#047 ML Татьяна Гайнцева. О научной работе и будущем человечества в конкуренции с искусственным интеллектом

Обещанный второй выпуск с Татьяной Гайнцевой - PhD-студенткой Лондонского университета королевы Марии, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподавателем в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. В этот раз Татьяна рассказала о своей научной работе. О том, как она выбирала тему, чтобы это было интересно и немного остраненно от других исследователей, почему за последние полгода она решила подкорректировать тему исследования, о том, какие исследования проводят крупнейшие компании из области ИИ и как это пересекается с ее научной работой. Ну, а также пообщались на горячую тему что же делать копирайтерам, если уже сейчас ChatGPT, в среднем, пишет тексты лучше, чем средний копирайтер.Ссылки выпуска:Телеграм-канал Татьяны DLStories | Нейронные сети и ИИ (https://t.me/dl_stories)Подкаст, Татьяны Deep Learning Stories (https://music.yandex.ru/album/17951713)Телеграм-канал эйай ньюз (https://t.me/ai_newz)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!Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)