Подборка подкастов с последними новостями из мира данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. |
||||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-03-17 12:31 Подборка подкастов с последними новостями из мира данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Отличный старт для тех, кто хочет узнать основы обработки данных и машинного обучения. Каждую неделю они выпускают эпизоды по 10-15 минут, в которых дают краткий обзор для начинающих на темы типа кластеризации методом k-средних, обработки текста на естественных языках, изучения диаграмм древа принятых решений. Причем в примерах ведущие часто проводят аналогии с их домашним попугаем Йоши. Единственный подкаст, в котором вы будете изучать кластеризацию к-средних на примере расположения птичьего помёта.
Основанный Кэти Малоун и Беном Джаффом из онлайн-стартапа Udacity, этот еженедельный подкаст освещает разные темы в науке о данных и машинном обучении: объясняет особые концепты вроде скрытых марковских моделей и их применения для решения проблем как в жизни, так и в массиве данных. Они преподносят сложные темы невероятно простым и доступным языком.
Каждую неделю ведущие Крис Элбон и Джонатан Морган, опытные техногики и специалисты по обработке данных, обсуждают последние новости в сфере анализа данных за чашечкой чего-нибудь. Слушая Partially Derivative, вы всегда будете в курсе последних новостей из этой сферы.
Этот подкаст ведёт Бен Лорика, главный специалист по обработке данных в издательстве O’Reilly Media, обсуждающий с экспертами актуальные темы по big data и науке обработки информации. Иногда они уходят в техническую сторону вопроса, но тема дискуссий всегда остаётся любопытной.
Data Stories больше сосредоточен на визуализации данных, чем на науке их обработки. Но зачастую эти темы интересно пересекаются друг с другом. Каждую неделю Энрико Бертини и Моритц Стефанер с их гостями поднимают разные вопросы. Последние эпизоды, например, посвящены глобальному потеплению, визуализации человеческого поведения и инсталляции данных.
Описывая себя как «Легкий вводный курс в искусственный интеллект и машинное обучение», подкаст тем не менее очень сложен и насыщен техническими подробностями. В передаче освещаются следующие темы: «Как рассуждать о недостоверных событиях, используя теорию нечётких множеств и теорию нечёткой меры» и «Как представить знание, применяя логические правила».
Новейший подкаст в этом списке, выпустивший 18 эпизодов на момент написания статьи. Каждую неделю ведущие Кэтрин Горман и Раян Адамс обсуждают с гостями их работу, новости и истории из мира машинного обучения. По теме: Как устроен рынок big data в России .
Источник: rb.ru Комментарии: |
|||