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

1:03:25
 
Поделиться
 

Manage episode 338166910 series 3315858
Сделано Skillbox Media Code и найдено благодаря Player FM и нашему сообществу. Авторские права принадлежат издателю, а не Player FM, и аудиоматериалы транслируются прямо с его сервера. Нажмите на кнопку Подписаться, чтобы следить за обновлениями через Player FM или скопируйте и вставьте ссылку на канал в другое приложение для подкастов.

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/analyticsnow

Подкаст Светланы https://bit.ly/3dEghKl

Книга Кай-Фу Ли «Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок».

Книга Кай-Фу Ли «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего».

Принципы ESG https://bit.ly/3ppZJsb

Статьи Forbes по машинному обучению https://bit.ly/3K2s1mc

Сайт TechTarget https://www.techtarget.com

Сайт CIO https://www.cio.com

Сайт Computerworld https://www.computerworld.com

Журнал MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/

Где подписаться на обновления подкаста и наши новые статьи?

— Сайт медиа: skillbox.ru/media/code

— Twitter: twitter.com/ludi_and_code

— «ВКонтакте»: vk.com/the_code_group

— Telegram: https://t.me/skillbox_media_code

— «Яндекс.Дзен»: zen.yandex.ru/id/61703c7dbf091a795da970c0

Стартовать в программировании вместе со Skillbox: skillbox.ru/code

47 эпизодов