Лучшие подкасты про Machine Learning (2025)

1
Лица Data Fusion. Александр Дугин: о метафизике искусственного интеллекта 1:08:13

6d ago1:08:13

1:08:13

В специальном выпуске подкаста с философом, профессором МГИМО Александром Гельевичем Дугиным обсуждаем метафизические аспекты развития ИИ. Исследуем схожесть призвания математиков и философов. Проводим параллели с древними представлениями о мудрости и современными технологиями. Уделяем внимание вопросу: ведет ли развитие ИИ к познанию божественного…

1
#072 ML Татьяна Шаврина. Бенчмарки для LLM или как оценивать большие языковые модели? 1:20:46

2M ago1:20:46

1:20:46

В гостях сегодня Татьяна Шаврина, старший научный сотрудник Института Языкознания РАН. Обсуждаем бенчмарки - стандартизированные наборы тестов, метрик и протоколов оценки, предназначенные для объективного измерения производительности больших языковых моделей. Что произошло в индустрии за последние 4 года с момента записи предыдущего выпуска? Все ли…

1
Лица Data Fusion. Вадим Кулик: о постановке больших целей и глобальном будущем ИИ 45:04

2M ago45:04

45:04

Гостем подкаста стал Вадим Валерьевич Кулик, заместитель президента-председателя правления банка ВТБ. Он рассказал о первых «моделях искусственного интеллекта» в таблицах Excel и становлении рынка розничного кредитования, а также поделился своим видением будущего, которое ждет нас с развитием технологий ИИ. О выборе карьерного пути, жизненных ориен…

1
Лица DataFusion. Александр Гасников: о математике как всеобщем языке и «потолке» развития ИИ 1:04:14

2M ago1:04:14

1:04:14

Мышление — это увлекательнейший процесс, а для осознания того, как устроена жизнь, необходимо знать математику. Именно она является универсальным языком, который помогает специалистам разных областей быстрее и точнее понимать друг друга, — рассказал в этом выпуске подкаста Александр Гасников, ректор университета «Иннополис», профессор МФТИ. О том, …

1
Лица Data Fusion. Роман Стятюгин: о прикладных задачах ИИ, роли команды и важности образования 58:15

2M ago58:15

58:15

В гостях подкаста — директор центра аналитических продуктов VK Predict Роман Стятюгин. В разговоре с ведущим специального сезона «Лица Data Fusion» Дени-сом Суржко Роман рассказал об опыте перехода в сферу Data Science из IT и разра-ботки, поделился плюсами и минусами работы в корпорациях и стартапах и приот-крыл несколько секретов планирования и т…

1
#071 ML Тимур Гуев. Математика и алгоритмы. А надо ли современному разработчику? 1:45:43

2M ago1:45:43

1:45:43

Ещё год назад собирались записаться с Тимуром Гуевым (автором самого популярного и, на мой взгляд, самого лучшего курса по Python на русском языке) на тему необходимости математики для современного программиста. Но тогда почему-то не получилось, зато получилось теперь и мы пообщались не только про математику, но и про алгоритмы. Почему если хочется…

1
#070 ML Александр Резанов. Про генерацию видео и можно ли запустить Doom на Stable Diffusion 1:17:06

3M ago1:17:06

1:17:06

Продолжаем разговор с Александром Резановым про генеративный искусственный интеллект. Александр - ML Engineer, специализирующийся на генеративном компьютерном зрении и сегодня поговорим про видео. Что проще генерировать, картинки или текст? Может ли беговая дорожка обыграть в шахматы чемпиона мира? Почему все модели неверны? Как машины могут ехать,…

1
Лица Data Fusion. Андрей Райгородский: о чистой науке, искусственном интеллекте и творцах будущего 57:06

3M ago57:06

57:06

Любая область знаний сегодня настолько огромна, что невозможно разбираться в ней досконально, как невозможно одному человеку охватить всё многообразие научных областей. Настоящий учёный — это человек, который живет наукой, но может подняться выше, посмотреть шире и отрефлексировать свои занятия, считает Андрей Михайлович Райгородский — директор Физ…

