Подкаст с Александром Петюшко о математике и теории в Deep Learning
Гость выпуска — Александр Петюшко, Technical Lead Manager в компании Nuro. Александр также был гостем самого первого выпуска нашего подкаста, где мы говорили с ним о собеседованиях в AI Research =)
О чем говорили с Александром в этот раз:
- нужна ли математика в ML/DL;
- математика и теория ML/DL - одно и то же или нет?
- где конкретно математика нужна (в какого рода исследованиях и компаниях);
- какие направления математики востребованы в индустрии;
- нужна ли математика для создания беспилотников.
Ссылки:
Материалы к подкасту: https://docs.google.com/document/d/1pqUI1XA6Z-37uZdul6OngwLJjbHZBfuyU6mfkgXmEbc/edit?usp=sharing
Телеграм-канал DLStories: https://t.me/dl_stories
Подкаст на других платформах:
Yandex Music: https://music.yandex.ru/album/17951713
Google Podcasts: https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqbGdURGJuQ0N6YnBUV2tsWUVVNWhzLXE4WkduUXxBQ3Jtc0tuSGlncDhPM3M0WW4xZE1ubjhFcHJxQnE5MXdJZjkwZGZfM2JaMmtqUE9QN3haTkJIeE4xbENCN3N5NW1SQUtnNTl0d3hWWVVEeF9RdDRnVzFEVC1JSzNJOVdISHR6NlpZYklJX25yYnFibEFOcmRuUQ&q=https%3A%2F%2Fpodcasts.google.com%2Ffeed%2FaHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy82YTM5MzlhMC9wb2RjYXN0L3Jzcw%3Fsa%3DX%26ved%3D0CAMQ4aUDahcKEwiYhsHohtf0AhUAAAAAHQAAAAAQAQ&v=AuNm5uP02fk
Apple Podcasts: https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqbm40cWZZbU4yRU5xT09UZU91a0FjQkFKZEo3Z3xBQ3Jtc0tsLTMxWElPY0FlVDBwS0c2OEdCWm50WFdXblhBNkptRmxWVzhuN3VwUW1lTE54Z3FNRTZWZERHdFlhOFhIUTR1VUhUMXFCWURiUlhMX3F0WUxYcXl2c2Fvd1dYd3Fla2U3WFlpM3BHSnc3THRxVm5Kbw&q=https%3A%2F%2Fpodcasts.apple.com%2Fru%2Fpodcast%2Fdeep-learning-stories%2Fid1585678829&v=AuNm5uP02fk
Spotify: https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqblVBalpnUjFBcUsyZVFnTElIdC1vVlhLVFJId3xBQ3Jtc0ttX0hTc1dsc0JDd1JfZHRKOG4wNUNfSVh3Mm82U0RPaFJGRGtEdkd5dmx0SnBrSXVNbEZsZVV0WGFjRzhPdmhJRnE5LWtwN2lOUjJ5WDFlMXdKMUpJNko1MDQtRzJNaTl1RWtNY05NaVhoMFgxNVNLZw&q=https%3A%2F%2Fopen.spotify.com%2Fshow%2F0Hg1gx1umoMfDccFRHfS1Q%3Fsi%3DdjEsvDOTTYilGxMG1VZyMQ%26utm_source%3Dcopy-link&v=AuNm5uP02fk
Таймкоды:
0:00 Приветствие и представление гостя
2:09 Александр Петюшко о себе и об AIRI
03:39 Нужна ли математика в ML и DL
10:16 Reseach engineer: чем он отличается от research scientist и нужна ли ему математика?
12:58 Data Scientist: чем он занимается и какие навыки ему нужны
15:30 Знания из каких разделов математики важны для работы в deep learning research. Какие разделы математики требовались Александру на его карьерном пути.
17:43 Где находит применение маломерная теория оптимизации
25:32 Какие математические связи прослеживаются между современными нейросетевыми моделями и алгоритмами обучения с теорией управления и соответствующими методами оптимизации.
32:00 Топология: используется ли она в машинном обучении. Топологический анализ данных.
