Почему развитие в ИИ стоит начинать с изучения математики и алгоритмов
Руководитель Школы анализа данных Яндекса в подкасте Machine Learning Podcast рассказывает, почему фундамент (матан, линал, теорвер, алгоритмы) — это не скучная теория, а база для работы с ИИ в 2026.
Вы узнаете, как глубокое понимание математики помогает писать эффективный код, отлаживать модели и ориентироваться в разных областях ML. А ещё — почему даже опытным разработчикам полезно возвращаться к фундаментальным дисциплинам.
Перейти к прослушиванию
#подкаст#ML
#подкаст#продюсер Из сегодняшней новостийной ленты:
Мужчины в России начали массово делать пластические операции.
Среди самых популярных процедур — подтяжка лица, рельеф мышц, липосакция и подтяжка ягодиц
Ну раз уж у нас выходные, то напомню про еще один мой подкаст. С необыкновенным Дмитрием Александровичем Зиминым. Беседовали с ним вместе с Сердитым Пряником.
Про девачковое тоже расспросила, ага. Вообще, пластическая хирургия – территория молчания. Здесь стыдно хотеть, страшно говорить и легко осудить.
Дмитрий Александрович – пластический хирург. Он не просто врач. Он – архитектор человеческой уверенности в себе.
Подкаст не про модные лица и шаблонные стандарты, а про то, почему «держать веки лбом» – это не норма, что мужчины делают пластику чаще, чем кажется, а маленькие операции способны поменять жизнь больше, чем громкие преображения. От эстетики до психологии, от цены до выбора врача – здесь всё, о чём обычно не принято говорить. Сколько в профессии – психологии, а сколько – инженерной точности? Поговорили о том, как меняется лицо пластической хирургии – и в прямом, и в переносном смысле.
Доступно наVK Видео
Доступно на RUTUBE
Доступно на YouTube
Доступно на Яндекс Музыке
Доступно на Литрес
Доступно на Podster
#подкаст#продюсер Ого сколько прослушиваний, очень приятно. Выложила месяца два назад всего. И писала об этом только у себя на канале. Значит люди сами нашли и послушали.
Кто пропустил - это моя аудиокнига на Яндексе
Писала заметки, когда дочери было 5, 6 лет. Публиковала их в тогда еще популярных дневниках на Клерк.ру. А со временем, записали по ним аудиокнигу. И лично мне очень нравится как звукореж шумы квартиры наложил.
Приятного прослушивания!
"Инфанта. С 5 до 6. Рассказы из цикла Разговоры с дочерью".
Серия удивительно смешных и милых рассказов, посвященных непростым взаимоотношениям современных мам и пап с их детьми. Замечательный детский возраст с 5 до 6 лет, описанный в книге, запомнился многим родителям тем, что непонятно кто кого учит жизни - мы детей или они нас?
Общее время звучания: 1 час 42 минуты.
Автор: Елена Конотопова
Исполнитель аудиокниги: Абдулова Эльвира, Шолохова Ольга, Ипатий Евгений, Трушкина Татьяна
#продюсер#подкаст
🤩Напланировали, что будете смотреть в январские? А когда готовите, прибираетесь, гладите? Тоже кино ставите?
Я вот для себя видеоподкасты и интервью открыла. Как раз для таких моментов. А то особо некогда.
Рекомендую подобрать что-нибудь из подкастов Сердитого Пряника (как его партнёр по бизнесу и продюсер его канала - качество и интересных гостей гарантирую 🤗). Лично, собственными ручками вам списочки составила.
Ну это знаете-ли сплошное удовольствие! Есть подкасты и с моим участием, кстати.
Подкасты Пряника часть 1
Подкасты Пряника часть 2
📹Александр Молотов в подкасте Shumkin.PRO развенчал устоявшиеся стереотипы людей о власти
Руководитель фракции «СПРАВЕДЛИВАЯ РОССИЯ – За правду» в АКЗС, Председатель комитета АКЗС по образованию и науке Александр Молотов стал гостем героем подкастаShumkin.PRO на тему: «ВЛАСТЬ: МИФЫ И РЕАЛЬНОСТЬ».
🎬Почему депутаты «обманывают» избирателей? Может ли обычный человек повлиять на решения власти? Существуют ли честные выборы? Почему у современной молодёжи нет интереса к политике? Александр Молотов обсудил с ведущими популярные среди людей стереотипы о власти, а также попытался развенчать устоявшиеся мифы.
Парламентарий порассуждал о том, что лежит в основе власти – насилие и принуждение или опыт и авторитет. В ходе подкаста также обсудили вопросы отмены ЕГЭ и ОГЭ, а также «наказы избирателей» депутатам.
