Phenquestions
Mašinų mokymasis ir dirbtinis intelektas neabejotinai yra dvi informatikos šakos, kurios sukėlė revoliucinius pokyčius šiandien naudojamose technologijose. Jei manome, kad ML ir AI buvo riboti tik duomenų centruose, jie negalėjo atlikti reikšmingo vaidmens, kurį dabar vaidina, kai jie yra pažeisti. Jei esate mašininio mokymosi entuziastas, galite žinoti, kaip sunku yra žengti koja kojon su įėjimais ir išėjimais. Yra daugybė mašininio mokymosi tinklalaidžių, kurios gali padėti jums suprasti naujausius naujienas ir naujienas paprastai ir draugiškai.
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi tinklalaidės
Žmonės dažnai pasimeta dėl to, kurį tinklalaidę reikia stebėti ir kuri gali padaryti jų laiką produktyvesnį. Šiame straipsnyje bandėme aptarti populiariausias ir patikimiausias mašininio mokymosi tinklalaides. Vykdykite vieną iš šių garso programų visada, kad būtumėte atnaujintas ir žingsnis prieš kitus.
1. Mašininis mokymasis
Šiame mašininio mokymosi tinklalaidėje Davidas Nishimoto dalijasi savo nuomone apie pažangias kompiuterių technologijas - dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi. Todėl tai labai padeda tobulinti požiūrį į koncepcijas, nes „Nishimoto“ jau dirbo tokiose įmonėse kaip „Idaho mėlynasis kryžius“, „GE Capital“, „American Express“, „ReviewJump“ ir daugelyje kitų žinomų el. Prekybos įmonių.
Norėdami padidinti pasitikėjimą savimi, išsamiai aptariama, kaip spręsti sudėtingas situacijas ir kaip atsigauti po problemos. Net jei esate labai naujas šiose informatikos srityse, mašininis mokymasis gali padėti padaryti jūsų kelią sklandesnį, pateikdamas pagrindinių koncepcijų apžvalgą.
Jei dirbate kaip ML kūrėjas, taip pat galite sekti šią tinklalaidę, kad gautumėte išsamų supratimą apie tokias temas kaip linijinė algebra, gilus mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas, medžių klasifikavimas, loginė regresija numatyti, k reiškia klasterius, neuronų tinklai , atsitiktinis miškas ir pan.
2. Programinės įrangos inžinerija kasdien Mašininis mokymasis
Tikriausiai galite suprasti tikslinę šios mašininio mokymosi tinklalaidės grupę. Tai sujungia mašininio mokymosi ir duomenų mokslo sąvokas, kad paskatintumėte tapti potencialiu žaidėju programinės įrangos kūrimo srityje. Geriausia šio tinklalaidės dalis yra užduoti bet kokį klausimą ir tikėtis autentiško atsakymo su reikiama informacija per trumpą laiką.
Savo kelionę jis pradėjo dar 2015 m. Ir kiekvieną savaitę išleido mažiausiai du epizodus. Žiūrovai taip pat gali įgyti svarbių pamokų iš interviu, transliuoto „Software Engineering Daily“ tinklalaidėje.
Nors jis apima platų temų spektrą, jis teikia pirmenybę debesų inžinerijai, verslui ir filosofijai, duomenims ir „Blockchain“, taip pat mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui. Norėdami pagerinti savo žinias, galite klausytis šio tinklalaidės, kai sėdite be darbo ar keliaujate į savo darbą. Jis specialiai sukurtas siekiant geriau suprasti ir padėti sužinoti, kaip mašininis mokymasis vyksta kuriant bet kokią programinę įrangą.
3. O'Reilly duomenų šou
Šiame mašininio mokymosi tinklalaidyje aptariama naujausių mašininio mokymosi technologijų apžvalga. Jei norite nuolat atnaujinti ML triukus ir naujausius papildymus, tai gali būti labai geras šaltinis. Ji buvo įkurta 2015 m. Gegužės mėn., Ir nuo tada jie reguliariai leidžia naujus epizodus, o dažnis yra devyni epizodai per metus.
