All Episodes

#080 Антон Полднев. ML в рекламе в режиме хайлоада

#079 Николай Полярный. Про компьютерное зрение, оптимизацию вычислений и преподавание лучшим школьникам

#078 Станислав Петров. Про ML в маркетинге.

#077 Лекс Кравецкий. Про образование. ИИ - это причина назревающих изменений или катализатор?

#076 Алексей Толстиков. Про Школу Анализа Данных. Зачем? Кому? Как?

#075 Евгений Разинков. Профессиональный кризис AI-специалиста в эпоху AI

#074 ML Пётр Вытовтов. Как предсказать погоду и почему иногда ведро работает лучше машинного обучения

#073 ML Максим Шапошников. Кто такие мыслящие агенты и почему они нас ещё не заменили?

#072 ML Татьяна Шаврина. Бенчмарки для LLM или как оценивать большие языковые модели?

#071 ML Тимур Гуев. Математика и алгоритмы. А надо ли современному разработчику?

#070 ML Александр Резанов. Про генерацию видео и можно ли запустить Doom на Stable Diffusion

#069 MLSpec Николай Додонов. Психология страхов и при чём здесь финансы

#068 ML Дмитрий Берестнев. Про рекомендации и генерацию музыки

#067 ML Сергей Николенко. Про ML в математике и перспективы AGI

#066 ML Лекс Кравецкий. AGI (ИИ общего назначения) уже здесь?!

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

#064 ML Екатерина Кондратьева. ML в медицине и легко ли стать радиологом

#063 ML Виталий Кулиев. А чё там по железу?

#062 ML Александр Резанов. Генеративный ИИ в компьютерном зрении

#061 ML Александр Алерон Миленькин. Надо ли строить бизнес вокруг ML (Про LLM, RAG-системы, насмотренность и виртуальных помощников)

#060 ML Егор Самосват. Монетизация, рекомендации и при чем здесь ML

#059 ML Лаида Кушнарева. Алхимики, шаманы и жрецы современного DS

#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи

#057 ML Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало

#056 ML Юрий Окуловский. Гаражные стартапы в условиях бигбиза

#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально

#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design

#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки

#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью

#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps

#050 ML Руслан Гончаров. Как современный дизайнер подчиняет себе искусственный интеллект

#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий

#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске

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

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

#045 ML Геннадий Штех. Как навести порядок в документообороте и нарисовать самую страшную картинку с помощью ML

#044 ML Тимур Гуев. Как сделать лучший курс по Python

#043 ML Константин Воронцов. О математике, ИИ и судьбе цивилизации

#042 ML Даниил Киреев. Как стать экспертом в компьютерном зрении

#041 ML Сакина Зейналова. Химия, яды, ML и конус географический

#040 ML Александр Дончук. Про стартапы, бизнес и ML в промышленности

#039 ML Давид Ян. О технологическом предпринимательстве и счастливом искусственном интеллекте

#038 ML Никита Васильев и Вероника Голубева. Кто такие дата-инженеры?

#037 MLSpec Николай Додонов. Как психология помогает в обучении и жизни

#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду

#035 ML Григорий Бакунов (Бобук). Мораль, этика и философия искусственного интеллекта

#034 ML Валерий Бабушкин. О карьере, ML в бизнесе и гранд-мастерстве Kaggle

#033 ML Анатолий Старостин. Танцующие скелетики, генеративное искусство и философия Искусственного Интеллекта

#032 MLSpec Сергей Марков. ruDALL-E. Генерация картинок по текстовому описанию

#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle

#030 ML Олег Найдин. Голосовые ассистенты

#029 ML Антон Фролов. Электронный надмозг или системы машинного перевода

#028 ML Максим Купрашевич. Компьютерное зрение, амурские тигры и желтая курточка

#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов

#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"

#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр

#024 ML Анатолий Карпов. Как стать крутым аналитиком данных

#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций

#022 ML Татьяна Шаврина. Эволюция подходов к обработке естественного языка (NLP)

#021 ML Алексей Нечаев. AlphaGo и философия игры Го

#020 ML Английский язык и День рождения Machine Learning Podcast

#019 ML Евгений Разинков. Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.2

#018 ML Евгений Разинков. Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.1

#017 ML Виктория Земляк. ML в научных исследованиях

#016 ML Линейная регрессия

#015 ML Основы нейросетей ч.2 Градиентный спуск

#014 ML Анастасия Никулина. Карьера дата-сайентиста

#013 ML Алексей Ярошенко. Из специалиста по рекламе в дата-сайентисты

#012 ML Юрий Яровиков. Как окончить ШАД, руководить Школой глубокого обучения и остаться в России

#011 ML Юрий Окуловский. Искусственный Интеллект в мире моды и как подготовиться к Сингулярности

#010 ML Андрей Клименко. Neural Shit: Незаконное увеличение животных, Ветхий Путин и Програверование

#009 ML Сергей Марков. Русская GPT-3 и роботы-коллекторы от Сбера

#008 ML Григорий Сапунов. Перспективы появления Искусственного Интеллекта общего назначения

#007 ML Евгений Разинков. Управление коммерческой разработкой в ML

#006 ML Основы нейросетей ч.1

#005 ML Николай Иванов. NLP. GPT-3. Replika

#004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры

#003 ML Методы машинного обучения

#002 ML История Искусственного интеллекта

#001 ML Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети. В чем разница?