NLP.

— Какие языки и фреймворки используются в ML. Почему python стал самым популярным языком в Data Science.

— Откуда такой хайп вокруг ChatGPT. Чем GPT-4 отличается от предыдущих поколений GPT.

— Как ChatGPT изменил мир, и чего нам ждать в будущем.

— Обратная сторона прогресса: с какими проблемами столкнуться пользователи интернета и кто может потерять работу из-за ИИ.

— Какие внутренние процессы бизнес может переложить на плечи ML-систем.

— Какой профит получают организации от внедрения ИИ.

— Кто будет нести ответственность и компенсировать убытки от ошибки роботов. Эксперимент Moral Machine.

— О технических сложностях и возражениях, которые встречаются на пути внедрения ИИ в бизнесе.

— Как соотносятся ML, DS и искусственный интеллект. Чем дата-аналитика отличается от бизнес-аналитики.

— Что учить, чтобы вкатиться в Data Science. Насколько хорошо нужно знать математику.

— Стоит ли сегодня пытаться стать дата-сайентистом. Кому буде легко, а кому придётся попотеть.

— Какие карьерные треки есть в DS.

— Проблемы грейдов. Чем джун в Data Science отличается от мидла и мидла от сеньора. Что означают приставки staff и principal в названиях должностей.

— Какие технические книги нужно читать, а на какие лучше не тратить время.
Гость: Геннадий Штех

Руководитель группы R&D в Embedika. Руководит разработкой и внедрением ML-решений, исследует инструменты и алгоритмы NLP.

Полезные ссылки

— Moral machine — платформа, собирающая ответы пользователей на моральные дилеммы https://www.moralmachine.net/;

— «Распознавание образов и машинное обучение», Кристофер Бишоп;

— «Bayesian reasoning and machine learning», Дэвид Барбер;

— «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей», Сергей Николенко.

Предложить тему, стать гостем подкаста, похвалить или поругать выпуск: code.media@skillbox.ru
Стартовать в программировании вместе со Skillbox: skillbox.ru/code

Подписывайтесь, ставьте лайки, делитесь с друзьями и оставляйте комментарии!

111 эпизодов

#Технологии #Бизнес #Skillbox Media Code #Карьера #Высшее Образование #Образование