Be to, tai gali būti laikoma patikima vieta, nes ji turi puikią bendruomenę „Facebook“ ir „Twitter“. O'Reilly duomenų parodoje kartu su ML labai pabrėžiami ir analizuojami dirbtinis intelektas, duomenų mokslas ir didelių duomenų implikacijos. Taip pat galite gauti daug knygų, kad galėtumėte praturtinti savo žinias apie duomenis, verslo įžvalgas ir INFRAOPS.
Jie taip pat siūlo platų kursų sertifikatams gauti skirtinguose sektoriuose. Jūs taip pat galite palengvinti savo karjerą žinodami, kaip dirbtinis intelektas ir ML keičia mūsų gyvenimą, ką daryti, kai dirbtinis intelektas nepavyksta, tendencijų pagrindai ir bibliotekos bei praktiniai įgūdžiai, reikalingi norint būti sėkmingu dirbtinio intelekto kūrėju.
4. Duomenų mokslo davėjai
Šis tinklalaidė sujungia visas pažangiausias informatikos temas, įskaitant dirbtinį intelektą, mašininį mokymąsi, duomenų analizę ir didelius duomenis. Jie pasiekiami visose populiariose operacinėse sistemose, tokiose kaip „iOS“ ir „Android“, o jūs taip pat klausotės jų žiniatinklio grotuvo.
Jį 2917 metais įkūrė du draugai - Jordy ir Antonio. Nuo tada jie su savo auditorija reguliariai diskutuoja apie šias pažangiausias technologijas. Duomenų mokslų davėjai savo auditorijos galvoje užima ypatingą vietą dėl jų paaiškinimų, kad sudėtingi dalykai būtų paprasti ir lengvai suprantami.
Šeimininkai gali lengvai atkreipti jūsų dėmesį dėl savo sugebėjimo pasirinkti įdomias temas ir derinti jas su sudėtingu mašininio mokymosi terminu, kad būtų lengviau įžvalgos. Algoritmai apima didžiulę šio tinklalaidės dalį, taip pat rasite diskusijų apie „Zika“ virusą, padirbtų naujienų robotus ir apie tai, kaip algoritmus galima naudoti numatant žmogaus elgesį ir geriau bendraujant.
5. Iš dalies išvestinė
Jei esate duomenų mokslo entuziastas, tikriausiai jau stebite šią laidą, kuri prasidėjo nuo grupės žmonių, geriančių alų ir diskutuojančių apie mašinų mokymosi temas. Tai gali skambėti įdomiai, nors tai ir yra tikroji šios laidos istorija. Kažkada jis buvo nepaprastai populiarus tarp duomenų mokslininkų ir dirbtinio intelekto inžinierių.
Vis dėlto dėl savo netaisyklingumo leidžiant naujus epizodus, pastaraisiais metais jis pamažu prarado nemažai sekėjų. Šią programą veda Jonathanas Morganas, Vidya Spandana ir Chrisas Albonas. Nors kiekvienas iš jų praėjo daugelį metų mašininio mokymosi ir duomenų mokslo srityje, galite tikėtis daug sužinoti.
Net jų diskusijos ir požiūris į dirbtinio intelekto technologijas, mašininio mokymosi diegimus ir duomenų mokslo programas padės jums pamatyti dalykus kitu kampu, o tai galiausiai gali sukelti naujų galimybių duris. Dalinai išvestinių galite klausytis „Stitcher“ ir „Apple Podcast“, o „Twitter“ puslapis taip pat yra prieinamas norint gauti atnaujinimus.
6. Tiesinės nukrypimai
Mašininis mokymasis, dirbtinis intelektas, gilus mokymasis ir duomenų mokslas yra tikrai sudėtingiausios informatikos šakos. Daugelis žmonių yra suinteresuoti pasilepinti šia sritimi ar pramone, tačiau dažnai pasimeta pradedant ir nuo ko pradėti.
Ši mašininio mokymosi tinklalaidė pradėjo savo kelią nustatydama poreikį šiuos sudėtingus dalykus pateikti paprastai. Žmonės, kurie domisi ir yra pasirengę priimti iššūkį, gali apžvelgti sąvokas.
Nors visi jų epizodai yra nemokami ir pasiekiami svetainėje, galite jų klausytis beveik bet kurioje platformoje, tokioje kaip „iTunes“, „Apple Podcast“, „SoundCloud“, „PodBeam App“, „Player FM“.