1
Лица Data Fusion. Константин Воронцов: о власти концепций, значимости ИИ и будущем человечества 1:15:07

3M ago1:15:07

1:15:07

Современный ученый — увлекающаяся, любопытная личность, человек, который обладает таким важным качеством, как самомотивация. Человек, который может сосредоточиться на сложной задаче и решить ее самостоятельно. С доктором физико-математических наук, профессором РАН, МГУ, заведующим лабораторией «Машинное обучение и семантический анализ» Института ИИ…

1
Лица Data Fusion. Максим Коновалихин: о науке в бизнесе, подходе к созданию команды и трендах в ИИ 42:34

4M ago42:34

42:34

Наука о данных — сфера, в которой ученые не только генерируют идеи, но и воплощают их на практике: у менеджеров, которые отвечают за Data Science в корпорациях, нередко есть обширный научный бэкграунд. Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ, относится именно к такому типу управ…

1
Лица Data Fusion: Александр Крайнов о развитии ИИ, командной работе и мотивации сотрудников 1:07:27

4M ago1:07:27

1:07:27

Технологические компании, которые хотят быть лучшими в мире, стремятся собрать у себя самых сильных сотрудников. О карьерной траектории современного Data Science-специалиста, мотивации сотрудников, создании сплоченных команд и важных профессиональных качествах в новом эпизоде подкаста сезона «Лица Data Fusion» рассказал Александр Крайнов, директор …

1
#069 MLSpec Николай Додонов. Психология страхов и при чём здесь финансы 1:32:11

5M ago1:32:11

1:32:11

Встречайте специальный выпуск нового сезона со специальным гостем - Николаем Додоновым. Николай профессиональный психолог, член ассоциации когнитивно-поведенческой психологии, автор популярных книг по психологии, привычкам и эффективности управления делами. В подкасте мы поговорим о том как страхи могут управлять нами и мешать в достижении целей. В…

1
#068 ML Дмитрий Берестнев. Про рекомендации и генерацию музыки 1:07:42

5M ago1:07:42

1:07:42

В гостях Дмитрий Берестнев - Chief Data Scientist/Head of ML музыкального сервиса Zvuk.com. Будем разговаривать про музыкальные рекомендации и немного затронем генерацию музыкальных треков. Как понять, что хочет пользователь, если он и сам не знает чего хочет? Как отличить негативный локальный фидбэк от негативного глобального? Какие признаки можно…

1
#067 ML Сергей Николенко. Про ML в математике и перспективы AGI 1:12:40

5M ago1:12:40

1:12:40

В гостях выпуска Сергей Николенко - доктор физико-математических наук, старший научный сотрудник ПОМИ РАН, доцент ФМКН СПбГУ, Head of AI компании Synthesis AI, исследователь в области машинного обучения, в частности глубокого обучения, теоретической информатики и анализа алгоритмов, автор более 200 публикаций в этих и других областях информатики и …

1
ML в ритейле: как посчитать ажиотаж и научить ИИ работать вместе с человеком 1:02:49

6M ago1:02:49

1:02:49

К предновогоднему ажиотажу продуктовые сети начинают готовиться с лета. Чтобы товаров на полке хватало, а праздничные акции радовали покупателей, необходима слаженная работа множества специалистов. Как в этом задействованы дата-инженеры, где невозможно обойтись без ИИ, и как машинное обучение помогает торговым сетям справиться с ежедневной рутиной?…

1
Лица Data Fusion: Алексей Каширин о математике, роли руководителя и ИИ как новом социальном игроке 49:32

6M ago49:32

49:32

В новом эпизоде серии «Лица Data Fusion» с Алексеем Кашириным, директором Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка, говорим про выбор между научной карьерой и бизнесом, смелость ученых, врожденные и нарабатываемые качества руководителя, работу с сотрудниками и воспитание детей. Ведущий сезона Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анал…