#справедливо#подкаст#депутатМолотов
⚡️«Норникель» выложил MetalGPT-1 - 32B LLM, обученную на миллионe закрытых технологических документов по металлургии и добыче.
Важно не только то, что это доменная модель. Важно каким типом данных её кормили.
Технологические протоколы, регламенты, НИОКР, строй- и проектная документация - это не тексты в привычном ML-смысле.
Это формализованные фрагменты производственного мира: язык процессов, цепочек, ограничений, рисков.
Обучая LLM на таком корпусе, компания фактически создаёт отдельный “data-reality layer”, который универсальные модели просто не видят. И в этом - главная новость.
Появляется новая парадигма: не “адаптируем GPT под домен”, а строим ИИ вокруг индустриального мира как первичного источника данных.
MetalGPT-1 - всего лишь первый пример. Дальше будут модели для химтеха, логистики, энергетики, строительства. У каждой отрасли — собственный язык, собственный датасет, собственная реальность.
И это значит, что domain-first LLM перестают быть экспериментом. Они становятся инфраструктурой.
https://huggingface.co/nn-tech
#llm#ml
🗣#подкаст#технологии
Сегодня в подкасте мы обсудим 👉интересную статью на Хабр, где автор утверждает, что концепция искусственного общего интеллекта (AGI) ошибочно понимается как единая, сверхмощная сущность, ожидаемая в будущем.
Вместо этого, автор предлагает рассматривать AGI как уже существующий, эмерджентный феномен — планетарный разум, возникающий из симбиотического взаимодействия между людьми и множеством ИИ-агентов в рамках глобальной сети интернета.
Автор подчёркивает, что мы не замечаем этот коллективный AGI, поскольку ищем его как внешнее событие, а не как процесс, в котором мы сами участвуем. Следовательно, вместо гонки за отдельным суперинтеллектом, необходимо сосредоточиться на развитии протоколов взаимодействия и управлении этой новой, гибридной системой интеллекта.
Если тема интересна - слушаем подкаст и делимся своими мыслями в комментариях:
📌СЛУШАТЬ ПОДКАСТ
#подкаст#технологии
График был взят из статьи Economist, но также Вы можете послушать небольшой подкаст на эту тему от наших ИИ-ведущих )))
🤣👇 Давайте им хоть имена чтоль дадим
Подкасты от «Иностранки» в Дзен!
🎙Китай от А до Я – авторский просветительский проект, состоящий из 27 лекций о Китае, китайском языке, культуре, религии, символах и др.
#Иностранка#подкаст
Зачем руководители проектов в продуктовой разработке 👀
В новом выпуске DevOne мы решили обсудить довольно насущный вопрос, которым время от времени задаются члены продуктовых команд — зачем вообще в Agile нужны project-менеджеры? Можно ли нормально работать без них? Ведь, в конце концов, есть же продакты.
Об этом мы поговорили с Артёмом Арюткиным, руководителем проектного офиса в Сбере. Вместе с ним мы обсудили:
▪️ чем отличается управление продуктами от управления проектами
▪️ чем занимается project-менеджер бОльшую часть рабочего времени
▪️ почему важно адекватно обсуждать задачи
▪️ кто определяет приоритеты и как работать с отказами
Где послушать?
🔸Apple Podcasts
🔸Google Podcasts
🔸Яндекс.Музыка
🔸Mave
🔸YouTube
P.S. А ниже ловите кружок-анонс от Артема 😎
#qiwi#анонс#подкаст
#ML#fun
animegan v2! (I stole this animation from reddit. https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qo4kp8/r_p_animeganv2_face_portrait_v2/ )
Try it out:
1. Telegram bot (works pretty well): https://t.me/face2stickerbot
2. Dashboard (sometimes it doesn't work): https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2
Code: https://github.com/bryandlee/animegan2-pytorch
Redditors made some funny photos too.
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qo4kp8/r_p_animeganv2_face_portrait_v2/
—
This post is also available here: https://community.kausalflow.com/c/ml-applications/animeganv2
#ML#fun
I read about the story of using tensorflow in google translate [^Pointer2019].
> … Google Translate. Originally, the code that handled translation was a weighty 500,000 lines of code. The new, TensorFlow-based system has approximately 500, and it performs better than the old method.
This is crazy. Think about the maintenance of the code. A single person easily maintains 500 lines of code. 500,000 lines? No way.
Reference:
[^Pointer2019]: Pointer I. Programming PyTorch for Deep Learning: Creating and Deploying Deep Learning Applications. O’Reilly Media; 2019.