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
Год назад одно казахстанское интернет-издание выпустило материал с конкретным заголовком: "Строительство АЭС в Казахстане: как вывести из игры "Росатом"? Подобных материалов про американских, французских и прочих подрядчиков до сих пор нет. Что уже наводит на подозрения разного рода. Например, кому-то очень нужно, чтобы АЭС не строил "Росатом".
Но кому? Чтобы ответить на этот вопрос, вспомним недавнее прошлое. В 2017 году японская компания Toshiba купила одного из главных конкурентов "Росатома" - обанкротившуюся американскую компанию Westinghouse Electric. Японской компанией WE была недолго: в апреле 2018 года ее выкупил холдинг из Канады Brookfield Business Partners (BBP).
Теперь конкурентом российских атомщиков является "дочка" BBP — компания Brookfield Infrastructure (BI). Другой главный конкурент "Росатома" - французская компания Orano (бывшая Areva).
В том же 2018 году произошла еще одна любопытная сделка.
Подробности на сайте cronos.asia
#АЭС
#Росатом
#BBP
#Казахстан