Деньги любят техно

VTB Bank
  • 0,0 (0)
  • CÔNG NGHỆ
  • HAI TUẦN MỘT LẦN
Деньги любят техно

Пока весь мир ждет революции в развитии искусственного интеллекта, мы говорим с теми, кто его создает. Новые сезоны подкаста «Деньги любят техно» посвящены науке о данных, машинному обучению, дата-инженерии и всему, что с этим связано. Говорим с экспертами из науки, исследователями и практиками из компаний различных отраслей – про развитие ML, данные, дата-аналитику и влияние технологий, которые принято называть «искусственным интеллектом», на бизнес.

  1. 20/12/2024

    ML в ритейле: как посчитать ажиотаж и научить ИИ работать вместе с человеком

    К предновогоднему ажиотажу продуктовые сети начинают готовиться с лета. Чтобы товаров на полке хватало, а праздничные акции радовали покупателей, необходима слаженная работа множества специалистов. Как в этом задействованы дата-инженеры, где невозможно обойтись без ИИ, и как машинное обучение помогает торговым сетям справиться с ежедневной рутиной? В новом эпизоде подкаста «Деньги любят техно», посвященного Data Science в различных отраслях, говорим об этом с представителями X5 Group. А еще подводим итоги года. Гостями эпизода стали директор по управлению данными X5 Tech Тигран Саркисов и директор по развитию искусственного интеллекта Х5 Tech Михаил Неверов. Ведущий эпизода — начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ Юлий Шамаев. Смотрите и слушайте подкаст на платформах VK Видео, Rutube и на популярных аудио-площадках.

    1 giờ 3 phút
  2. Лица Data Fusion: Алексей Каширин о математике, роли руководителя и ИИ как новом социальном игроке

    18/12/2024

    Лица Data Fusion: Алексей Каширин о математике, роли руководителя и ИИ как новом социальном игроке

    В новом эпизоде серии «Лица Data Fusion» с Алексеем Кашириным, директором Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка, говорим про выбор между научной карьерой и бизнесом, смелость ученых, врожденные и нарабатываемые качества руководителя, работу с сотрудниками и воспитание детей. Ведущий сезона Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ, пригласил Алексея на теплую беседу за чаем, чтобы проводить 2024 год за обсуждением интересных тем. Среди них: карьера и достигаторство, «природные» таланты и упорный труд, влияние ИИ на общество, качества и знания, которые необходимы всем людям, стремящимся к чему-то значимому. Запасайтесь согревающим напитком и включайте эпизод — «Деньги любят техно» можно смотреть в VK Видео и Rutube или слушать в аудио-версии на популярных подкаст-платформах.

    50 phút

  3. 05/12/2024

    Data Science с человеческим лицом: ML в проектах от телекома до медицины

    Как пройти путь от выстраивания собственной Data Science-экспертизы в телеком-индустрии до поставки ИИ-решений далеко за ее пределы? Как растут и расширяются компетенции датасайентистов, и почему проекты, связанные с ИИ, важны для государства, бизнеса и общества? С директором по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна, генеральным директором «МедТех ИИ» Константином Романовым обсудили широкие возможности применения и демократизацию ML. Ведущие выпуска: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель. Подкаст доступен в видео-версии на платформах VK Видео и Rutube, а также на популярных подкаст-площадках. Подпишитесь, чтобы поддержать нас и не пропустить новые эпизоды сезона Data Science.

    52 phút
  4. Лица Data Fusion. Иван Оселедец о пути в науку, современной аспирантуре и Data Science

    26/11/2024

    Лица Data Fusion. Иван Оселедец о пути в науку, современной аспирантуре и Data Science

    За научным или практическим успехом всегда стоят конкретная личность и команда. На конференциях обсуждаются результаты работы, но мы мало знаем о людях, которые ее делают. Эта идея легла в концепцию нашего специального сезона «Лица Data Fusion», который мы запускаем в преддверии конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. Герой первого эпизода этой серии — доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор института AIRI, профессор «Сколтеха» Иван Оселедец. О современных ученых, работе с людьми и будущем, связанным с развитием ИИ, с Иваном поговорил ведущий специального сезона — заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ Денис Суржко. Наши герои беседуют за чаем – рекомендуем и вам запастись теплым напитком и включить эпизод: «Деньги любят техно» можно смотреть в VK Видео или слушать в аудио-версии.

