#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI, как учиться в Физтехе, чтобы доучиться и почему преподавать - это круто episode artwork

EPISODE · May 31, 2023 · 1H 6M

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

from Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)

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: [email protected]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/)

Episode metadata supplied by the publisher feed · Published May 31, 2023

Embed this episode

Ready to play

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

0:00 1:06:28

No transcript for this episode yet

We transcribe on demand. Request one and we'll notify you when it's ready — usually under 10 minutes.

No similar episodes found.

No similar podcasts found.

Frequently Asked Questions

How long is this episode of Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast)?

This episode is 1 hour and 6 minutes long.

When was this Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) episode published?

This episode was published on May 31, 2023.

Can I download this Подкаст о машинном обучении (Machine Learning Podcast) episode?

Yes. Use the download control on the episode player to save the publisher-provided media file.
URL copied to clipboard!