В августе мы приготовили для вас нечто совершенно особенное.
Во-первых, все наши прямые эфиры переходят на все платформы: теперь стрим можно смотреть на ютубе, в ВК, в Фейсбуке и инстаграме. Просто выбирайте удобную для вас платформу.
Во-вторых, в августе выступит Джон Ромеро — легендарный программист, создавший Doom, Quake и Wolfenstein 3D.
Итак, встречайте спикеров августа!
Ultimate Guide по карьере в AI от профессионала: выбрать специальность, прокачаться и найти классную работу
Сергей Ширкин стоит у истоков факультетов Искусственного интеллекта, Аналитики Big Data и Data Engineering онлайн-университета Geek University, на которых работает деканом и преподавателем.
Изучал биостатистику в МГУ им. М. В. Ломоносова, там же впервые начал применять методы машинного обучения, когда это ещё не было в тренде.
Занимался автоматизацией финансовых технологий и базами данных в «Сбербанке» и «Росбанке», построением финансовых моделей на основе машинного обучения и аналитической деятельностью в компании Equifax. Прогнозирует телесмотрение с применением методов искусственного интеллекта в Dentsu Aegis Network Russia. Приглашённый преподаватель ВШЭ (магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных»).
Также он исследует квантовые вычисления в приложении к ИИ и машинному обучению.
Исследования в этой области стартовали еще в середине прошлого века, но самые впечатляющие достижения — как в исследованиях, так и в практическом применении — мы видим с начала 2010. У тех, кто только начал изучать предмет, есть хороший шанс в ближайшем будущем стать незаменимым профессионалом.
Чтобы стать специалистом в сфере искусственного интеллекта, нужно постепенно продвигаться сразу в нескольких направлениях: программировании, математике, различных предметных областях.
Особое внимание нужно уделить теоретическим знаниям: в дальнейшем они помогут более осмысленно относиться к профессии. Тут есть огромный бонус — теория, в отличие от технологии, почти не устаревает.
Во время стрима Сергей расскажет все о карьере, связанной с искусственным интеллектом: какие бывают профессии, какую выбрать, как обучаться и готовиться к собеседованию на вакансии, связанные с ИИ. Он готов отвечать и на вопросы новичков, которые еще не начали свой путь и на вопросы опытных ребят.
Вот несколько пунктов, которые он раскроет среди прочих:
- История искусственного интеллекта от 2010-х до 2020го — основные события и моменты развития
- Профессии, связанные с искусственным интеллектом: дата-сайентист (NLP-инженер, инженер компьютерного зрения), специалист по искусственному интеллекту (AI-specialist), аналитик больших данных, дата-инженер
- Как понять, какая из этих профессий тебе лучше всего подходит
- Общий подход к обучению в этой сфере: курсы, книги, задачи, как готовиться
- С чего начать карьеру в искусственном интеллекте: как искать работу, какие вакансии смотреть, как готовиться к собеседованию
- Как прогнозируют телепросмотры с применением методов искусственного интеллекта в Dentsu Aegis Network Russia
- Перспективы искусственного интеллекта: квантовые вычисления, квантовое машинное обучение
Как создавался легендарный Doom: история из первых рук Джона Ромеро
Джон Ромеро — программист, создатель игр Doom, Quake и Wolfenstein 3D.
Он со своим другом Джоном Кармаком поучаствовал в создании самых популярных игр нашего поколения когда ему исполнилось едва 20 лет, их называли Ленноном и Маккартни мира игроиндустрии.
Ребята во время создания игры веселились вовсю: Адриан и Кевин вставляли в игру собственные отсканированные изображения. Поддавшись вдохновению, Адриан отсканировал свои сапоги из змеиной кожи и использовал изображение для получения особой текстуры в одном из уровней игры. Как-то Кевин пришел на работу с разбитой коленкой, и парни отсканировали рану, чтобы впоследствии пустить снимок в дело. В причудливом мире DOOM могло пригодиться все что угодно.
Джон во время эфира расскажет об историях, которые происходили с ребятами во время создания игры и как они справлялись с свалившейся на них славой и признанием. Ждите вечера теплых ламповых историй о закулисье одной из самых легендарных игр нашего времени.
Зачем программистам психотерапия и как устроен алгоритм подбора идеального терапевта
Учитывая, какой большой отклик мы получили от Хабра во время разговора о ментальном здоровье, мы решили раскрыть тему с практической стороны и пригласить главного евангелиста mental health в нашем IT-сообществе — создателя языка Kotlin и основателя стартапа Alter Андрея Бреслава.
Несколько лет назад Андрей создал сервис по подбору психологов Alter — и он расскажет о том, зачем программистам нужна психотерапия, как найти своего терапевта и как создавался сервис.
Как компьютерный лингвист учит Google ассистента говорить по русски
Последние четыре год Татьяна Ландо работает компьютерным лингвистом в Гугле в Лондоне. Все это время она работает над разными проектами в Гугл Ассистенте — виртуальном помощник, как Сири или Яндекс Алиса. Кроме основной работы, Таня проводит конференцию AINL — Artificial Intelligence & Natural Language и в 2016 году стала соавтором книги первого учебника на русском языке «Прикладная и компьютерная лингвистика».
Ее первым большим проектом был запуск Ассистента на русском языке — она и ее команда отвечали за понимание пользовательских запросов и генерацию адекватных ответов именно на русском. Из-за того, что Ассистент работает сразу на многих языках, а инфраструктуру сделали опираясь на английский, задача оказалась очень нетривиальной. Например, в русском языке — сложная морфология, а в английском ее почти нет. Сейчас она перешла в другой более исследовательский проект. Они изучают, как устроено общение между людьми, чтобы эти знания использовать при разработке Ассистента, чтобы он мог лучше понимать и естественнее отвечать пользователям.
О чем Таня расскажет на эфире:
- Кто я и чем сейчас занимаюсь
- Как я пришла в лингвистику и как оказалась в гугле
- Что такое компьютерная лингвистика (и почему не надо спрашивать лингвистов, сколько языков они знают)
- Мои основные проекты: (какие?)
- Зачем нужны лингвисты: почему нельзя просто засунуть кучу текста в нейроночку и она не сделает все сама?
- Почему лингвист в гугле — человек в эпицентре разработки голосового помощника
- Почему с русским работать сложнее чем с английским и при чем тут морфология
- Как мы адаптировали англоязычного помощника для работы с русским языком
- Исследовательский проект, в котором я сейчас работаю: как мы изучаем общение между людьми, чтобы сделать общение с ассистентом более естественным
- Как научить систему держать контекст и правильно его использовать
- Какие данные для этого нужно собрать, как их разметить (и нужно ли) для машинного обучения.
Комментариев нет:
Отправить комментарий