🧑🏻‍🎓 Mail.ru Group открыли набор специалистов по data science на курсы повышения квалификации

🗂Mail.ru Group объявила второй набор на бесплатное обучение в «Академии больших данных Made» по трем специальностям — Data Scientist, Machine Learning Engineer и Data Engineer. Программа рассчитана на специалистов с опытом работы 1-3 года.

Студенты будут изучать модели машинного обучения для высоконагруженных сервисов, прикладной анализ данных, обработку больших данных и естественного языка, компьютерное зрение и распознавание речи и другие области. Лучшим выпускникам предложат работу в Mail.ru Group. Заявки принимаются до 1 августа.

В числе преподавателей — создатель авторских курсов в СПбГУ, НИУ ВШЭ и Harbour.Space University 👤Сергей Николенко, руководитель группы машинного обучения «Почты» и «Облака» в Mail.ru Group 👤Эдуард Тянтов.

✅ Подать заявку → https://data.mail.ru/pages/index/

🔗Источник: https://vc.ru/learn/128414-mail-ru-group-otkryla-nabor-na-besplatnye-kursy-povysheniya-kvalifikacii-dlya-specialistov-v-oblasti-data-science

🎓 МИСиС, SkillFactory и Mail.ru Group запустили русскоязычную онлайн-магистратуру по Data Science

В основе двухгодичной программы «Наука о данных» лежат фундаментальные дисциплины, позволяющие понять принципы и алгоритмы анализа данных, и прикладные курсы для применения полученных знаний на практике. По окончанию обучения студенты получают диплом государственного образца.

В программе предусмотрено три специализации:
● Big Data engineer;
● Machine Learning developer;
● Artificial intelligence developer.

Для поступления необходимо иметь диплом бакалавра или специалиста по любому направлению. Прием документов ведется до 31 июля.

👉🏻 Узнать больше о магистратуре

Моя группа в вк: https://vk.com/vicdscience

🖥 Сегодня стартует цикл вебинаров Университета ИТМО об ИИ и машинном обучении

Вебинары будут проводиться каждый последний четверг месяца до конца 2020 года. Тема сегодняшнего — «Автоматическое создание математических моделей и методы структурного обучения». В рамках вебинара эксперты области расскажут о моделях предсказания дебита нефти, эволюционном подходе к обучению моделей, поиске уравнений физических процессов по данным.

Начало — в 17:00.

👉🏻 Узнать больше и зарегистрироваться на вебинар

***
📋 Узнать даты и темы будущих вебинаров

💬 Максим Федоров, вице-президент в области искусственного интеллекта и математического моделирования «Сколтеха» — о развитии ИИ с этической, юридической и технологической точек зрения.

«На высоком уровне в различных комитетах обсуждаются проблемы сильного ИИ, а его нет и не будет ближайшие 50–100 лет (а может и вообще не будет). Проблема в том, что, обсуждая опасности, которых нет и не будет в ближайшем будущем, мы пропускаем реальные угрозы. Важно понимать, что такое ИИ и вырабатывать четкий свод этических норм и правил. Если ему следуешь, то получаешь благо, если не следуешь — вред».

👉🏻 Читать интервью (~17 мин.)

🎧 Подкаст РБК Тренды «Что изменилось?»: эксперты в области ИИ — о терминологии и основах искусственного интеллекта (часть 1) и о Data Science (часть 2).

«В этих сферах машинное обучение используется с наибольшим успехом: поисковые системы, распознавание речи, перевод, оптимизация бюрократии, рекомендательная лента в e-commerce. Недавно к этому списку добавилась и борьба с эпидемиями».

Участники подкаста:
👤Иван Ямщиков, ИИ-евангелист ABBYY;
👤 Илья Макаров, программный директор Академии больших данных MADE в Mail.ru Group;
👤 Александр Крайнов, руководитель лаборатории машинного интеллекта в Яндексе.

👉🏻 Слушать подкаст (33:19 и 24:45): РБК | Apple Podcasts| Яндекс.Музыка | Google Podcasts | ВК Подкасты

🎓 Ученые из компании DeepMind составили список образовательных ресурсов об искусственном интеллекте

В списке представлены онлайн-курсы, лекции, научные работы, записи в блогах и другие форматы. Спектр тем охватывает разные направления ИИ: машинное обучение, обработка естественного языка, безопасность ИИ, этика и др.

В общей сложности в списке собрано 112 образовательных ресурсов.

👉🏻 Изучить список (англ., PDF)

В декабре 2019 года на YouTube Original вышло шоу под названием “The Age of A.I.”. В нем актер Роберт Дауни-младший простым языком и в забавной форме рассказывает о машинном обучении, искусственном интеллекте и больших данных. Кстати, что очень символично, – действие происходит в ангаре, где снимался первый “Железный человек”.

YouTube-сериал состоит из восьми эпизодов по 40 минут.