1
Data Science с человеческим лицом: ML в проектах от телекома до медицины 52:20

6M ago52:20

52:20

Как пройти путь от выстраивания собственной Data Science-экспертизы в телеком-индустрии до поставки ИИ-решений далеко за ее пределы? Как растут и расширяются компетенции датасайентистов, и почему проекты, связанные с ИИ, важны для государства, бизнеса и общества? С директором по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна, генеральным ди…

1
#066 ML Лекс Кравецкий. AGI (ИИ общего назначения) уже здесь?! 1:24:21

7M ago1:24:21

1:24:21

В гостях Лекс Кравецкий - популяризатор науки в области математики и Computer Science, исследователь искусственного интеллекта и его влияния на общество. Выпуск у нас сегодня больше философский, чем технологический, потому что иногда стоит делать остановки и рефлексировать по поводу места человека среди технологий. Можно ли сказать, что искусственн…

1
Лица Data Fusion: Иван Оселедец о пути в науку, современной аспирантуре и Data Science 53:12

7M ago53:12

53:12

За научным или практическим успехом всегда стоят конкретная личность и команда. На конференциях обсуждаются результаты работы, но мы мало знаем о людях, которые ее делают. Эта идея легла в концепцию нашего специального сезона «Лица Data Fusion», который мы запускаем в преддверии конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. Герой перв…

1
#065 ML Авторы курса MSU.AI. Зачем учёному ML? 1:21:04

7M ago1:21:04

1:21:04

Сегодня в гостях сразу 3 гостя - это авторы и преподаватели курса "Нейронные сети и их применение в научных исследованиях" в МГУ им. В.М. Ломоносова - Виктор Немченко, Сергей Колпинский и Артём Васильев. Ребята участвуют в крутейшей, на мой взгляд, инициативе - созданию учебных материалов по ML и преподаванию машинного обучения студентам, аспиранта…

1
#064 ML Екатерина Кондратьева. ML в медицине и легко ли стать радиологом 56:50

8M ago56:50

56:50

В гостях этого выпуска Екатерина Кондратьева — специалист по анализу медицинских изображений с более чем 7-летним опытом. Екатерина закончила аспирантуру в Сколтехе и работала в Институте AIRI. Последние два года она возглавляла команду по машинному зрению в израильском healthech стартапе LiteBC. В этом выпуске Екатерина расскажет о текущем состоян…

1
#063 ML Виталий Кулиев. А чё там по железу? 49:36

8M ago49:36

49:36

В гостях выпуска Виталий Кулиев - разработчик ИИ-проектов и автор YouTube-канала, который так и называется "Виталий Кулиев". С Виталием сначала я познакомился заочно через просмотр его роликов по ML и компьютерному железу, которое требуется для локального запуска опенсорсных моделей машинного обучения, а теперь и лично. Разговариваем о том, какие е…

1
Где можно и где нельзя без ML в промышленности 55:39

9M ago55:39

55:39

Работа Data Science-специалистов в промышленных компаниях строится по своим правилам и требует специфических навыков: нужно не только любить математику, но и дружить с физикой, и разбираться в технологии. Кроме того, работа DS-команд вплотную связана с людьми и процессами на производстве. Есть и особенности в работе с данными: всевозможные промышле…

1
#062 ML Александр Резанов. Генеративный ИИ в компьютерном зрении 1:04:25

9M ago1:04:25

1:04:25

В гостях выпуска Александр Резанов - ML Engineer в Higgsfield AI, специалист по генеративному компьютерному зрению, о котором мы и будем говорить. Как развивалась область генеративного AI, какие подходы к генерации картинок применялись тогда и какие применяются сейчас. Нормализующие потоки, состязательные сети и диффузионные модели. Что с генерацие…

