Код
#Подкаст

Дорогая игрушка или мастхэв? Зачем бизнесу нейросети, NLP и вот это всё

Подкаст «Люди и код», выпуск №93: Геннадий Штех.

Иллюстрация: Polina Vari / Skillbox Media

У нашего подкаста появился отдельный телеграм-канал. Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые выпуски, голосовать за новые темы, предлагать гостей и присылать свои вопросы для следующих выпусков.

Геннадий Штех

Руководитель группы R&D в Embedika


Руководит разработкой и внедрением ML-решений, исследует инструменты и алгоритмы NLP.



Содержание выпуска

  • В каких направлениях частные и государственные компании используют решения на основе NLP.
  • Что такое NLP. Спойлер: НЕ нейролингвистическое программирование.
  • История обработки естественного языка — от цепей Маркова до GPT.
  • Почему нейросети типа Transformer стали прорывом в data science и NLP.
  • Какие языки и фреймворки используются в ML. Почему Python стал самым популярным языком в data science.
  • Откуда такой хайп вокруг ChatGPT. Чем GPT-4 отличается от предыдущих поколений GPT.
  • Как ChatGPT изменил мир и чего нам ждать в будущем.
  • Обратная сторона прогресса: с какими проблемами столкнутся пользователи интернета и кто может потерять работу из-за ИИ.
  • Какие внутренние процессы бизнес может переложить на ML-системы.
  • Какой профит получают организации от внедрения ИИ.
  • Кто будет нести ответственность и компенсировать убытки от ошибок роботов. Эксперимент Moral Machine.
  • О технических сложностях и возражениях, которые встречаются на пути внедрения ИИ в бизнесе.
  • Как соотносятся ML, DS и искусственный интеллект. Чем дата-аналитика отличается от бизнес-аналитики.
  • Что учить, чтобы вкатиться в data science. Насколько хорошо нужно знать математику.
  • Стоит ли сегодня пытаться стать дата-сайентистом. Кому будет легко, а кому придётся попотеть.
  • Какие карьерные треки есть в DS.
  • Проблемы грейдов. Чем джун в data science отличается от мидла, а мидл от сеньора. Что означают слова staff и principal в названиях должностей.
  • Какие технические книги нужно читать, а на какие лучше не тратить время.

Полезные материалы

  • Moral Machine — платформа, собирающая ответы пользователей на моральные дилеммы.
  • «Распознавание образов и машинное обучение», Кристофер Бишоп.
  • Bayesian Reasoning and Machine Learning, Дэвид Барбер.
  • «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей», Сергей Николенко.

Предложить тему, стать гостем подкаста, похвалить или поругать выпуск: code.media@skillbox.ru

Слушать выпуск

Наш подкаст удобно слушать на популярных платформах:

Подписывайтесь, ставьте лайки, делитесь с друзьями и оставляйте комментарии!

Больше интересного про код — в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!


* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности».

Изучайте IT на практике — бесплатно

Курсы за 2990 0 р.

Я не знаю, с чего начать
Научитесь: Профессия Python-разработчик Узнать больше
Понравилась статья?
Да

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Ссылка скопирована