Сервис может содержать контент, не предназначенный для несовершеннолетних, в том числе упоминающий о наркотических средствах, психотропных веществах и их аналогах, незаконное потребление которых причиняет вред здоровью, их незаконный оборот запрещен и влечет установленную законодательством ответственность.
©2025, ООО «Звук» является аккредитованной ИТ-компанией, ОКВЭД 62.01: разработка программного обеспечения. ПО ООО «Звук» состоит в реестре отечественного ПО: №16328 от 23.01.2023. В Сервисе применяются рекомендательные технологии в соответствии с

Правилами

Подкаст Machine Learning Podcast

Machine Learning Podcast

Подкаст  ·  31 мая  ·  1 час 6 мин

#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI, как учиться в Физтехе, чтобы доучи

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

Слушать эпизод

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

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: 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/)