SDCast #70: в гостях Вячеслав Ковалевский, подкастер, преподаватель на Хекслете, бэкенд-разработчик

Когда уже нейронные сети научаться писать программы вместо нас, программистов? Зачем люди заставляют нейронные сети генерить другие нейронные сети? Ответы на эти и другие вопросы вы найдёте в 70-м выпуске SDCast’а! У меня в гостях Вячеслав Ковалевский, подкастер, преподаватель на Хекслете, бэкенд-разработчик.

В этом выпуске мы говорим про нейронные сети, их применение в Machine Learning & Artificial Intelligence направлениях и не только. Начали мы с теоретической части про нейронные сети, а затем углубились в технические (и не только) детали:

  • Что представляет из себя нейронная сеть?
  • Как она устроена и работает?
  • Какие типы нейронных сетей бывают и для каких задач они хороши?
  • Как происходит настройка нейронной сети?
  • Насколько важен процесс обучения сетки? Как это обычно делается и какие есть варианты?
  • Распределённые системы обучения нейронных сетей
  • Эффективное использование машинных ресурсов (в том числе не только CPU, но и GPU) для работы и обучения сети

Обсудили мы в целом задачи Machine Learning, растущие объемы данных и способы их эффективной обработки, и вообще, куда катится весь этот мир! :)

Ссылки на ресурсы по темам выпуска:

Понравился выпуск? — Поддержи подкаст на patreon.com/KSDaemon а так же ретвитом, постом и просто рассказом друзьям!

 

 

Скачать (mp3, 60 MB) Скачать (ogg, 48 MB)
  • André RIO ♕

    Я дослушал!
    Было интересно
    Спасибо Вячеславу за уроки и за подкаст Raw Mind

    • b0noI

      Спасибо:)!

  • Vladimir Bormotov

    Спасибо! (дослушал :)

  • Rvm

    +1

  • Александр Булах

    Ваще супер, каждый подкаст слушаю, гости офигенные. Константину спасибо, за подкаст)

  • g.orlov

    Подкаст отличный!
    Вячеслав отличный рассказчик. Сразу видно, что преподаватель и профессионал в предметной области. И объяснения работы нейронок без доски отлично получились)
    Парни, спасибо за подкаст!

    • b0noI

      Спасибо =)!

  • Аяз

    Дослушал)).
    Очень полезен мне : новичку- чтоб узнать какие области существуют и развиваются с разными подробностями.
    Соответственно когда я захочу/надо сделать что: буду знать куда смотреть, ибо Гугл помогает если знаешь что искать )

    PS: и да, конечно, как могу, рекомендую вас своим знакомым. (хотя учусь в универе и приходится прям искать ребят кто реально хочет прогать, чтоб познакомиться и помочь им)