ВСË про Компьютерное Зрение и Машинное Обучение / Нейросети, вайб-кодинг и будущее программирования

АйТиБорода

👉 "Эволюцию Кода" прокачает твой навык программирования в паре с ИИ: https://itbeard.com/evocoders

Сегодня вместе с Арсением Кравченко, крутейшим ML-инженером, мы поговорим про компьютерное зрение и машинное обучение, ибо две эти темы в последние годы сильно шатают мир и IT в частности. Разбираемся, как устроен современный Machine Learning, Computer Vision, чем CV отличается от классического машинного обучения, какие классы задач решает CV и почему это знание становится must-have для инженеров, и как вкатиться в ML и CV в 2025 году. Затронем ImageNet, датасеты, инференс, квантизацию, PyTorch vs TensorFlow, мультимодальные модели, вайб-кодинг и многие другие смежные темы. Также поговорим про трансформацию роли разработчика в мире агентов и генеративного AI, какие технические навыки станут ключевыми в ближайшие годы.

Этот выпуск — для тех, кто хочет глубже понять, как работают современные нейросети и как они меняют нашу профессию изнутри, так что заваривайте чаинский/кофеинский и погнали, будет супер-интересно! 😜

НАВИГАЦИЯ
0:00 Тизер
0:52 Вступление
1:39 Начало
3:15 Краткое представление Арсения
7:42 Послужной список
17:11 Про книгу Machine Learning System Design
20:18 Про эволюцию кода и что внутри
27:07 Как пришёл в ML через журфак БГУ
30:00 Про работу в Wargaming
40:33 Приход в Computer Vision
51:06 База по ML
53:44 Разница между Data Scientist и Machine Learning Engineer
1:13:28 Связь Computer Vision и Machine Learning
1:16:27 Про открытие кода ImageNet
1:17:15 Определение Computer Vision
1:18:54 Классические алгоритмы
1:24:19 Алгоритмический Machine Learning
1:27:10 Нейросеть — алгоритмический монстр?
1:28:36 Бум нейросетей — когда и почему
1:36:36 Классы задач, которые решает CV
1:41:21 Мультимодальные LLM и CV
1:46:24 Как работает CV на пальцах
1:52:18 Про сбор датасетов
2:00:06 Про фреймворки в ML и CV
2:07:42 Разница между PyTorch и TensorFlow
2:12:35 Нужен ли C++
2:16:08 GPU vs CPU
2:18:06 Инференс
2:18:40 Квантизация
2:23:05 Machine Vision, Image Processing и другие разделения CV
2:28:27 CV — не только про изображения
2:29:40 Как вкатиться в CV
2:41:52 Куда развиваться в ML и CV
2:43:58 В чём кайф
2:48:23 Про найм ML-инженеров
2:52:56 Ещё раз про мультимодальные трансформеры и CV
2:56:29 Агенты — ТОП!
2:58:40 Агенты — враги программистов?
3:01:30 Что будет после агентов
3:05:14 Думают ли ML-щики про этику?
3:07:32 Как в нейросетях работает рандом
3:12:00 Explainable AI
3:13:40 Про генеративные нейросети и их полезность
3:17:20 Про использование ИИ на собеседовании
3:19:46 Заменит ли ИИ программистов
3:20:12 Про вайб-кодинг
3:32:40 Какие технические навыки самые полезные в эпоху ИИ
3:35:30 Изменение парадигмы разработки ПО
3:37:04 Программирование — это ремесло?
3:39:58 Про ТГ-канал Арсения
3:42:46 Про AGI, алармизм, экспоненту и будущее

ССЫЛКИ
🔹 Материалы из выпуска: https://t.me/itbeard/1756
🔹 Канал Арсения в ТГ: https://t.me/partially_unsupervised
🔹 Книга Арсения и Валерия по ML: https://arseny.info/ml_design_book
🔹 LinkedIn Арсения: https://www.linkedin.com/in/arsenyinfo

ГДЕ СМОТРЕТЬ И СЛУШАТЬ
👉 YouTube: https://youtu.be/1iFCUVUX_MQ
👉 Apple Podcasts: https://apple.co/41hwOIQ
👉 Spotify: https://spoti.fi/3Ktbf1Y
👉 Скачать mp3: https://podcast.itbeard.com/e/213

ПОДДЕРЖАТЬ КАНАЛ 
🔸 Стать патроном на Patreon: https://www.patreon.com/itbeard
🔸 Стать спонсором на YouTube: https://www.youtube.com/itbeard/join
🔸 Через карту и криптовалюты: https://itbeard.com/help

ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ
🔻 Сайт: https://itbeard.com
🔻 Telegram: https://t.me/itbeard
🔻 Linkedin: https://linkedin.com/company/itbeard
🔻 Reddit: https://reddit.com/r/itbeard

#айтиборода #ml #cv

Pour écouter des épisodes au contenu explicite, connectez‑vous.

Recevez les dernières actualités sur cette émission

Connectez‑vous ou inscrivez‑vous pour suivre des émissions, enregistrer des épisodes et recevoir les dernières actualités.

Choisissez un pays ou une région

Afrique, Moyen‑Orient et Inde

Asie‑Pacifique

Europe

Amérique latine et Caraïbes

États‑Unis et Canada