37:45 Какие навыки и знания из других областей нужны в машинном обучении
44:54 Где лучше: в индустрии или академии?
47:09 Правда ли, что математика нужна лишь в исследовательской деятельности области DL?
54:42 Что такое “быть в тренде” ML/DL. К каким проблемам приводит сильный рост числа исследователей и научных работ.
1:01:00 Пишут ли люди, работающие в индустрии, научные статьи? От чего это зависит?
1:05:36 Как следить за всеми новинками в рисерче и не сойти с ума? Возможно ли это? Как выбирать, на что обращать внимание? Важность базы
1:11:39 Что почитать, куда смотреть, чтобы иметь в голове как можно более полный список математических идей, которые используются в дип-дернинг?
1:18:06 Все новые идеи — это хорошо забытые старые? Развитие идей в DL
1:31:27 Из каких наук нынешняя теория ML/DL подбирает термины?
1:33:48 Англоязычные термины, для которых нет устроявшихся переводов на русский язык: стоит ли искать перевод или приемлемо употреблять англицизмы?
1:38:18 Как стать тем чуваком из Google? Как правильно ботать и достичь вершин?
1:45:48 Квантовые машинное обучение: далеко ли оно до широкого применения?
1:50:27 Нужна ли математика для создания беспилотников?
1:58:16 Наставления Александра слушателям
1:59:50 Блиц
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
Поддержать канал можно по ссылке https://www.dlschool.org/donate
За нашими новостями можно следить здесь:
Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/
Видео Подкаст с Александром Петюшко о математике и теории в Deep Learning канала Deep Learning School
О чем говорили с Александром в этот раз:
- нужна ли математика в ML/DL;
- математика и теория ML/DL - одно и то же или нет?
- где конкретно математика нужна (в какого рода исследованиях и компаниях);
- какие направления математики востребованы в индустрии;
- нужна ли математика для создания беспилотников.
Ссылки:
Материалы к подкасту: https://docs.google.com/document/d/1pqUI1XA6Z-37uZdul6OngwLJjbHZBfuyU6mfkgXmEbc/edit?usp=sharing
Телеграм-канал DLStories: https://t.me/dl_stories
Подкаст на других платформах:
Yandex Music: https://music.yandex.ru/album/17951713
Google Podcasts: https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqbGdURGJuQ0N6YnBUV2tsWUVVNWhzLXE4WkduUXxBQ3Jtc0tuSGlncDhPM3M0WW4xZE1ubjhFcHJxQnE5MXdJZjkwZGZfM2JaMmtqUE9QN3haTkJIeE4xbENCN3N5NW1SQUtnNTl0d3hWWVVEeF9RdDRnVzFEVC1JSzNJOVdISHR6NlpZYklJX25yYnFibEFOcmRuUQ&q=https%3A%2F%2Fpodcasts.google.com%2Ffeed%2FaHR0cHM6Ly9hbmNob3IuZm0vcy82YTM5MzlhMC9wb2RjYXN0L3Jzcw%3Fsa%3DX%26ved%3D0CAMQ4aUDahcKEwiYhsHohtf0AhUAAAAAHQAAAAAQAQ&v=AuNm5uP02fk
Apple Podcasts: https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqbm40cWZZbU4yRU5xT09UZU91a0FjQkFKZEo3Z3xBQ3Jtc0tsLTMxWElPY0FlVDBwS0c2OEdCWm50WFdXblhBNkptRmxWVzhuN3VwUW1lTE54Z3FNRTZWZERHdFlhOFhIUTR1VUhUMXFCWURiUlhMX3F0WUxYcXl2c2Fvd1dYd3Fla2U3WFlpM3BHSnc3THRxVm5Kbw&q=https%3A%2F%2Fpodcasts.apple.com%2Fru%2Fpodcast%2Fdeep-learning-stories%2Fid1585678829&v=AuNm5uP02fk
Spotify: https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqblVBalpnUjFBcUsyZVFnTElIdC1vVlhLVFJId3xBQ3Jtc0ttX0hTc1dsc0JDd1JfZHRKOG4wNUNfSVh3Mm82U0RPaFJGRGtEdkd5dmx0SnBrSXVNbEZsZVV0WGFjRzhPdmhJRnE5LWtwN2lOUjJ5WDFlMXdKMUpJNko1MDQtRzJNaTl1RWtNY05NaVhoMFgxNVNLZw&q=https%3A%2F%2Fopen.spotify.com%2Fshow%2F0Hg1gx1umoMfDccFRHfS1Q%3Fsi%3DdjEsvDOTTYilGxMG1VZyMQ%26utm_source%3Dcopy-link&v=AuNm5uP02fk
Таймкоды:
0:00 Приветствие и представление гостя
2:09 Александр Петюшко о себе и об AIRI
03:39 Нужна ли математика в ML и DL
10:16 Reseach engineer: чем он отличается от research scientist и нужна ли ему математика?