Benas Jaffe ir Katie Malone iš „Udacity“ unikaliu būdu aptaria sudėtingiausius dalykus, todėl tai puikiai tinka tiek pradedantiesiems, tiek pažengusiems. Vis dėlto „Linear Digressions“ yra puikus pasirodymas, leidžiantis jūsų laisvalaikiui dirbti produktyviau, taip pat galite spėti suprasti tam tikras temas.
7. Mokymosi mašinos 101
Ši tinklalaidė skirta susipažinti su dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi, kurie kartais gali tapti tikrai sudėtingi ir techniški. Skirtingai nuo kitų šiame sąraše jau minėtų tinklalaidžių, gilinamasi į strategijas ir teorijas, kuriose aptariamos tokios temos kaip diskutuoti apie neapibrėžtus įvykius naudojant neryškių rinkinių teoriją ir neryškių matų teoriją, naudojant logines taisykles.
Be to, jis sutelkia dėmesį į AI ir ML diegimą, kad mūsų kasdienis gyvenimas būtų geresnis. Tikslinė šio tinklalaidės auditorijos grupė yra bendri žmonės, jie stengiasi vaizduoti dalykus paprastai ir linksmai.
Tačiau šis dirbtinio intelekto tinklalaidė yra žinoma kaip dalijantis pažangaus lygio dirbtinio intelekto ir ML temomis, todėl ji tinka šiose srityse dirbantiems studentams, mokslininkams ir inžinieriams. Be to, „Learning Machines 101“ tikrai leis jums atrasti naujų įvadų į statistines mašininio mokymosi temas. Tuo pačiu metu prireikus kartu su epizodu pateikiamos ir atitinkamos nuorodos bei skaitiniai.
8. Duomenų skeptikas
Tai yra vienas iš geriausių dirbtinio intelekto tinklalaidžių, kurį ten galima įsigyti jau gana ilgą laiką. Jie daugiausia dėmesio skiria ne AI, bet ir mašininiam mokymuisi. Duomenų mokslui teikiama pirmenybė, kad suprastume šių sričių santykį ir tai, kaip reikės kitiems, kad kiti taptų galingesni ir atliktų prasmingas užduotis.
Kaip ir kiti šiame sąraše jau minimi tinklalaidės, ji taip pat siūlo visus epizodus nemokamai, kuriuos galite rasti svetainėje. „Data Skeptic“ kelionę pradėjo dar 2014 m. Ir kasmet aptaria tam tikras temas, pavyzdžiui, dirbtinį intelektą aptarė 2018 m. Ir natūralios kalbos apdorojimą 2019 m.
Šiuo metu jie apklausia pramonės ekspertus, kad paaiškintų aiškinamumą. Jie taip pat išleido platformą kūrėjams ir suteikė jiems galimybę naudotis pažangiausiomis AI technologijomis savo mobiliosiose programose, duomenų perdavimo linijose, žiniatinklio programose ir kt.
9. Dirbtinis intelektas
Tai puikus dirbtinio intelekto tinklalaidė verslininkams, kuri padės pritraukti naujoves ir padidinti pajamas. Galėsite atrasti tikrus faktus ir tendencijas, kurias verslo lyderis turi iškilti šioje technologijų eroje. Ją įkūrė Danielis Faggella, apklausęs geriausius dirbtinio intelekto ir ML profesionalus, norėdamas pasidalinti savo mintimis ir patirtimi su auditorija.
Jų svečias yra iš technologijų lyderių, įskaitant „Amazon“, „Facebook“, IBM, „Accenture“, „FloodGate“, „Nuance“ ir „Google DeepMind“. Šiuo metu tai yra numeris vienas podcast'o JAV, o antrasis ir trečiasis - Jungtinėje Karalystėje ir Kanadoje.
Populiarios dirbtinio intelekto programos, verslo vertės kūrimas, dirbtinio intelekto poveikis verslo planavimui ir tai, ką lyderiai daro, kad būtų sėkmingi, bus dalijamasi su jo auditorija. Dirbtinis intelektas gali būti toks naudingas, nes rinksite informaciją iš geriausio ir ryškiausio dirbtinio intelekto, kuris išskiria jį iš kitos šiame sąraše jau paminėtos tinklalaidės.