1
Как интересные задачи затягивают в Data Science 49:23

9M ago49:23

49:23

Использовать машинное обучение везде, где это возможно и целесообразно — и в пользовательских сервисах, и во внутренних процессах. Такую парадигму развития ML в компании озвучил Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито». Обсудили, с чего начинается путь в Data Science, какие задачи кажутся самыми интересными и в каких процесса…

1
#061 ML Александр Алерон Миленькин. Надо ли строить бизнес вокруг ML (Про LLM, RAG-системы, насмотренность и виртуальных помощников) 55:05

10M ago55:05

55:05

Общаемся с Александром (Алероном) Миленькиным - ML лидером в Dodo Brands, IT-предпринимателем, Kaggle-экспертом, преподавателем. Обсуждаем то, как можно использовать современные ИИ-технологии, чтобы иметь конкурентное преимущество. Почему лучше строить ML вокруг бизнеса, а не бизнес вокруг ML. Нужны ли в современных реалиях свои большие ML-модели и…

1
#060 ML Егор Самосват. Монетизация, рекомендации и при чем здесь ML 50:11

10M ago50:11

50:11

В гостях выпуска Егор Самосват - руководитель юнита эффективности монетизации Авито. Разговариваем о том, что такое монетизация и как машинное обучение позволяет находить оптимальный баланс между "заработать побольше" и "принести пользу". Почему долгосрочные стратегии выгоднее. Почему бесплатно - далеко не всегда хорошо. Что такое теория аукционов …

1
#059 ML Лаида Кушнарева. Алхимики, шаманы и жрецы современного DS 56:58

1y ago56:58

56:58

В гостях Лаида Кушнарева - Старший Академический Консультант, Huawei, которую в мире Data Science больше знают как Техножрицу. Общаемся про то, как обстоят дела в мире исследований вокруг машинного обучения. Как поменять математику на программирование, но продолжить заниматься математикой. Почему вычисления квадратного корня на калькуляторе необрат…

1
#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи 56:27

1y ago56:27

56:27

В гостях выпуска Дмитрий Матвейчев - Deep Learning Researcher, PhD кандидат, занимающийся разработкой нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения с использованием mmwave FMCW радаров. Разговариваем о том, зачем компьютерное зрение нужно в радиосвязи на примере микроволновых радаров. Как совместить классическую цифровую обработку сигналов…

1
#057 ML Антонина Горячева. Как отвечать за весь ML в компании, чтобы все работало 1:03:08

1+ y ago1:03:08

1:03:08

В гостях Антонина Горячева - Head of ML в СберМаркете. Разговариваем о том, как устроен ML в онлайн-сервисе доставки продуктов и товаров с полок магазинов, начиная от того, зачем вообще машинное обучение в таких компаниях и заканчивая рассмотрением некоторых конкретных инструментов для решения ML-задач. Бывает ли такое, что заказов настолько много,…

1
#056 ML Юрий Окуловский. Гаражные стартапы в условиях бигбиза 1:28:22

1+ y ago1:28:22

1:28:22

Гостем сегодняшнего выпуска стал Юрий Окуловский - Senior Data Scientist, кандидат физико-математических наук, ранее руководитель лаборатории искусственного интеллекта и робототехники УрФУ, также вы, возможно, его знаете как автора нескольких видеокурсов по программированию и рациональному мышлению. Юрий уже был гостем подкаста примерно три года на…

1
#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально 41:56

1+ y ago41:56

41:56

Гостем выпуска стал Илья Гусев - известный NLP-специалист, сделавший большой вклад в область своими опенсорс-проектами, среди которых анализатор морфологии, генератор стихов, сборка различных датасетов и некоторые другие. Один из таких проектов как раз и стал поводом к сегодняшнему общению. Это большая языковая модель, заточенная на работу с русски…

1
#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design 1:17:33

1+ y ago1:17:33

1:17:33

Этот выпуск немного нестандартный. Во-первых, он новогодний, потому что выходит 31 декабря, а во-вторых, в нем сразу два гостя - Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Валерий и Арсений в сооавторстве написали книгу, посвященную большой и интересной теме проектирования ML-систем "Machine Learning System Design with end-to-end examples". И о данном о…