12:58 Data Scientist: чем он занимается и какие навыки ему нужны
15:30 Знания из каких разделов математики важны для работы в deep learning research. Какие разделы математики требовались Александру на его карьерном пути.
17:43 Где находит применение маломерная теория оптимизации
25:32 Какие математические связи прослеживаются между современными нейросетевыми моделями и алгоритмами обучения с теорией управления и соответствующими методами оптимизации.
32:00 Топология: используется ли она в машинном обучении. Топологический анализ данных.
37:45 Какие навыки и знания из других областей нужны в машинном обучении
44:54 Где лучше: в индустрии или академии?
47:09 Правда ли, что математика нужна лишь в исследовательской деятельности области DL?
54:42 Что такое “быть в тренде” ML/DL. К каким проблемам приводит сильный рост числа исследователей и научных работ.
1:01:00 Пишут ли люди, работающие в индустрии, научные статьи? От чего это зависит?
1:05:36 Как следить за всеми новинками в рисерче и не сойти с ума? Возможно ли это? Как выбирать, на что обращать внимание? Важность базы
1:11:39 Что почитать, куда смотреть, чтобы иметь в голове как можно более полный список математических идей, которые используются в дип-дернинг?
1:18:06 Все новые идеи — это хорошо забытые старые? Развитие идей в DL
1:31:27 Из каких наук нынешняя теория ML/DL подбирает термины?
1:33:48 Англоязычные термины, для которых нет устроявшихся переводов на русский язык: стоит ли искать перевод или приемлемо употреблять англицизмы?
1:38:18 Как стать тем чуваком из Google? Как правильно ботать и достичь вершин?
1:45:48 Квантовые машинное обучение: далеко ли оно до широкого применения?
1:50:27 Нужна ли математика для создания беспилотников?
1:58:16 Наставления Александра слушателям
1:59:50 Блиц
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
Поддержать канал можно по ссылке https://www.dlschool.org/donate
За нашими новостями можно следить здесь:
Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/
Видео Подкаст с Александром Петюшко о математике и теории в Deep Learning канала Deep Learning School
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Оргсобрание DLSВведение в искусственный интеллект. Quo Vadis, AI?AI Research в генетике и биоинформатике c Ольгой КардымонSelf-driving: Introduction, Challenges and Open QuestionsЛекция. Рекуррентные языковые моделиЛекция. Генерация текста с помощью языковых моделейЛекция. Языковое моделирование: N-граммные модели.Лекция. Постановка задачи языкового моделирования. Метрики качестваСеминар. Языковое моделированиеЛекция. Функции активации в RNNЛекция. Обучение рекуррентной нейронной сетиЛекция. Контестные эмбеддинги. Word2Vec.Лекция. Детали Word2Vec. FastText, GloVe. Применения эмбеддинговЛекция. Введение. Задачи обработки естественного языка и аудиоЛекция. Рекуррентная нейронная сетьОрганизационный вебинар DLS 1 часть весна '23Вводный вебинар Deep Learning School. Осень 2022Подкаст с Михаилом Бурцевым (AIRI, DeepPavlov) о трендах в искусственном интеллектеОтветы на вопросыПодкаст c Глебом Гусевым (AIRI) о профессии AI Reseacher