Forwarded from Earth&Climate Tech
eBook-How-to-Build-a-Career-in-AI.pdf
3.5 MB
Как построить карьеру в AI. Руководство от Andrew Ng
Новый Год 🎄, время строить планы. Если хочется научиться что-то делать в AI, но не знали с чего начать, то читайте дальше!😉
Самый главный популяризатор AI выложил в открытый доступ руководство как построить карьеру в AI.
Руководство очень просто написано и является сборником полезных советов. Можно использовать вместо ментора. Состоит из 3-х основных глав:
1️⃣ Как научиться
2️⃣ Как выбрать проект
3️⃣ Как найти работу
Эндрю дает простые, но важные советы как побороть синдром самозванца, нужно ли глубоко знать математику, и пожалуй самое главное, как правильно выбирать проекты для своего AI портфолио (спойлер, лучше сразу делайте что-то на пересечении вашей экспертизы/того что вам интересно и AI)
Инджой
Новый Год 🎄, время строить планы. Если хочется научиться что-то делать в AI, но не знали с чего начать, то читайте дальше!😉
Самый главный популяризатор AI выложил в открытый доступ руководство как построить карьеру в AI.
Руководство очень просто написано и является сборником полезных советов. Можно использовать вместо ментора. Состоит из 3-х основных глав:
1️⃣ Как научиться
2️⃣ Как выбрать проект
3️⃣ Как найти работу
Эндрю дает простые, но важные советы как побороть синдром самозванца, нужно ли глубоко знать математику, и пожалуй самое главное, как правильно выбирать проекты для своего AI портфолио (спойлер, лучше сразу делайте что-то на пересечении вашей экспертизы/того что вам интересно и AI)
Инджой
👍23🔥11🎉2🤩2❤1
Выпал на новогодние праздники (которые у меня в этом году случились по всем календарям кроме русского), и конечно же миллион событий и осознанных встреч. Но давайте попробуем вкатиться обратно.
Обнаружение марсотрясений с помощью методов машинного обучения
Ребята из ETH рассказывают как наконец то смогли убедить упертых геологов, что машинное обучение это круто и как его можно использовать для изучения Марса ☄️.
Блог-пост
фотка кстати настоящая со спутника
Обнаружение марсотрясений с помощью методов машинного обучения
Ребята из ETH рассказывают как наконец то смогли убедить упертых геологов, что машинное обучение это круто и как его можно использовать для изучения Марса ☄️.
Блог-пост
фотка кстати настоящая со спутника
🔥15👍5
Forwarded from Карьера в науке
#Карьерныеистории: от студента МГУ до постдока Стэнфорда
Артемий Новоселов, постдок School of Sustainability Стэнфордского университета, автор телеграм-канала NN for Science, рассказал «Карьере в науке» свою историю успеха.
Артемий изучает применение искусственного интеллекта к геофизике (науке об изучении планет с помощью физических методов), читает лекции в Стэнфорде и занимается популяризацией науки.
«Изначально у меня даже не было мысли связать жизнь с геологией. Я занимался в театральной школе около 8 лет и хотел поступать в театральный университет. В последний момент мама отговорила, и выбор пал на геологический факультет МГУ. Меня привлекала идея ходить в походы и носить бороду, а геологи все это делают, в этом была вся задумка. Геологом я стал, но бороду так и не ношу, а в походы хожу в свободное от работы время».
Об учебе в Норвегии, работе в Стэнфорде и о том, как применяется искусственный интеллект в геофизике, читайте в наших карточках.
#карьерныеистории #стэнфорд #постдок
Артемий Новоселов, постдок School of Sustainability Стэнфордского университета, автор телеграм-канала NN for Science, рассказал «Карьере в науке» свою историю успеха.
Артемий изучает применение искусственного интеллекта к геофизике (науке об изучении планет с помощью физических методов), читает лекции в Стэнфорде и занимается популяризацией науки.
«Изначально у меня даже не было мысли связать жизнь с геологией. Я занимался в театральной школе около 8 лет и хотел поступать в театральный университет. В последний момент мама отговорила, и выбор пал на геологический факультет МГУ. Меня привлекала идея ходить в походы и носить бороду, а геологи все это делают, в этом была вся задумка. Геологом я стал, но бороду так и не ношу, а в походы хожу в свободное от работы время».
Об учебе в Норвегии, работе в Стэнфорде и о том, как применяется искусственный интеллект в геофизике, читайте в наших карточках.
#карьерныеистории #стэнфорд #постдок
❤48👍22🔥8😱1🤩1
Fortuna - A Library for Uncertainty Quantification
Привет! Приходилось ли вам принимать важное решение, но вы не были уверены, что делаете правильный выбор? Есть способ помочь принять более обоснованное решение, и он называется квантификацией неопределенности.