Также, на канале Vert Dider начали выходить эпизоды с русской озвучкой и первую серию вы можете посмотреть здесь.

#hey_note

​​На Хабре вышла статья, в которой разработчики Яндекс рассказали о своем опыте применения машинного обучения для ранжирования подсказок в браузерном поисковике.

Когда пользователь начинает вводить что-то в поисковой строке, там появляются разные подсказки: адреса сайтов, популярные запросы и фактовые ответы. Раньше полезность каждой подсказки рассчитывалась независимо друг от друга на основе ручных эвристик и подобранных констант. Авторы статьи же создали новый алгоритм, который обучен учитывать все доступные параметры и предсказывать вероятность клика человека.

Статья интересная и ее можно прочесть здесь.

🗣Machine Learning Wednesday - митапы от МФТИ для тех, кто интересуется машинным обучением!

🔥Как оптимизировать нейронные сети и включить ML в процессы компании, не имея для этого размеченных данных! Ближайшие даты:

📅8 июля 17:00 «Компрессия моделей машинного обучения». 📣Выступают: Илья Жариков и Иван Криворотов.
💡Польза: узнаете, как сделать свои модели легче и быстрее, расширив возможные области их применения.
Регистрируйтесь по ссылке https://clck.ru/PWJiN


📅15 июля 17:00 «Использование фреймворка TopicNet для решения задач бизнеса». 📣Выступает: Евгений Егоров.
💡польза: узнаете, как без размеченного датасета и больших бюджетов на вычислительные ресурсы решать практические ML задачи.
Регистрируйтесь по ссылке https://clck.ru/PWJoq

Подборка ссылок (с короткими объяснениями), демонстрирующих, как развлекаются люди, занятые машинным обучением в Яндексе - от плейлиста “Нечеловеческая музыка” до прикольного соревнования с Алисой “Угадай страну по фото”.
Развлекались таким образом коллеги из лаборатории машинного интеллекта - и в итоге у них получилась подборка, неплохо иллюстрирующая и блеск, и нищету современных машиннообученных систем.
https://zen.yandex.ru/media/yandex/sygrat-s-neirosetiu-kak-ii-ugadyvaet-goroda-risuet-kartiny-pishet-muzyku-i-schitaet-ne-znaia-matematiki-5efb3ef4ecb0ad052b7c9b74

📊 Mail.Ru Group: портрет российских специалистов в Data Science

📈 Спрос на специалистов растет
В 2019 г. вакансий в области анализа данных стало больше в 9.6 раза, а в области машинного обучения – в 7.2 раза, чем в 2015 г.

🔎 Главные сферы для специалистов
Активнее всего специалистов ищут ИТ-компании, компании из финансового сектора, а также из сферы услуг для бизнеса.

💻 Ожидания работодателей
Популярный навык — владение Python. Требование встречается в 45% вакансий специалистов по анализу данных и в половине вакансий в области машинного обучения.

👨‍💻 Умения соискателей
Предложение на рынке Data Science соответствует спросу: у специалистов по анализу данных в топе — владение Python (77%), SQL (48%), анализом данных (45%), Git (28%) и Linux (21%); а у специалистов по машинному обучению — владение Python (72%), SQL (34%), Git (34%), Linux (27%) и С++ (22%).

#исследование #ИИ #кадры #MailRuGroup

🎧 Подкаст ITMO Research: «Исследования в машинном обучении — это довольно индивидуальные вещи»

👤Андрей Фильченков, руководитель группы машинного обучения международной лаборатории «Компьютерные технологии» Университета ИТМО, рассказывает о том, какие сложности ждут начинающих ученых в сфере машинного обучения, и делится полезной информации об этой сфере в целом.

«Последние пару лет идет рост автоматического машинного обучения. И есть версия, что всю экспертизу, которая сейчас есть в машинном обучении, можно заменить стократным увеличением вычислительных мощностей».

👉🏻 Смотреть или слушать подкаст (45:29): YouTube | Яндекс.Музыка | ВКонтакте | Apple Podcasts

🗣 Интервью: директор по стратегическому маркетингу в Яндексе 👤Андрей Себрант рассказал президенту МФЛ, инициатору проекта «Цифровой бал» 👤Кристине Заболоцкой о том, почему технологии ИИ зря называют искусственным интеллектом, почему проекты Яндекса в сфере беспилотников и голосовых ассистентов в ближайшее время будут активно развиваться, а также порассуждал о перспективе развития технологий в целом.

«Я не вижу никаких предпосылок к тому, чтобы хоть в 2025-м, хоть в 2049 году возникло что-то, похожее на человеческий интеллект в машине. Просто потому, что это никому не нужно. (...) Конечно, нас вдохновляет наш интеллект, когда мы делаем умные машины. Но ни один из людей не пытается воспроизводить интеллект».

▶️ Смотреть на YouTube (42:58)