
Show overview
Deep Learning Stories has been publishing since 2021, and across the 4 years since has built a catalogue of 13 episodes. That works out to roughly 25 hours of audio in total. Releases follow an irregular cadence, with the show now in its 2nd season.
Episodes typically run over ninety minutes — most land between 1h 26m and 2h 7m — though episode length varies meaningfully from one episode to the next. None of the episodes are flagged explicit by the publisher. It is catalogued as a RU-language Technology show.
The catalogue appears to be on hiatus or wound down — the most recent episode landed 1.1 years ago, with no new episodes in over a year. Published by Tatiana Gaintseva.
From the publisher
Гости подкаста — специалисты в разных сферах AI. С ними мы обсуждаем профессию AI Researcher, карьерный рост и собеседования, а также исследования в разных областях, от фундаментального AI до медицины и квантовых компьютеров.
Latest Episodes

S2 Ep 6Образование и наука в математике и AI с Андреем Райгородским
Долгожданный подкаст с наблюдателем Deep Learning School Андреем Райгородским! Говорим про последние дела Андрея Михайловича, математический центр на Кавказе, физтех, миссию донесения красоты математики, катарсисы и то, как и через что закладывать фундамент для качественного образования. Ведь "если останутся только приложения — красота умрет".

S2 Ep 5Соревнования по машинному обучению: взгляд со стороны участника и организатора
Это подкаст, который мы записали в рамках нашего сотрудничества с ecom.tech. И гости этого выпуска — Шарафетдинов Ринат и Евгений Финогеев. Давайте узнаем про то, как набраться сил поучаствовать в своем первом хакатоне с одной стороны, а с другой разберемся в том, зачем такие соревнования нужны компаниям-заказчикам и организаторам. На подкасте мы, конечно же, затрагиваем и сравнение командных и индивидуальных хакатонов.Тема очень обширная, и мы уверены, что наши слушатели тоже участвуют в соревнованиях. Поэтому будем рады не только обратной связи о подкасте, но и рассказам о вашем опыте в комментариях к видео!Спасибо нашим партнерам из ecom.tech! Обязательно подписывайтесь на их соцсети, ведь там много интересного.Хаб на ODS: https://ods.ai/hubs/ecom-techОфициальный сайт: https://ecom.tech/

S2 Ep 4Детекция сгенерированных текстов и и трудности жизни AI реcерчера с Лаидой Кушнаревой
Гость выпуска — Лаида Кушнарева, выпускница мехмата МГУ, старший академический консультант в компании Хуавей и автор телеграмм канала "Техножрица". Обсудили с Лаидой: Путь Лаиды в рисерче;Задачу fake text detection: почему она сложная, что там интересного, как сейчас обстоят дела, и что насчет будущего этой задачи;Устройство процесса ревью и принятия научных статей. Как остаться честным в этом всем;Как Лаида использует математику в работе, и помогает ли ей математическое образование.Ссылки: телеграм-канал Лаиды "Техножрица"Доклад Лаиды на датафесте "Как одурачить детекторы LLM-контента"Выпуск подкаста Machine Learning Podcast с Лаидой

S2 Ep 3Как войти в IT и создать коммьюнити с с Михаилом Васильевым
В этом подкасте мы беседуем с выпускником DLS, который делится своим опытом поиска работы в области машинного обучения. Узнаем о трудностях, с которыми он столкнулся на пути к карьере в ML после 35 лет, и обсудим, как можно начать успешный путь в этой сфере в любом возрасте.

S2 Ep 2Векторные базы данных и стартап с Андреем Васнецовым
Гость выпуска — Андрей Васнецов — основатель & CTO Qdrant — стартапа, который разрабатывает векторную базу данных.С Андреем обсудили:- Что такое векторные базы данных и где они применяются;- Как векторные базы данных можно использовать в ChatGPT;- В чем сложность реализации векторных баз данных;- Путь Андрея в создании стартапаСсылки:Таймкоды и материалы к подкастуТелеграм-канал DLStoriesПоддержать подкаст

S2 Ep 1AI Research в генетике и биоинформатике с Ольгой Кардымон
Гость выпуска — Ольга Кардымон, научный сотрудник и руководитель группы «Биоинформатика» Института искусственного интеллекта AIRIС Ольгой обсудили:- Путь Ольги в науке: из чистой биологии до AI;- Языковые модели в работе с ДНК и белками. Почему NLP вообще подходит для изучения ДНК и белков и зачем нужна языковая модель ДНК;- Последние достижения в генетике и биоинформатике;- Что получило человечество после появления Alphafold.Ссылки:Таймкоды и материалы к подкастуТелеграм-канал DLStoriesПоддержать подкаст

S1 Ep 7Математика и теория в Deep Learning с Александром Петюшко
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: Таймкоды и материалы к подкасту Телеграм-канал DLStories Школа глубокого обучения Deep Learning School Купить автору чашку кофе ☕️