10. Kalbančios mašinos
Jei ieškote populiarios garso laidos, „Talking Machines“ yra vienas geriausių tokio pobūdžio. Šią programą veda Katherine Gorman ir Neil Lawrence, kurie diskutuoja su pramonės ekspertu, norėdami surengti įžvalgias diskusijas auditorijai ir atsakyti į klausimus.
Ji buvo įkurta 2015 metais ir tęsia savo kelionę su vis didėjančiu sekėjų skaičiumi visame pasaulyje. Galite apsilankyti jų svetainėje, kad sužinotumėte naujausius atnaujinimus ar tinklalaides, o jūs galite jų klausytis beveik bet kurioje platformoje, įskaitant „Art19“ ir „Apple Podcasts“.
Jos vedėjas Neilas yra universiteto skaičiavimo biologijos ir mašininio mokymosi profesorius, mėgstantis dirbti su tikimybės algoritmais ir sutelkiantis dėmesį į mašininio mokymosi technologijos diegimą visais mūsų gyvenimo aspektais. Galite tikėtis visos naujausios informacijos, pramonės naujienų ir naudingų atsakymų, o naujas epizodas paprastai išleidžiamas kiekvieną ketvirtadienį.
11. „IBM Analytics“ įžvalgos
Jei esate pradedantysis mašininio mokymosi ar dirbtinio intelekto srityje, ši programa jums netinka. Jame aptariamos pažangiausios ML, dirbtinio intelekto ir gilaus mokymosi temos, kurios gali būti gana techninės, sudėtingos ir sunkiai suprantamos, jei nesate su tuo susipažinę. Auditorija gali tikėtis, kad žinomi vardai ir lyderiai pasidalins savo mintimis, savo tyrimais ir projektais.
Be to, žinosite tendencijas duomenų analizėje ir jų įtaką įvairiems aspektams. Tačiau tai pirmiausia išryškina mašininį mokymąsi, tačiau neapsiriboja. Vietoj to, jis dalijasi mintimis ir išryškina tokias temas kaip zonos architektūra ir telematika, taip pat pabrėžia didžiuosius duomenis ir jų programas.
„IBM Analytics Insights“ priglobia Alas Martinas, dirbantis dirbtinio intelekto kūrimo srityje ir turintis didžiulę patirtį ML srityje ir paprastinant duomenis. Jų galite klausytis visose populiariose platformose, tokiose kaip „Stitcher“, „Podtail“, „Apple Podcast“ ir pan.
12. Praktinis AI: mašininis mokymasis ir duomenų mokslas
Šį dirbtinio intelekto tinklalaidę veda Danielius ir Chrisas. Jie mėgsta aptarti savo požiūrį su žmonėmis iš įvairių sektorių, įskaitant technologijų specialistus, verslo žmones, studentus, dirbtinio intelekto entuziastus ir pramonės ekspertus. Mašininis mokymasis, gilus mokymasis, neuroniniai tinklai yra labai akcentuojami šiame kurse ir kitose dirbtinio intelekto technologijose.
Galite užsiprenumeruoti, kad gautumėte naujinių, o taip pat galite naudotis visose populiariose platformose, tokiose kaip „Apple“, „Overcast“, „Spotify“, „Android“, RSS ir „Email“. Galite tikėtis sužinoti apie visas technologijas, kurios bus išleistos per ateinančius metus, ir kaip jos sukurs didelį poveikį mūsų gyvenimui.
Praktinis dirbtinis intelektas pradėjo savo kelionę, norėdamas atkreipti dėmesį į praktines pasekmes ir į tai, kaip AI technologijos gali būti prieinamos visiems. Jie dalijasi patirtimi, kaip pradėti dirbtiniu intelektu pagrįstą verslą, ir įrankiais, kuriuos galite naudoti kaip dirbtinio intelekto kūrėjas. Tai puikus pasirodymas, jei norite sužinoti pažangius AI ir ML algoritmus.
13. Šią savaitę - mašininio mokymosi ir „AI Podcast“
Šis tinklalaidė prasidėjo, kai įkūrėjas Samas Charringtonas nusprendė kiekvieną savaitę pasidalinti geriausiomis mašininio mokymosi istorijomis. Kartu su ML, šiame podcast'e labai pabrėžiamas dirbtinis intelektas. Čia taip pat galite rasti geriausius ML ir AI mokymosi kursus ir pasidomėti savimi.
