#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего Не Хватает Для AGI, Как Учиться В Физтехе, Чтобы Доучиться И Почему Преподавать

Контент предоставлен Mikhail. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Mikhail 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.

Machine Learning Podcast « »
#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI, как учиться в Физтехе, чтобы доучиться и почему преподавать - это круто

1+ y ago 1:06:28

MP3•Главная эпизода

В гостях выпуска Татьяна Гайнцева - студент PhD в Queen Mary University of London, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподаватель в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. Когда-то я начал свой путь в ML именно с лекций Татьяны, в частности, она меня научила пользоваться гугл-коллабом. Это интервью было записано в декабре 2022 года, но, на мой взгляд, не потеряло своей актуальности. Татьяна очень интересно рассказала о том как попала в сферу глубокого обучения, как вместе с сокурсниками делала полезные для ML-исследователей проекты, как участвовала в создании Школы Глубокого Обучения (DLS) и какими исследованиями занимается сейчас. Также обсудили перспективы возникновения AGI, направления в ИИ откуда могут прийти прорывы в ближайшее время и что об этом всем думают Джеффри Хинтон и Ян Лекун.

Ссылки выпуска:

Выпуск подкаста Deep Learning Stories с сейсмологом Артемием Новоселовым (https://music.yandex.ru/album/17951713/track/108058566)

Телеграм-канал Татьяны DLStories | Нейронные сети и ИИ (https://t.me/dl_stories)

Пост в телеграм-канале Татьяны со ссылками для изучения диффузии (https://t.me/dl_stories/620)

Туториал по диффузии от CVPR (https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/)

Курс Huggingface по диффузии (https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?u=7f57e683fa28b51bfc493d048&id=ef963b4162)

Статья Татьяны на Хабре про Inductive bias (https://habr.com/ru/articles/591779/)

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши оценки 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 :)

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

Мой телеграм (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru

Подкаст можно найти еще на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?) и Яндекс.Музыке (https://music.yandex.ru/album/9781458)

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/)

64 эпизодов

#Mikhail #Искусственный Интеллект #Технологии