1
#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки 1:03:37

1+ y ago1:03:37

1:03:37

В гостях выпуска Евгений Соколов - научный руководитель Центра непрерывного образования и академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, доцент. Евгений уже много лет преподает студентам компьютерные науки и Data Science Поговорили в выпуске о том как сейчас работается современным…

1
Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS 41:14

1+ y ago41:14

41:14

С командой дата-сайентистов из ВТБ подводим итоги 2023 года в темах развития нейросетей, машинного обучения, инструментов на базе ИИ. Конечно же говорим про большие языковые модели и начало гонки генеративного AI среди бигтехов. Делимся своим опытом использования нейросетей в работе и в жизни. Говорим об этике, философски обсуждаем настоящее и немн…

1
#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью 58:12

1+ y ago58:12

58:12

В гостях Юрий Кацер - эксперт по анализу данных и машинному обучению в промышленности, DS team lead Conundrum.ai. В выпуске говорим о том, что такое временные ряды и как их можно анализировать и прогнозировать с помощью машинного обучения. Какие задачи из реального мира сводятся к анализу временных рядов? Как работать с некачественными данными? Поч…

1
MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source 48:44

1+ y ago48:44

48:44

Машинное обучение так или иначе уже применяется в компаниях самых разных масштабов и направлений деятельности. Однако для выстраивания зрелой ML-инфраструктуры и перехода к эффективным MLOps-практикам требуется понимание: с чего начать, на какие платформы обратить внимание, к каким инструментам присмотреться внимательнее, а какие подойдут лишь для …

1
#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps 1:27:03

1+ y ago1:27:03

1:27:03

В гостях выпуска Антон Чунаев - менеджер ML-продуктов Selectel, основатель сообщества про MLops и продакшн ML и одноимённого ежегодного митапа MLечный путь (Эмэлечный путь). Поговорили про развивающееся перспективное направление в ML-сфере - MLOps - инженерную дисциплину, направленную на унификацию процессов разработки и развертывания ML-систем. Ан…

1
#050 ML Руслан Гончаров. Как современный дизайнер подчиняет себе искусственный интеллект 1:02:56

1+ y ago1:02:56

1:02:56

В гостях Руслан Гончаров - современный дизайнер, автор телеграм-канала "Нейронная академия", автор многочисленных подробных гайдов по генерации изображений с помощью нейросетей. Обсудили с Русланом хайповую тему генерации изображений по текстовому описанию (промптам) с помощью разных самых продвинутых технологий. Подробно обсудили Stable Diffusion …

1
MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными 1:19:09

1+ y ago1:19:09

1:19:09

Во второй части большой темы про MLOps, которую мы разбили на несколько эпизодов подкаста, ещё глубже погружаемся в тему машинного обучения и работы с данными, лежащей в основе ML. Рассматриваем вопросы обогащения данных, разбираемся с разметкой, говорим о специфических аспектах управления данными. В этом выпуске вы услышите: Почему общепринятых ст…

1
Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент 50:50

2y ago50:50

50:50

О нейронных сетях мы слышим сегодня буквально отовсюду. Это — одно из наиболее активно развивающихся направлений в машинном обучении. В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно», сезон Data Science, пробуем зайти в тему нейросетей с необычного ракурса. С Артемом Летиным, начальником управления корпоративного моделирования ВТБ, Евгением Смирновым,…

1
#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий 1:54:15

2y ago1:54:15

1:54:15

Общаемся с Данилой Медведевым - трансгуманистом и прикладным футурологом - о рисках, которые несет человечеству сильный искусственный интеллект и что с этим делать. Кто страшнее: злобный футуролог или василиск Роко? Кто такой Василий Сёрль? Как не повторить судьбу семантического попугая? Почему мы готовы бездумно передавать искусственному интеллект…