Pramonės ekspertai ir akademinės bendruomenės atstovai kviečiami pasidalinti mintimis ir patirtimi, kad galėtų pasidalinti auditorija. Jis jau išleido daugybę laidų, kurias rasite svetainėje ir „iTunes“. Epizodai organizuojami ir skirstomi į kategorijas daugelyje sričių.
Jei norite, kad viskas, kas susiję su AI ir ML, būtų po vienu skėčiu, TWIML svetainė jums bus įdomi svetainė. Jie taip pat turi pasaulinę bendruomenę, susidedančią iš mašininio mokymosi, gilaus mokymosi ir dirbtinio intelekto praktikų bei entuziastų. Jei norite gauti kokios nors pagalbos ar dalyvauti, bus labai vertinga prisijungti prie atitinkamo vangaus kanalo.
14. „HumAIn Podcast“
Šią mašininio mokymosi tinklalaidę rengia Davidas Yakobovičius, turintis ilgametę pagrindinių duomenų mokslininko ir „Scaled Programs“ trenerio patirtį. Nors jis apima daug temų, jis teikia pirmenybę dirbtiniam intelektui, duomenų mokslui, būsimam darbo su ML ir AI mastu ir kaip pradėti savo kelionę, jei norite tapti kūrėju. Be to, ji yra įvertinta kaip 100 geriausių pasaulinių technologijų tinklalaidžių tokiose šalyse kaip JAV, JK, Kanada, Meksika ir kt.
Galite tikėtis klausytis ne tik pažangių, bet ir populiariausių dirbtinio intelekto temų šiame „HumAIn Podcast“, o kai kurios temos yra autonominės sistemos, atvirasis intelektas ir kompiuterinė vizija, pokalbių agentai, automatika, žmogaus ir kompiuterio sąveika, orientuota į dirbtinį intelektą. požiūris ir geriausia dirbtinio intelekto praktika. Be to, jums bus suteikta galimybė įgyti žinių apie kūrėjo įrankius, kūrėjo prieinamumą, populiarias technologijas, naujausias sistemas ir bibliotekas bei dirbtinio intelekto standartus.
15. „Data Science“ ir kt
Jei norite sužinoti ir gauti naujienas apie pačias sudėtingiausias kompiuterių mokslo šakas po vienu skėčiu, ši laida gali jums sutaupyti daug laiko. Šį tinklaraštį įkūrė Sachinas Panickeris, kuris jau atkreipė daugelio žmonių dėmesį sakydamas kalbą ir sugebėdamas draugiškai paaiškinti dalykus.
Tai taip pat yra viena iš aktyviausių mašininio mokymosi ir „Data Science“ tinklalaidžių, nes ji dažnai išleidžia epizodus. Tai netinka, jei esate visiškai naujas šių technologijų naudotojas, nes jis apima kai kurias pažangiausias temas, o diskusijos sudėtingumas gali būti bet kokio lygio.
Galite tikėtis diskusijų apie NLP ir „ML Flows“, „TensorFlow“ arba „NumPy“, „Edge Intelligence“, tikimybių paskirstymą šalia daiktų interneto, dizaino mąstymą, kvantinį skaičiavimą, robotiką ir mobiliąsias programas. Nors „Data Science“ ir kt. Nepasiūlo svetainės, jų galite klausytis visose populiariose platformose.
16. „AWS AI & Machine Learning Podcast“
Šį oficialų mašininio mokymosi tinklalaidę siūlo AWS platforma ir galima rasti jų svetainėje. Ją veda sprendimų architekto vadovas Simonas Elisha ir vyresnysis programinės įrangos inžinierius Nicki Stone. Ji buvo įkurta 2012 m., O nuo to laiko ši laida kiekvieną savaitę išleidžia naują epizodą.
Jau daugiau nei du šimtai svečių buvo pakviesti pasidalinti savo žiniomis ir patirtimi kartu su kitomis pirmaujančiomis pramonės įmonėmis. Jei esate AWS kūrėjas, IT specialistas ar dirbate organizacijoje, kuri jau persikėlė į AWS debesį, „AWS AI & Machine Learning Podcast“ yra puikus šou jums.