S1 Ep 6AI в сейсмологии с Артемием Новоселовым
Гость выпуска — Артемий Новоселов, постдок рисерчер в Stanford University и автор канала NN for Science. В Стенфорде Артемий занимается ML в сейсмологии. Обсудили с Артемием: - путь Артемия в рисерче: как добраться до Стенфорда; - что такое землетрясения и какими методами их пытаются предсказывать; - AI в сейсмологии: как применяется сейчас, какие есть проблемы и какое видится будущее. Ссылки: Таймкоды и материалы к подкасту Телеграм-канал DLStories Школа глубокого обучения Deep Learning School Купить автору чашку кофе ☕️

S1 Ep 5Тренды в AI, NLP и проект DeepPavlov с Михаилом Бурцевым
Гость эпизода — Михаил Бурцев, директор по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта AIRI, руководитель проекта DeepPavlov. Мы поговорили с Михаилом о трендах в современном искусственном интеллекте, о проблемах больших моделей и о том, как ИИ изменит рынок труда. Также порасспрашивали Михаила о проекте DeepPavlop и о планах его развития. Ссылки: Таймкоды и материалы к подкасту Телеграм-канал DLStories Школа глубокого обучения Deep Learning School Купить автору чашку кофе ☕️

S1 Ep 4Профессия AI Researcher с Глебом Гусевым
Гость выпуска — Глеб Гусев, ведущий исследователь Института искусственного интеллекта (AIRI). О чем говорили с Глебом: - что такое профессия AI Researcher и какова жизнь исследователя; - что нужно, чтобы стать исследователем; - о роли AI research в бизнесе и кому вообще нужны исследования в сфере AI; - о том, как написать хорошую исследовательскую статью В этом выпуске два ведущих — Татьяна Гайнцева и Юрий Яровиков. Юрий — AI researcher в AIRI, работает в команде Глеба. Ссылки: Таймкоды и материалы к подкасту Телеграм-канал DLStories Школа глубокого обучения Deep Learning School Купить автору чашку кофе ☕️

S1 Ep 3Квантовые вычисления и AI стартап с Полиной Белозеровой
Гость выпуска — Полина Белозерова: аспирант МФТИ, исследователь в области квантовых вычислений и руководитель в управлении исследований и инноваций в Сбере. А еще у Полины есть AI стартап в индустрии бьюти. Обо всем этом мы поговорили с Полиной в этом выпуске нашего подкаста: - В чем фишка квантовых компьютеров и вычислений; - Ждет ли нас квантовое будущее и когда наступит quantum supremacy; - Кто и где занимается рисерчем в квантах; - О чем стартап Полины и как родилась идея; - Что дает акселератор и пре-акселератор; - Какие проблемы возникают на стыке науки, инноваций и бизнеса. Ссылки: Таймкоды и материалы к подкасту Телеграм-канал DLStories Школа глубокого обучения Deep Learning School Купить автору чашку кофе ☕️

S1 Ep 2DL в медицине, карьера и собеседования в DL research с Ириной Федуловой
Гость подкаста — Ирина Федулова, глава исследовательской лаборатории Philips Innovations Labs в России. Philips — компания, которая занимается медицинской техникой, а в лаборатоиии Philips создается AI для медицинских задач. Обсудили с Ириной: - особенностях DL research в сфере медицины; - отличиях исследований в индустрии и академии; - карьерном росте на DL research позициях; - собеседованиях в DL research и составлении резюме; - особенности работы в Philips research. Ссылки: Таймкоды и материалы к подкасту Телеграм-канал DLStories Школа глубокого обучения Deep Learning School Купить автору чашку кофе ☕️

S1 Ep 1Собеседования на DL research позиции с Александром Петюшко
Разговор про собеседования в сфере DL research. Гость подкаста — Александр Петюшко — к.ф.-м.н. (мех-мат МГУ им. М.В. Ломоносова), Tech Lead Manager in Nuro, лектор обучающей программы по ML/BigData в МГУ. Сайт Александра: https://petiushko.info/ Обсудили с Александром: - как устроены собеседования на ML/DL позиции в разных компаниях и странах; - как составить хорошее CV - какие скиллы проверяются на таких собеседованиях и как себя на них вести. Что важнее — знание математики или умение кодить? - какой бэкграунд нужно иметь для попадания на ML/DL вакансии. Насколько важны вузовское образование и PhD? - советы людям, которые начинают свой путь в ML/DL. На что обращать внимание? Куда идти учиться? - интересные кейсы из практики собеседований. Какие выводы Александр сделал, проводя собеседования. Ссылки: Таймкоды и материалы к подкасту Телеграм-канал DLStories Школа глубокого обучения Deep Learning School Купить автору чашку кофе ☕️