1
MlOps и управление данными: начинаем с самих данных 37:49

2y ago37:49

37:49

В этом выпуске мы возвращаемся к теме MLOps — на этот раз с Алексеем Незнановым, к.т.н., старшим научным сотрудником международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ, и Юрием Каревым, руководителем управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ. Начинаем с обсуждения самого понятия MLOps: чт…

1
#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске 58:03

2y ago58:03

58:03

В гостях выпуска Андрей Данильченко - специалист, отвечающий за качество геопоиска в Яндекс Картах. Андрей в Яндексе с 2011 года и успел прикоснуться к большому количеству сервисов своей экспертизой. Стоял у истоков Яндекс.Радио и Яндекс.Дзен, занимался рекомендательными системами и поиском, а сейчас сосредоточен на геопоиске - поиске подходящих об…

1
#047 ML Татьяна Гайнцева. О научной работе и будущем человечества в конкуренции с искусственным интеллектом 1:00:57

2y ago1:00:57

1:00:57

Обещанный второй выпуск с Татьяной Гайнцевой - PhD-студенткой Лондонского университета королевы Марии, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподавателем в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. В этот раз Татьяна рассказала о своей научной работе. О том, как она выбирала тему, чтобы это было интересно и немно…

1
Датасеты для ИИ: кому нужны, для чего применять и как монетизировать 42:12

2y ago42:12

42:12

Мы рады поделиться первым выпуском четвёртого сезона подкаста «Деньги любят техно» — и это уже второй сезон, посвящённый темам Data Science. Сразу же решили обсудить животрепещущую тему датасетов для искусственного интеллекта: их доступность, их источники, вопросы регулирования и востребованности рынком. В этом выпуске — Алексей Каширин, директор Ц…

1
#046 ML Татьяна Гайнцева. Чего не хватает для AGI, как учиться в Физтехе, чтобы доучиться и почему преподавать - это круто 1:06:28

2y ago1:06:28

1:06:28

В гостях выпуска Татьяна Гайнцева - студент PhD в Queen Mary University of London, ex-AI researcher в Philips, Huawei, преподаватель в Deep Learning School, ШАД, МГУ, а также в некоторых образовательных проектах. Когда-то я начал свой путь в ML именно с лекций Татьяны, в частности, она меня научила пользоваться гугл-коллабом. Это интервью было запи…

1
#045 ML Геннадий Штех. Как навести порядок в документообороте и нарисовать самую страшную картинку с помощью ML 56:16

2+ y ago56:16

56:16

В гостях Геннадий Штех - руководитель R&D-направления в компании Embedika, занимающийся разработкой и внедрением ML-решений. Поговорили о том, как с помощью машинного обучения справиться с большим количеством бумажных и электронных документов, как на основе анализа договоров вскрывать коррупционные цепочки, как экономить деньги компании, автоматизи…

1
#044 ML Тимур Гуев. Как сделать лучший курс по Python 1:18:06

2+ y ago1:18:06

1:18:06

В этот раз гостем подкаста стал Тимур Гуев - основатель и преподаватель онлайн-школы BEEGEEK, автор цикла курсов на Степике "Поколение Python". Давно хотелось позвать Тимура в гости, потому что я сам с большим удовольствием прошел его курсы. Поговорили о том, почему мама может быть против, чтобы ее сын стал математиком, как попасть в лабораторию Ка…

1
#043 ML Константин Воронцов. О математике, ИИ и судьбе цивилизации 1:08:04

2+ y ago1:08:04

1:08:04

В гостях выпуска Константин Воронцов, которого, как мне кажется, даже представлять отдельно не надо. Все, хоть как-то соприкасавшиеся с машинным обучением, обязательно сталкивались с его видеолекциями, статьями и wiki-учебником по машинному обучению. Впрочем, все же, отдавая дань традиции, представляю официально. Константин Воронцов - доктор физико…

Подкасты, которые стоит послушать

Подкасты на тему Machine Learning

Подкасты, которые стоит послушать

Краткое руководство