Sužinosite visus naujausius AWS paslaugų patarimus, įrankius ir geriausio naudojimo atvejus, kad galėtumėte kuo geriau išnaudoti. Auditorijos taip pat gali gauti informacijos apie naujausias saugojimo, saugumo, infrastruktūros, operacijų be serverio, atvirojo kodo projektų, debesijos sprendimų tendencijas ir pokyčius bei apie tai, kaip mokyti mašininio mokymosi algoritmus.
17. Ateitis
Tai puikus šou, kuriame daugiausia dėmesio skiriama giliam mokymuisi ir kiekvieną savaitę išleidžiami nauji epizodai. Tai yra gana nauja tinklalaidė, išryškinanti tendencijas keliančią analizę, technologijų politiką, mašininio mokymosi modelius, socialinę dinamiką ir dirbtinį intelektą. Ją rengia „Join Trond Arne Undheim“, žinomas dėl savo futuristinio požiūrio į pažangias AI, ML ir gilaus mokymosi technologijas.
Jis taip pat dalijasi savo verslumo patirtimi, norėdamas pranešti, kaip dirbtinis intelektas gali būti naudingas vienam verslui. Be to, „Futurized“ transliacijoje aptariamos „blockchain“, IoT, gyvybės mokslų ir robotikos ypatybės, o tai reiškia, kad galite susidomėti įvairiausių galimybių tyrinėjimu.
Taip pat pateikiami reikalingi užrašai ir knygos, padėsiančios žmonėms ir entuziastams. Šeimininkas rengia interviu su žmonėmis, tokiais kaip įkūrėjai, autoriai, vadovai ir technologijų lyderiai, norėdami pasidalinti savo patirtimi realaus pasaulio scenarijams susieti su AI technologijų pasekmėmis.
18. „Deep Tech“ Vokietija
Šią mašininio mokymosi tinklalaidę pristatė „Startuprad“.„io podcast“ kompanija Vokietijoje, anksčiau žinoma kaip IO. IO savo kelionę pradėjo dar 2014 m. „Startuprad“.„io“ šiuo metu yra įsitvirtinusi kaip viena ryškiausių pasaulinių technologijų tinklalaidžių visame pasaulyje. „Deep tech Germany“ yra „Startuprad“ siūloma giliųjų technologijų trasa. Šiame kanale rasite naujausias žinias apie gilų mokymąsi ir tendencijas dirbtinio intelekto srityje.
Skirtingai nuo kitų Vokietijoje veikiančių tinklalaidžių, „Deep Tech Germany“ išleidžia viską angliškai, kad apimtų maksimalų auditorijų skaičių visame pasaulyje. Todėl ši įmonė buvo pripažinta visame pasaulyje, ir jūs tikrai galite jų laikytis, kad jūsų laisvalaikio valandos būtų produktyvesnės.
Tai apima viską, kas susiję su dirbtiniu intelektu ir giliu mokymusi, įskaitant saugumo aspektus, tokius kaip DDoS atakos, spragos, sandoriai, blokų grandinė ir kt. Jie taip pat reguliariai leidžia tinklaraščius, tiesioginius renginius, o jūs netgi galite susisiekti su jais, kad gautumėte atsakymą į klausimą, jei tokių turite.
19. McKinsey dėl AI
„Mckinsey and Company“ siūlo šį dirbtinio intelekto tinklalaidę žiūrovams. Ši įmonė yra gerai žinoma, kad įdėdama skaitmeninę, analizės ir dizaino informaciją į darbo procesą padėjo organizacijoms padėti joms pasinaudoti dirbtinio intelekto privalumais. Šis tinklalaidė pradėjo savo kelionę, kai Mckinsey norėjo pasidalinti savo nuomone ir nuomonėmis apie dirbtinio intelekto reikšmę mūsų kasdieniame gyvenime, versle ir visuomenėje.
Jei ketinate susieti dirbtinio intelekto funkcijas ir realaus pasaulio scenarijus, tai ši laida skirta jums. „McKinsey on AI“ yra tam tikras podcast'as, kuriame su ekspertais aptariamas vyriausybės požiūris į AI. Be to, jūs taip pat galite tikėtis žinoti populiarėjančius įrankius, mašininio mokymosi technologijas, kaip išnešti dirbtinį intelektą iš duomenų centrų į kraštą ir kaip mes galime pritaikyti dirbtinį intelektą visais savo gyvenimo aspektais.
