Компании добрались до профессоров

ИИ гиганты, включая OpenAI, Anthropic и Google DeepMind, активно взялись за ведущих профессоров университетов.

Опытных преподавателей ВУЗов привлекают высокими зарплатами, доступом к мощным вычислительным ресурсам и возможностью работать над передовыми моделями.

Некоторые университеты не в состоянии бороться за кадры с компаниями и начинают ощущать нехватку преподавателей.

Команда GigaChat зовёт на вечеринку для AI-разработчиков и исследователей 🎉

29 июля, Сбер.Среда, пространство «Оригинал» (м. «Курская», ул. Земляной Вал, 9А)

Без докладов, презентаций и официальных дискуссий – только общение с коллегами по индустрии, обсуждение рабочих задач и болей, новые знакомства и летний вечер на веранде.

Регистрация и подробности

Надеемся на хорошую погоду 🥳
До встречи!

Мысли перед сном:

ИИ-зрение: как строить карту сцены по данным камер — детекция, трекинг, локализация

Открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень».

На вебинаре разберём прикладные аспекты построения структурированного представления окружающего мира на основе видеопотока и сенсорных данных. Рассмотрим, как системы искусственного интеллекта из последовательности кадров извлекают объекты, глубину, движение и пространственные связи для картографирования.

Программа:
- источники данных для построения карты сцены и методы их агрегации;
- сочетание детекции, сегментации, трекинга и оценки движения камеры в единой последовательности алгоритмов;
- практические ограничения ИИ-решений: шум, динамические объекты, изменение освещения, погрешности и требования к точности.

👨🏻‍💻 Для кого:
- специалисты по компьютерному зрению с опытом 1–3 года, углубляющие прикладные навыки;
- разработчики, переходящие от отдельных задач компьютерного зрения к комплексным системам на базе ИИ;
- Python-инженеры с опытом работы с нейросетями.

Результат: понимание этапов формирования машинного представления сцены, взаимосвязей между восприятием, локализацией и построением карты. Эти знания применимы в беспилотном транспорте, робототехнике, навигации и видеоаналитике.

Участвовать бесплатно https://otus.pw/cHAa/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🤖 MLOps с нуля: как довести модель до продакшна — курс на Mentorix

Модель в ноутбуке работает, а в проде — нет? Курс о том, как довести ML до продакшна: обучение и деплой, CI/CD, мониторинг, A/B-тесты и переобучение.

⚙️ Внутри: Data & Model Versioning (DVC, MLflow), CI/CD на GitHub Actions, feature store, мониторинг деградации качества, cost-aware retraining, тестирование моделей и guardrails, Kubernetes и Kubeflow
🧩 Задачи с автопроверкой на каждом этапе
💻 Финальный проект: ML-сервис с API и автообновлением модели — в портфолио
🎓 Сертификат · доступ навсегда
▶️ Часть уроков открыта — начать можно бесплатно

🏷 −50% — скидка действует 24 часа
14 990 ₽ → 7 495 ₽

➜ Забрать курс со скидкой

━━━━━━━━━━━━━━

Курс предполагает базу по Python и знакомство с контейнерами. Если хотите подтянуть, на платформе есть бесплатные курсы:

🐍 Основы Python
🐳 Docker: первые шаги
SQL с нуля · Основы командной строки Linux

📚 Все бесплатные курсы Mentorix

Реклама.

Небольшой опрос преподавателей о том, как ИИ поменял процесс оценки навыков у студентов

Преподаватели стали чаще использовать ИИ (преимущественно ChatGPT). Обычно его использует для создания примеров, но, когда нужно оценить работу или предоставить обратную связь студентам, профессора оценивают по старинке - сами.

Обычно, преподаватели четко регламентируют использование ИИ. Чаще всего это касалось того, как можно и как нельзя использовать ИИ в своей работе.

Около 14% преподавателей не внесли изменения в способы оценивания студентов. Такие преподаватели полагают, что могут оценивать студентов в очном формате, что не требует изменений.

Опрошенные педагоги говорят, что стали оценивать студентов очно, или увеличили время на устные экзамены.

OpenAI запустила ChatGPT for Academic Researchers

Участники получат бесплатный доступ к самым современным моделям OpenAI, а также обучение и тех поддержку.

Сама программа ориентирована на проекты в области естественных наук, математики и инженерии. До 27 года в планах компании поддержать науку вложив более 250$ млн в исследовательские программы.

Подать заявку могут преподаватели и постдоки из университетов. В первой волне OpenAI предоставит доступ 10 000 ученым, а к 2027 году планирует расширить программу до 100 000 исследователей.

Исследователь OpenAI Эндрю Хо объявил об уходе из компании

После восьми месяцев работы Эндрю Хо решил покинуть компанию и запустить собственный стартап. Он считает, что нужно "брать деньги, пока можете" и рекомендует брать акции компаний, если есть такая возможность.

Дело в том, для Эндрю сегодня крупнейшие AI-лаборатории переоценены. Он считает, что расходы на разработку передовых моделей растут быстрее, чем их конкурентные преимущества, а более дешевые варианты усиливают давление на рынок.

Он не исключает, что после выхода на биржу оценка лидеров может существенно снизиться.