Выпусков: 9

Подкаст о технологиях, меняющих нашу жизнь. Самат Галимов – человек, который решает проблемы. Он работает техническим директором и все время должен находить общий язык с людьми самых разных профессий и помогать им понять друг друга. Хакеры рассказывают ему про безопасность, дата-сайентисты – про машинное обучение и системы распознавания лиц, разработчики – про то, как сделать сервис, которым будут пользоваться миллионы, и не облажаться. Слушайте их разговоры в новом подкасте студии Либо/Либо.

Наш партнер – сервис онлайн-образования Яндекс.Практикум

Запуск завтра Libo/Libo

    • Технология

Подкаст о технологиях, меняющих нашу жизнь. Самат Галимов – человек, который решает проблемы. Он работает техническим директором и все время должен находить общий язык с людьми самых разных профессий и помогать им понять друг друга. Хакеры рассказывают ему про безопасность, дата-сайентисты – про машинное обучение и системы распознавания лиц, разработчики – про то, как сделать сервис, которым будут пользоваться миллионы, и не облажаться. Слушайте их разговоры в новом подкасте студии Либо/Либо.

Наш партнер – сервис онлайн-образования Яндекс.Практикум

    Подождите, операция выполняется. Как главный факап в истории «Сбербанка Онлайн» изменил компанию

    Подождите, операция выполняется. Как главный факап в истории «Сбербанка Онлайн» изменил компанию

    Мобильным приложением «Сбера» пользуются десятки миллионов человек, а делают его несколько сотен разработчиков. Что происходит, когда что-то идет не так? Зачем банку огромный it-отдел? Правда ли, что там платят в два раза больше, чем в других компаниях? За что дизайнеры и разработчики не любят друг друга? Самат позвал главу мобильной разработки «Сбербанка Онлайн» Александра Черушникова и лидера дизайн-кластера Ярослава Сизова и поговорил о том, каково строить рабочий процесс на 110 команд.
    Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум
    01:50 Зачем Сбербанку столько разработчиков и как организована их работа
    11:25 Дизайнеры – это айтишники или художники?
    15:55 Кто читает отзывы пользователей? Какие отзывы больше всего обижают разработчиков? 
    23:02 Как главный провал в истории Сбербанка Онлайн изменил компанию
    39:49 Токсичность бренда и поиск новых сотрудников. Сколько платят программистам и дизайнерам? 
    46:09 Как Сбербанк сам обучает будущих сотрудников
    49:47 Что программистов бесит в дизайнерах, а дизайнеров — в программистах?

    • 53 мин.
    Деньги на ветер. Как устроен прогноз погоды и как на нем зарабатывать

    Деньги на ветер. Как устроен прогноз погоды и как на нем зарабатывать

    Каждый может посмотреть прогноз погоды в телефоне. Но именно на погоде зарабатывает агрегатор прогнозов погоды Windy.App. Самат Галимов поговорил с одним из создателей приложения Антоном Фроловым и с метеорологом из МГУ Павлом Константиновым о том, почему люди готовы платить за точные данные о силе ветра. Что легче предсказать: климат на 50 лет вперед или погоду на следующий сезон? И почему предсказанием погоды до сих пор занимаются ученые, а не искусственный интеллект?
    Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум
    2:34 Как устроено предсказание погоды и почему оно может довести и до суда, и до самоубийства 
    6:23 Как происходит обмен данными между государствами 
    9:50 История Windy.app. Хотели сделать социальную сеть, а получился агрегатор погоды 
    12:00 Как ураганы помогли приложению раскрутиться и начать зарабатывать деньги 
    14:50 Откуда берутся данные для прогноза 
    18:42 Как самому сделать локальный прогноз
    21:40 Почему в России нет хорошей модели? Почему машинное обучение не упрощает предсказание погоды
    24:11 Как агрегатор прогнозов погоды удерживает пользователей
    27:02 Прогноз погоды на полгода vs предсказание климата на полвека

    • 30 мин.
    Докажи, что ты не робот. Как работают китайские мобильные приложения

    Докажи, что ты не робот. Как работают китайские мобильные приложения

    Короткий постпраздничный выпуск. Самат Галимов поговорил с дизайнером Максимом Балабиным о том, чему можно научиться у разработчиков китайских мобильных приложений. Как устроено производство художественных произведений в Китае? Как правильно ввести капчу из двух иероглифов, не зная китайского языка? Сколько пользователей в небольшой китайской социальной сети?
    Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум

    • 15 мин.
    Федеральный розыск и сервисы знакомств. Как работают системы распознавания лиц

    Федеральный розыск и сервисы знакомств. Как работают системы распознавания лиц

    Сервис FindFace создавался как инструмент для поиска людей по фотографиям в соцсетях. Сейчас алгоритм используют для обработки видеопотоков с камер наблюдения по всей Москве и в других городах. С помощью FindFace cпецслужбы могут эффективнее искать преступников, но вместе с этим у государства появляется возможность следить за любым из нас. Самат Галимов говорит с разработчиком FindFace Артемом Кухаренко о системах распознавания лиц, их применении, а также о нашем праве на защиту частной жизни.

    Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум
    Таймкоды
    2:18  Ритейл, погранконтроль, видеонаблюдение. Где используется технология распознавания лиц
    7:14 Кто точнее распознает лица: человек или машина?
    8:52 Тебе нравится Анджелина Джоли. Как найти кого-то похожего на сервисе знакомств?
    10:22 Как ищут людей по камерам видеонаблюдения
    14:52 Можно ли обмануть алгоритм распознавания лиц?
    18:20 Мое лицо – это мои персональные данные?
    20:12  Можно ли распознать человека по походке?
    23:52 О распознавании эмоций
    25:20 О моральном выборе разработчиков

    • 29 мин.
    Главный идиотизм в истории русской IT-индустрии. Что такое Nginx и почему наезд на него это позор?

    Главный идиотизм в истории русской IT-индустрии. Что такое Nginx и почему наезд на него это позор?

    Самат Галимов еще летом собирался позвать в подкаст разработчика Nginx Игоря Сысоева, но не успел, а теперь пришлось записывать внеплановый выпуск. Если вы не айтишник, то до прошлой недели могли ничего не знать про программу Nginx, но точно ей пользовались. Это один из самых популярных в мире веб-серверов, программа, без которой интернета в нынешнем виде просто не было. Игорь Сысоев разработал ее 15 лет назад, когда был сисадмином в Rambler, а потом ушел и основал свою компанию, которую недавно купила американская корпорация F5 почти за 700 млн долларов. На прошлой неделе Rambler заявил о своих правах на программу, после этого в офисе Nginx и в квартирах его основателей прошли обыски. О том, как работает Nginx и почему его все любят, Самат говорит с техническим директором Яндекс.Вертикали Данилой Штанем и техническим директором компании «Флант» Дмитрием Столяровым.


    Этот подкаст мы делаем совместно сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум


    Таймкоды:
    3:08 Что такое веб-сервер?
    9:40 Каким был интернет до Nginx
    12:10 Как Nginx стал одной из самых важных программ
    19:02 Защита, аналитика, экономия: как можно использовать одну и ту же программу для разных задач
    29:30 Как зарабатывает Nginx
    33:45 О конфликте с Рамблером

    • 43 мин.
    Турникет в метро тоже искусственный интеллект? Как устроено машинное обучение

    Турникет в метро тоже искусственный интеллект? Как устроено машинное обучение

    Есть три хайповых термина: искусственный интеллект, машинное обучение и data science. Все их хотят, все их путают и все ими пользуются. Самат Галимов поговорил с Самером Фатайри и Петром Ромовым о том, как наука о данных применяется на практике. Самер руководил отделом аналитики Bookmate и разработал рекомендательную систему, которая помогает пользователям подбирать нужные книги. Петр занимается внедрением искусственного интеллекта в киберспорт.
    Этот подкаст мы делаем совместно сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум
    Таймкоды
    02:10 Что такое машинное обучение и с чего можно начать им заниматься?
    05:28 Чем отличается искусственный интеллект от машинного обучения?
    07:00 Как работает компьютерное зрение
    08:38 Какой объем данных используют при машинном обучении?
    11:05 Технология у тебя в штанах. Где применяют машинное обучение?
    11:44 Как рекомендательные системы подсказывают, что нужно пользователю
    15:38 Как алгоритмы превращают текст в речь и обратно
    18:40 Соревнования от Netflix с призовыми фондом в миллион долларов
    20:18 Dota, токсичные комментарии и киты
    27:33 Где и как работают специалисты data science?

    • 33 мин.

Отзывы покупателей

Мама прекрасного сына ,

Шикарно

Спасибо за такой прекрасный, позитивный, а главное познавательный материал. Как говориться, все разжевали, нам (юзерам) осталось только проглотить информацию. Отдельное спасибо ребятам из Сбербанка, вы молодцы!

ALavrova ,

Просто о сложном

Вдохновляете! Спасибо!✨

vbog_ ,

Классный подкаст

Спасибо Самату и студии ЛибоЛибо за этот подкаст! Самат, ты круто справляешься!

Топ подкастов в категории «Технология»

Слушатели также подписываются на

Еще от: Libo/Libo