Be to, šioje AI miniserijoje taip pat aptariamas IT valdymas, sprendimų priėmimas, gilaus mokymosi verslo technologijos, duomenų analizė ir neuroniniai tinklai. Taip pat galite užsiprenumeruoti jų naujienlaiškį, kad gautumėte visus naujinius.
20. Moterys dirbtinio intelekto srityje
Re.WORK yra žymi gilaus mokymosi, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi įmonė, kurią galite suprasti, jei pažvelgsite į jų partnerių sąrašą, įskaitant „Intel“, „Accenture“, „MIT Technology Review“, „Silicon Valley Bank“, „TopBots“, Pirmoji sostinė ir RASA.
Jie pradėjo šį tinklalaidę norėdami pabrėžti moterų dalyvavimo svarbą sudarant galimybes dirbtinio intelekto paslaugoms ir jų poveikį besivystančiai visuomenei. Moterys dirbtinio intelekto srityje suburia visas moteris, įkvėpdamos kitas moteris ir skatindamos daugiau žmonių dirbti dirbtinio intelekto, ML ir net gilaus mokymosi srityse.
Apimta daugybė temų, o diskusija kartais gali būti labai sudėtinga. Kai kurios temos, kurios jau buvo aptartos šiame kanale, yra algoritmų kūrimas, giluminiai individualizuotos medicinos mokymosi modeliai, anomalijų nustatymas, nuotaikų klasifikavimas, mokslinės fantastikos intelektas prie AI, nuomonės ieškojimas, iteracinis požiūris ir kt.
21. „Tech Podcasts“ AI / ML
Tai yra viena iš puikiausių dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi tinklalaidžių. Skirtingai nuo kitų šiame sąraše jau paminėtų tinklalaidžių, ji skirta žmonėms mokytis ir įgyti žinių apie duomenų mokslą, dirbtinį intelektą, mašininį mokymąsi, gilų mokymąsi ir duomenų analizę.
Jei norite pasilepinti bet kuriuo iš šių laukų, pradėkite sekti šį tinklalaidę ir jos turinį, kurį galite rasti „iTunes“, „Spotify“, „inkaro FM“ ir t. T. Šią laidą veda Kanthas, kuris nori pasidalinti savo žiniomis ir patirtimi, kad žmonės galėtų pasinaudoti pažangiausiomis technologijomis.
„Tech Podcasts on AI / ML“ pristatė bepec.žinomas kaip pagrindinis duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto karjeros programų teikėjas. Galite tikėtis gauti išskirtinių patarimų apie mašininio mokymosi ir duomenų mokslo algoritmus, dirbtinio intelekto implikacijas ir programas, gilaus mokymosi modelius, didžiųjų duomenų analizę ir „Job“ atnaujinimą rašant patarimus, kaip pradėti savo karjerą iš šios laidos.
22. Duomenų perdavimas
Šio mašininio mokymosi tinklalaidės vedėjas Jamesas Leas mėgsta diskutuoti apie sėkmingus mašinų mokymosi ir dirbtinio intelekto kūrėjus, kad galėtų pasidalinti savo istorijomis ir įsitvirtinti šioje industrijoje. Jis bando atkreipti dėmesį į tai, kaip galite kurti karjerą ir siekti savo tikslo, jei jus domina šios pažangios kompiuterių mokslo technologijos. Jis taip pat stengiasi aprėpti visus akademinius tyrimus ir žurnalus, sutaupydamas jums daug laiko.
Visi epizodai skirti pabrėžti diskusiją su bet kuriuo iš „Datacast“ laidos ekspertų. Diskusija gali tapti labai sudėtinga, nes ji neapsiriboja diskusija bet kuriuo metu ir mėgsta išsamiai pristatyti dalykus, kad būtų geresnė apžvalga. Gilus mokymosi apibendrinimas, domenų atsitiktinės atrankos taikymas robotikos srityje, duomenų rinkimas dirbtinio intelekto tyrimams, bioinformatika ir natūralios kalbos apdorojimas, algoritminė prekyba yra keletas naujausių „Datacast“ tinklalaidžių temų.