Fortuna - это библиотека, которая поможет вам оценить неопределенность в ваших проектах. В библиотеке есть несколько действительно интересных функций, таких как конформные методы, которые позволяют получить калиброванные прогнозы, и поддержка байесовского вывода в моделях глубокого обучения.
Количественная оценка неопределенности важна, поскольку она помогает нам понять, насколько мы не уверены в наших прогнозах или решениях. Выяснив степень неопределенности, мы можем сделать более обоснованный выбор. Fortuna позволяет легко использовать количественную оценку неопределенности в ваших проектах, поэтому попробуйте ее, если вы хотите принимать более взвешенные решения.
Ознакомьтесь с документацией для получения дополнительной информации.
Привет! Приходилось ли вам принимать важное решение, но вы не были уверены, что делаете правильный выбор? Есть способ помочь принять более обоснованное решение, и он называется квантификацией неопределенности.
Fortuna - это библиотека, которая поможет вам оценить неопределенность в ваших проектах. В библиотеке есть несколько действительно интересных функций, таких как конформные методы, которые позволяют получить калиброванные прогнозы, и поддержка байесовского вывода в моделях глубокого обучения.
Количественная оценка неопределенности важна, поскольку она помогает нам понять, насколько мы не уверены в наших прогнозах или решениях. Выяснив степень неопределенности, мы можем сделать более обоснованный выбор. Fortuna позволяет легко использовать количественную оценку неопределенности в ваших проектах, поэтому попробуйте ее, если вы хотите принимать более взвешенные решения.
Ознакомьтесь с документацией для получения дополнительной информации.
👍29🔥3
ИИ на службе душевного равновесия
Психотерапия - эффективный способ решения проблем психического здоровья, но к сожалению, качество услуг варирует от терапевта к терапевту.
Стэнфордские исследователи разработали инструмент обработки естественного языка под названием CRSTL (Computational RepresentationS of Therapist Language), чтобы лучше понять, что работает в психотерапии. CRSTL переводит расшифровку терапевтических сессий в 16 количественных характеристик, которые могут быть проанализированы с помощью ИИ.
Характеристики включают частоту использования терапевтами различных местоимений и упоминание различных эмоций. Инструмент также измеряет, сколько времени терапевты говорят и как быстро они говорят. CRSTL позволяет понять, как эти характеристики меняются в течение сессии и как они различаются между сессиями и терапевтами.
Результаты показывают, что анализ языка терапевтов может помочь понять, что способствует эффективности психотерапевтических сессий.
Инструмент можно скачать тут
Психотерапия - эффективный способ решения проблем психического здоровья, но к сожалению, качество услуг варирует от терапевта к терапевту.
Стэнфордские исследователи разработали инструмент обработки естественного языка под названием CRSTL (Computational RepresentationS of Therapist Language), чтобы лучше понять, что работает в психотерапии. CRSTL переводит расшифровку терапевтических сессий в 16 количественных характеристик, которые могут быть проанализированы с помощью ИИ.
Характеристики включают частоту использования терапевтами различных местоимений и упоминание различных эмоций. Инструмент также измеряет, сколько времени терапевты говорят и как быстро они говорят. CRSTL позволяет понять, как эти характеристики меняются в течение сессии и как они различаются между сессиями и терапевтами.
Результаты показывают, что анализ языка терапевтов может помочь понять, что способствует эффективности психотерапевтических сессий.
Инструмент можно скачать тут
❤19👍8🔥3😱3😁2
Forwarded from тоже моушн
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ну что, готовы к продвинутой интерполяции?
не ограничивай себя статичными генерациями! возьми уже наконец свои seeds и prompts, расположи в красивом порядке и сгенерируй плавную* анимацию в новом колабе!
colab notebook
*плавную насколько это возможно
@тоже_моушн
не ограничивай себя статичными генерациями! возьми уже наконец свои seeds и prompts, расположи в красивом порядке и сгенерируй плавную* анимацию в новом колабе!
colab notebook
👍21🔥6
Курс по машинному обучению простыми словами от автора канала @nn_for_science
Готовы ли вы узнать о нейронных сетях и их использовании в научных исследованиях? Мой курс по машинному обучению (весна 2022 года) уже доступен бесплатно для всех желающих!
В этом курсе, состоящем из 12 лекций, вы получите высокоуровневый обзор современных методов искусственного интеллекта и их использования в различных научных областях. От биологии и физики до лингвистики и философии, глубокое обучение (нейронные сети) быстро становится одним из самых перспективных методов в машинном обучении.
Не упустите шанс понять, что возможно сейчас и и что будет возможно в ближайшем будущем.
🎥 Посмотреть курс прямо сейчас
Мне бы хотелось, чтобы как можно больше людей получили пользу от этого курса, поэтому, пожалуйста, поделитесь им со своими друзьями и подписчиками. Заранее спасибо!
