Artwork

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.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

#065 ML Авторы курса MSU.AI. Зачем учёному ML?

1:21:04
 
Поделиться
 

Manage episode 450791626 series 2602683
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.
Сегодня в гостях сразу 3 гостя - это авторы и преподаватели курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" в МГУ им. В.М. Ломоносова - Виктор Немченко, Сергей Колпинский и Артём Васильев. Ребята участвуют в крутейшей, на мой взгляд, инициативе - созданию учебных материалов по ML и преподаванию машинного обучения студентам, аспирантам и научным сотрудникам, чтобы помогать им внедрять методы ML в свои научные исследования. А говорим мы о том как и зачем вообще родилась такая инициатива, почему сейчас сложно представить учёного, который не пользуется методами машинного обучения, почему все материалы курса в открытом доступе для всех желающих. Также обсуждаем умер или продолжает жить и развиваться научпоп, заменит ли ИИ учёных в ближайшее время, где взять мотивацию на изучение нового и как среди этого "нового" не потеряться, почему учёные не ищут легких путей и что за датасеты на салфетках, нужен ли ML юристам, как посчитать сколько съели голодные жуки, как читать научные статьи, если ничего непонятно, почему Нобелевскую премию за машинное обучение дали по физике и почему важно считать протеины. Интересного и полезного прослушивания!

Ссылки выпуска:

Сайт msu.ai, где есть вся информация о курсе.

YouTube канал с видеоматериалами (https://youtube.com/@msu_ai).

Резервная площадка с видеоматериалами (https://rutube.ru/channel/41484206/)

Телеграм-канал с новостями курса и полезными сслыками по теме (https://t.me/msu_ai_channel).

Репозиторий с материалами лекций (https://github.com/EPC-MSU/EduNet-lectures/tree/dev-2.2).

Ссылки на кейсы, о которых шла речь, есть в телеграм-канале, потому что здесь уже не помещается (https://t.me/toBeAnMLspecialist/903).

Буду благодарен за обратную связь!

Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)

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

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!

Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_65).

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

  continue reading

69 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 450791626 series 2602683
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.
Сегодня в гостях сразу 3 гостя - это авторы и преподаватели курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" в МГУ им. В.М. Ломоносова - Виктор Немченко, Сергей Колпинский и Артём Васильев. Ребята участвуют в крутейшей, на мой взгляд, инициативе - созданию учебных материалов по ML и преподаванию машинного обучения студентам, аспирантам и научным сотрудникам, чтобы помогать им внедрять методы ML в свои научные исследования. А говорим мы о том как и зачем вообще родилась такая инициатива, почему сейчас сложно представить учёного, который не пользуется методами машинного обучения, почему все материалы курса в открытом доступе для всех желающих. Также обсуждаем умер или продолжает жить и развиваться научпоп, заменит ли ИИ учёных в ближайшее время, где взять мотивацию на изучение нового и как среди этого "нового" не потеряться, почему учёные не ищут легких путей и что за датасеты на салфетках, нужен ли ML юристам, как посчитать сколько съели голодные жуки, как читать научные статьи, если ничего непонятно, почему Нобелевскую премию за машинное обучение дали по физике и почему важно считать протеины. Интересного и полезного прослушивания!

Ссылки выпуска:

Сайт msu.ai, где есть вся информация о курсе.

YouTube канал с видеоматериалами (https://youtube.com/@msu_ai).

Резервная площадка с видеоматериалами (https://rutube.ru/channel/41484206/)

Телеграм-канал с новостями курса и полезными сслыками по теме (https://t.me/msu_ai_channel).

Репозиторий с материалами лекций (https://github.com/EPC-MSU/EduNet-lectures/tree/dev-2.2).

Ссылки на кейсы, о которых шла речь, есть в телеграм-канале, потому что здесь уже не помещается (https://t.me/toBeAnMLspecialist/903).

Буду благодарен за обратную связь!

Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)

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

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!

Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_65).

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

  continue reading

69 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство

Слушайте это шоу, пока исследуете
Прослушать