    53 phút

  5. 30/09/2024

    Где можно и где нельзя без ML в промышленности

    Работа Data Science-специалистов в промышленных компаниях строится по своим правилам и требует специфических навыков: нужно не только любить математику, но и дружить с физикой, и разбираться в технологии. Кроме того, работа DS-команд вплотную связана с людьми и процессами на производстве. Есть и особенности в работе с данными: всевозможные промышленные агрегаты оставляют огромный цифровой след в системах, и тем самым создают почву для внедрения ИИ-продуктов. При этом «все, что можно сделать без искусственного интеллекта, надо делать без искусственного интеллекта», – уверен гость выпуска, директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко. Ищем сходства и различия в задачах DS-команд в финтехе и промышленности, обсуждаем проблемы и решения, выделяем главные направления развития ML в этих сферах. Ведущие выпуска: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель. Подкаст доступен в видео-версии на платформе VK Видео и на всех популярных аудио-платформах. Подпишитесь, чтобы поддержать нас и не пропустить новые эпизоды сезона Data Science.

    56 phút

  6. 19/09/2024

    Как интересные задачи затягивают в Data Science

    Использовать машинное обучение везде, где это возможно и целесообразно — и в пользовательских сервисах, и во внутренних процессах. Такую парадигму развития ML в компании озвучил Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито». Обсудили, с чего начинается путь в Data Science, какие задачи кажутся самыми интересными и в каких процессах без ML уже не обойтись – а также то, как из гипотезы рождается продукт и какие «созидательные кейсы», позволяющие улучшить клиентский опыт, особенно важны IT-компаниям. Ведущие эпизода: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель. Этот выпуск — «пилот» пятого сезона, который мы запускаем и в уже привычном формате аудио, и в новом для нашего подкаста формате видео. Слушайте и смотрите нас на удобных вам площадках и поддержите подкаст, если считаете, что он приносит пользу!

    49 phút

  7. 20/12/2023

    Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS

    С командой дата-сайентистов из ВТБ подводим итоги 2023 года в темах развития нейросетей, машинного обучения, инструментов на базе ИИ. Конечно же говорим про большие языковые модели и начало гонки генеративного AI среди бигтехов. Делимся своим опытом использования нейросетей в работе и в жизни. Говорим об этике, философски обсуждаем настоящее и немного фантазируем о будущем. И пытаемся узнать, когда ИИ поработит человечество. Участники: • Антон Бабак, тимлид в команде перспективных алгоритмов машинного обучения • Иван Яруков, Senior DS, моделирование в крупном бизнесе и СМБ • Анатолий Глушенко, тимлид DS, моделирование партнерств и ИТ-процессов Ведущая: • Технологический обозреватель Марина Эфендиева Подпишитесь, чтобы послушать другие эпизоды сезона Data Science в подкасте «Деньги любят техно».

    41 phút

  8. 04/12/2023

    MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source

    Машинное обучение так или иначе уже применяется в компаниях самых разных масштабов и направлений деятельности. Однако для выстраивания зрелой ML-инфраструктуры и перехода к эффективным MLOps-практикам требуется понимание: с чего начать, на какие платформы обратить внимание, к каким инструментам присмотреться внимательнее, а какие подойдут лишь для разовых экспериментов. К инструментам MLOps для больших исследовательских и бизнес-задач предъявляется три базовых требования: интерпретируемость, воспроизводимость, надёжность. Как среди десятков Open-Source-инструментов выбрать правильные, что могут или не могут использовать компании, к которым предъявляются высокие требования стандартизации, на чем должен основываться выбор между облаками и InHouse для ML — в третьем выпуске серии MLOps обсудили Юрий Карев, руководитель управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Алексей Незнанов, к.т.н, старший научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ. Подпишитесь, чтобы не пропустить новые эпизоды сезона Data Science в подкасте «Деньги любят техно». Дополнительные материалы: Ссылки на полезные ресурсы к этому эпизоду ищите в нашем блоге на Хабр: https://habr.com/ru/companies/vtb/news/778270/

    49 phút
Xem tất cả (35)

Giới Thiệu

Пока весь мир ждет революции в развитии искусственного интеллекта, мы говорим с теми, кто его создает. Новые сезоны подкаста «Деньги любят техно» посвящены науке о данных, машинному обучению, дата-инженерии и всему, что с этим связано. Говорим с экспертами из науки, исследователями и практиками из компаний различных отраслей – про развитие ML, данные, дата-аналитику и влияние технологий, которые принято называть «искусственным интеллектом», на бизнес.

Thông Tin

  • Nhà sáng tạo
    VTB Bank
  • Năm hoạt động
    2021 - 2024
  • Tập
    35
  • Xếp hạng
    Sạch
  • Bản quyền
    2024 © VTB Bank. Все права защищены.
  • Trang web chương trình
    Деньги любят техно

Có Thể Bạn Cũng Thích

Bạn cần đăng nhập để nghe các tập có chứa nội dung thô tục.

Luôn cập nhật thông tin về chương trình này

Đăng nhập hoặc đăng ký để theo dõi các chương trình, lưu các tập và nhận những thông tin cập nhật mới nhất.
Chọn quốc gia hoặc vùng

Châu Phi, Trung Đông và Ấn Độ

Châu Á Thái Bình Dương

Châu Âu

Châu Mỹ Latinh và Caribê

Hoa Kỳ và Canada