1 ч. 16 мин.
Как машинное обучение изменит нашу жизнь The Big Beard Theory
-
- Естественные науки
Нейронные сети фигурируют в каждом втором заголовке об IT. В этом выпуске мы выясним, что это такое, как они работают и как машинное обучение совсем скоро навсегда изменит нашу жизнь.
Ведущий: Антон Поздняков
Темы выпуска [00:00:33] ⋅⋅⋅ Приветствие.
[00:01:19] ⋅⋅⋅ В гостях Андрей Себрант — директор по маркетингу сервисов компании Яндекс, кандидат физико-математических наук, автор телеграм-канала TechSparks.
[00:05:15] ⋅⋅⋅ Маркетинг — эмпирическая экспериментальная наука. The Big Beard Theory 22 — Как делают маркетинг с Сергеем Галенкиным.
[00:06:55] ⋅⋅⋅ Что такое машинное обучение. История и первые применения.
[00:14:56] ⋅⋅⋅ Проблема «черных ящиков» — никто не понимает, как именно работают нейронные сети.
[00:18:49] ⋅⋅⋅ Серая зона юриспруденции. Кто будет отвечать за действия и ошибки нейронных сетей.
[00:20:57] ⋅⋅⋅ Вопрос авторского права. Кому принадлежат результаты, достижений нейронных сетей.
[00:21:51] ⋅⋅⋅ Критический подход. Использование нейронных сетей не делают все подряд автоматически умнее.
[00:27:07] ⋅⋅⋅ Разные подходы к использованию машинного обучения крупных компаний. Искусственный интеллект, биг дата и будущее.
[00:28:49] ⋅⋅⋅ Насколько просто поднять нейронную сеть своими руками. Открытая библиотека TensorFlow от Google.
[00:31:47] ⋅⋅⋅ «Искусственный интеллект» — излишний антропоморфизим в отношении компьютеров. Как машинный интеллект будет отличаться от человеческого. The Big Beard Theory 85 — нужны ли роботам человеческие качества.
[00:39:23] ⋅⋅⋅ Почему нейронные сети внезапно «выстрелили». Причины кроются в физике. Исследование с подтверждениями.
[00:41:52] ⋅⋅⋅ Как нейронные сети меняют интерфейс взаимодействия человека с машиной.
[00:44:46] ⋅⋅⋅ Где машинное обучение применяется уже сейчас. Где будет применяться в ближайшем будущем.
[00:49:34] ⋅⋅⋅ Как ведут себя нейронные сети в динамических информационных полях с резкими нерегулярными изменениями.
[00:56:24] ⋅⋅⋅ Естественные монополии в мире машинного обучения. Будет ли проблемой высокие барьеры для входа (аккумулируемые данные).
[01:04:44] ⋅⋅⋅ Нейронные сети не больше, чем доступный инструмент. Конкурентное преимущество на рынке — уникальные данные.
[01:06:31] ⋅⋅⋅ Роль человека в будущем умных машин.
[01:09:33] ⋅⋅⋅ Проблема доверия к умным машин
Нейронные сети фигурируют в каждом втором заголовке об IT. В этом выпуске мы выясним, что это такое, как они работают и как машинное обучение совсем скоро навсегда изменит нашу жизнь.
Ведущий: Антон Поздняков
Темы выпуска [00:00:33] ⋅⋅⋅ Приветствие.
[00:01:19] ⋅⋅⋅ В гостях Андрей Себрант — директор по маркетингу сервисов компании Яндекс, кандидат физико-математических наук, автор телеграм-канала TechSparks.
[00:05:15] ⋅⋅⋅ Маркетинг — эмпирическая экспериментальная наука. The Big Beard Theory 22 — Как делают маркетинг с Сергеем Галенкиным.
[00:06:55] ⋅⋅⋅ Что такое машинное обучение. История и первые применения.
[00:14:56] ⋅⋅⋅ Проблема «черных ящиков» — никто не понимает, как именно работают нейронные сети.
[00:18:49] ⋅⋅⋅ Серая зона юриспруденции. Кто будет отвечать за действия и ошибки нейронных сетей.
[00:20:57] ⋅⋅⋅ Вопрос авторского права. Кому принадлежат результаты, достижений нейронных сетей.
[00:21:51] ⋅⋅⋅ Критический подход. Использование нейронных сетей не делают все подряд автоматически умнее.
[00:27:07] ⋅⋅⋅ Разные подходы к использованию машинного обучения крупных компаний. Искусственный интеллект, биг дата и будущее.
[00:28:49] ⋅⋅⋅ Насколько просто поднять нейронную сеть своими руками. Открытая библиотека TensorFlow от Google.
[00:31:47] ⋅⋅⋅ «Искусственный интеллект» — излишний антропоморфизим в отношении компьютеров. Как машинный интеллект будет отличаться от человеческого. The Big Beard Theory 85 — нужны ли роботам человеческие качества.
[00:39:23] ⋅⋅⋅ Почему нейронные сети внезапно «выстрелили». Причины кроются в физике. Исследование с подтверждениями.
[00:41:52] ⋅⋅⋅ Как нейронные сети меняют интерфейс взаимодействия человека с машиной.
[00:44:46] ⋅⋅⋅ Где машинное обучение применяется уже сейчас. Где будет применяться в ближайшем будущем.
[00:49:34] ⋅⋅⋅ Как ведут себя нейронные сети в динамических информационных полях с резкими нерегулярными изменениями.
[00:56:24] ⋅⋅⋅ Естественные монополии в мире машинного обучения. Будет ли проблемой высокие барьеры для входа (аккумулируемые данные).
[01:04:44] ⋅⋅⋅ Нейронные сети не больше, чем доступный инструмент. Конкурентное преимущество на рынке — уникальные данные.
[01:06:31] ⋅⋅⋅ Роль человека в будущем умных машин.
[01:09:33] ⋅⋅⋅ Проблема доверия к умным машин
1 ч. 16 мин.