Последний десять лет уроженец Киева Константин Петров занимается научными вычислениями в различных исследовательских институтах и компаниях Парижа и округи. В интервью он рассказал о том, как стажировался в CERN, делал суперкомпьютер в Нью-Йорке, работал в Дании и Германии, и почему считает французскую модель общества более гуманной.
В выпуске: как построить свой первый data pipeline на базе Kafka, как работать быстрее и лучше писать код с использованием pandas, скидки на предстоящие конференции.
Автор с тридцатилетним опытом разработки рассказывает о преимуществах внедрения искусственного интеллекта на более ранних этапах передачи информации, применяя концепцию перехода от Cloud computing в сторону Fog computing.
В выпуске: что должен знать современный дата-сайентист, обзор TensorFlow Graphics, библиотека OpenCV для новичков, примеры использования ML в разных отраслях.
Мене звати Михайло, я керівник компанії Limpid Armor. Хочу розповісти про нашу розробку у військовій сфері для танків та іншої броньованої техніки. Це система ситуаційної обізнаності (Situation Awareness), що дозволяє військовим «бачити крізь броню» та отримувати інформацію про довколишню ситуацію тоді, коли необхідно.
Этика и мораль не успевают за невероятной скоростью технического прогресса, который мы наблюдаем последние 70 лет. В этом материале рассмотрим проблемы бизнес-аналитиков и product owners, которые работают с продуктами, использующими технологии ИИ.
Стартап с украинскими корнями People.ai недавно привлек очередной инвестиционный раунд в $60 млн. Мы обсудили с его основателем Олегом Рогинским вызовы, с которыми сталкивается стартап на стадии быстрого роста, сложности найма инженеров и принципы корпоративной культуры.
Привіт, мене звати Віталій Кінах. Я навчаюсь на третьому курсі НУ «ЛП» за спеціальністю прикладна математика. Вже 1,5 роки я працюю R&D інженером в Abto Software, куди я потрапив після завершення AI & CV Summer Camp у 2017 році. Про те, як він проходив, розповім у статті.
В выпуске: обзор популярных случаев использования GAN, прогнозирование продаж и знакомство с TensorFlow 2.0, Random Forests для новичков.
Олександр Романко — старший науковий співробітник компанії IBM Canada, за сумісництвом — професор Університету Торонто, викладач в УКУ та KSE. Для DOU він розказав про тренди в аналітиці великих даних, найбільш перспективні сфери застосування методу та майбутнє наших персональних даних.
В выпуске: Lviv Data Science Summer School, видео докладов конференции ScaledML 2019, книги по Deep Learning.
Денис Балацко, вице-президент по инжинирингу в GlobalLogic, рассказывает о том, какие инновации будут создавать инженеры во всем мире, о нестандартных технологиях в автоиндустрии, робототехнике и VR/AR, новинках от производителей гаджетов, а также навыках, которые понадобятся ІТ-специалистам.
В выпуске: руководство по работе с AWS SageMaker, разработке ML модели для прогнозирования рака молочной железы, масштабирование ML систем в LinkedIn.
В выпуске: что нас ждет в 2019, бесплатные датасеты, советы для пользователей Airflow, руководство Jupyter Notebooks.
Исследование искусственного интеллекта (ИИ) требует уверенного владения различными техниками, и не ограничивается только использованием нейронных сетей. Одной из важных техник является теория комбинационных логических схем. У данной техники есть своя определенная ниша.
Всем привет, я Александр Гончар — AI Solution Architect в Mawi Solutions. Занимаюсь разработкой и внедрением state of the art решений для анализа биосигналов. В этой статье я расскажу про то, что делают исследователи в области искусственного интеллекта и как идеи из research переносятся на прикладные задачи, в чем их ценность и как начать заниматься более продвинутым машинным обучением.
В выпуске: как работают популярные алгоритмы ML под капотом, видео AI Conference in San Francisco 2018, примеры кода для создания невероятно красивых изображений.
Привет, меня зовут Дмитрий Мараховский, я СCО компании IntelVerse. Хочу рассказать о нашем проекте GrowApp. Это мобильное приложение, которое с помощью AI выстраивает индивидуальный путь развития для каждого человека.
В этой статье описан практический опыт решения задачи ранжирования локаций с использованием машинного обучения. Статья в основном рассчитана на начинающих разработчиков. Однако будет интересна и более опытным специалистам, которым нужен готовый рецепт, как на базе бесплатных инструментов сделать аналог Google Places Search, не уступающий ему по качеству.
В выпуске: Data Science для нетехнических специалистов, объяснение центральной предельной теоремы, Tensorflow for text comprehension, роботы уже умеют собирать мебель IKEA.
Комментарии