А еще я потихоньку начинаю работать над новой версией этого курса и мне очень нужен ваш фидбек! Пишите комментарии что и как можно улучшить
Готовы ли вы узнать о нейронных сетях и их использовании в научных исследованиях? Мой курс по машинному обучению (весна 2022 года) уже доступен бесплатно для всех желающих!
В этом курсе, состоящем из 12 лекций, вы получите высокоуровневый обзор современных методов искусственного интеллекта и их использования в различных научных областях. От биологии и физики до лингвистики и философии, глубокое обучение (нейронные сети) быстро становится одним из самых перспективных методов в машинном обучении.
Не упустите шанс понять, что возможно сейчас и и что будет возможно в ближайшем будущем.
🎥 Посмотреть курс прямо сейчас
Мне бы хотелось, чтобы как можно больше людей получили пользу от этого курса, поэтому, пожалуйста, поделитесь им со своими друзьями и подписчиками. Заранее спасибо!
А еще я потихоньку начинаю работать над новой версией этого курса и мне очень нужен ваш фидбек! Пишите комментарии что и как можно улучшить
🔥42👍7❤3🎉3🤯2🤩1
Мозг использует нелинейное пространство для ориентации
Исследователи обнаружили, что нейроны в определенной области мозга, называемой областью СА1 гиппокампа, представляют пространство с помощью нелинейной гиперболической геометрии. Этот тип геометрии использует экспоненциальную шкалу, что позволяет хранить больше позиционной информации, чем линейная шкала.
Исследователи также обнаружили, что размер этого представления меняется в зависимости от количества времени, которое животное тратит на изучение окружающей среды. Например, если крыса проводит больше времени, исследуя новую область, представление этой области в ее мозгу расширяется.
Эти результаты важны, поскольку они показывают, как мозг способен эффективно представлять информацию об окружающем нас пространстве с помощью динамической гиперболической геометрии. Такое понимание потенциально может помочь нам разработать лучшие способы навигации и понимания окружающей среды.
Статья в Nature
Исследователи обнаружили, что нейроны в определенной области мозга, называемой областью СА1 гиппокампа, представляют пространство с помощью нелинейной гиперболической геометрии. Этот тип геометрии использует экспоненциальную шкалу, что позволяет хранить больше позиционной информации, чем линейная шкала.
Исследователи также обнаружили, что размер этого представления меняется в зависимости от количества времени, которое животное тратит на изучение окружающей среды. Например, если крыса проводит больше времени, исследуя новую область, представление этой области в ее мозгу расширяется.
Эти результаты важны, поскольку они показывают, как мозг способен эффективно представлять информацию об окружающем нас пространстве с помощью динамической гиперболической геометрии. Такое понимание потенциально может помочь нам разработать лучшие способы навигации и понимания окружающей среды.
Статья в Nature
👍50🔥15🤯13❤3🤩3
Хорошие новости для тех, кто беспокоится о слишком умном ИИ. Человечество на пороге дефицита данных
Исследователи из Epoch AI обнаружили, что мировой запас данных может оказаться недостаточным, чтобы удовлетворить потребности все более голодных моделей машинного обучения.
По их прогнозам, дефицит восококачественных текстовых данных может возникнуть уже в этом (2023) году, а данных для задач компьютерного зрения - в течение десятилетия.
Авторы сделали прогноз объема неразмеченных данных: оценили текущий размер источников и темпы создания контента в каждом из них. Для LLM особенно важны Википедия, arxiv, электронные библиотеки - где есть контроль качества или редакционный контроль. Для CV - YouTube, Insta, Snapchat, FB.
Затем они рассчитали размер наборов данных, необходимых для обучения будущих моделей, и определили, когда пересекутся кривые спроса и предложения.
Вдруг вы сомневаетесь, нужны ли книги, статьи или видео вашего авторства. Да, очень нужны. Творите, пожалуйста🤍
📖Статья
@GingerSpacetail
Исследователи из Epoch AI обнаружили, что мировой запас данных может оказаться недостаточным, чтобы удовлетворить потребности все более голодных моделей машинного обучения.
По их прогнозам, дефицит восококачественных текстовых данных может возникнуть уже в этом (2023) году, а данных для задач компьютерного зрения - в течение десятилетия.
Авторы сделали прогноз объема неразмеченных данных: оценили текущий размер источников и темпы создания контента в каждом из них. Для LLM особенно важны Википедия, arxiv, электронные библиотеки - где есть контроль качества или редакционный контроль. Для CV - YouTube, Insta, Snapchat, FB.
Затем они рассчитали размер наборов данных, необходимых для обучения будущих моделей, и определили, когда пересекутся кривые спроса и предложения.
Вдруг вы сомневаетесь, нужны ли книги, статьи или видео вашего авторства. Да, очень нужны. Творите, пожалуйста🤍
📖Статья
@GingerSpacetail
👍60😁15❤11🔥1😢1