23. Duomenų mokslas versle
Tai labai ypatinga tinklalaidė, skirta verslo žmonėms ir rinkodaros specialistams suprasti, kaip dirbtinis intelektas, duomenų mokslas ir mašininis mokymasis gali labai padidinti bet kokio verslo rezultatus. Be to, galite vadovautis šia pažangių technologijų užbaigimo idėja rinkodaros idėja vykdyti efektyvesnes socialinės žiniasklaidos kampanijas, o tai pagerins investicijų grąžą ir pasieks tikslinę klientų grupę.
Galite sužinoti ne tik apie rinkodarą, bet ir apie mašininio mokymosi ir duomenų mokslo technologijas, kurios apima tokias temas kaip geriausias būdas išmokti duomenų mokslą, geriausia mašininio mokymosi praktika, duomenų programavimo R programavimo kalba ir kokie metodai gali būti naudojami siekiant išvengti bet kokių gedimų diegiant šias aukštesnio lygio technologijas. Duomenų mokslą rinkodaroje veda Chrisas Pennas, ir jūs galite tikėtis sužinoti iš šios laidos išskirtinius įsilaužimus.
24. Smegenys įkvėpė
Šis tinklalaidė bando sujungti neuromokslą ir dirbtinį intelektą, kad parodytų, kaip jie kartu gali atlikti didesnį vaidmenį. Jei įdomu, kaip šios dvi technologijos gali suteikti daugiau galių viena kitai, turite sekti „Brain Inspired“ podcast'ą. Nors dirbtinis intelektas gali panaudoti dabartinius smegenų tyrimus, neuromokslas gali būti naudojamas norint gauti daugiau informacijos ir padėti apdoroti smegenis.
Jis bando rasti pagrindinį ryšį tarp mašinos ir žmogaus smegenų. Kiekvienas epizodas skirtas aptarti su ekspertu, kuris dirba šių technologijų pagrinde. Pabrėžiami jų tyrimai ir išvados, naujausios teorijos apie smegenis ir dirbtinį intelektą.
Tai tinka ML ir duomenų mokslo kūrėjams suprasti, kaip neuromokslas gali suteikti daugiau stiprybės esamam jų darbo procesui. Ir vėl, jei esate neuromokslininkas, sužinosite, kaip AI, ML ir gilus mokymasis gali palengvinti duomenų tyrimus ir generuoti hipotezes.
25. Dirbtinis intelektas: „AI Podcast“
Šis tinklalaidė sutelkia dėmesį į dirbtinį intelektą ir išryškina pasekmes. Ją rengia Lexas Fridmanas. Čia rasite daugybę garso įrašų apie žmogaus ir kompiuterio sąveiką, mokslą ir žmogaus būklę. Diskusijos yra gana sudėtingos, ir jei jūs esate visiškai naujas tai, tai nebus tinkamas jūsų supratimui.
Jų galite klausytis tokiose pagrindinėse platformose kaip „Apple Podcasts“, „Spotify“ ir RSS sklaidos kanalas. Jie turi „YouTube“ kanalą, kuriame galite rasti diskusijų ir interviu vaizdo įrašus. Tuo pačiu metu jums gali būti įdomu sekti jų „Twitter“, „Facebook“ ir „Instagram“ profilius, kad jie būtų reguliariai atnaujinami.
Be AI, gilus mokymasis, robotika, AGI, neuromokslai, filosofija, psichologija, kognityviniai mokslai, ekonomika, fizika ir matematika taip pat įtraukiami į jų temas. Galite reguliariai stebėti dirbtinio intelekto prenumeratą, kad galėtumėte atrasti intelektą ir dirbtinį intelektą iš kitos perspektyvos.
Galiausiai, įžvalgos
Nėra lengva apimti visus pokyčius duomenų mokslo, gilaus mokymosi, mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto srityse. Pastaraisiais metais šiose srityse įvyko didžiulis augimas, ir nesvarbu, kas esate ir kur esate, jūs neabejotinai patiriate jų teikiamą naudą ir galimybes mūsų gyvenime.
Be to, bet kuri ateityje atsirasianti technologija paveldės jas sumaniai mąstant, sprendžiant problemas ir įveikiant techninius iššūkius. Jei norite neatsilikti nuo šių įvykių, vadovaukitės vienu iš šių mašininio mokymosi tinklalaidžių, kad tai būtų lengviau.
