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

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 записано в декабре 2022 года, но, на мой взгляд, не потеряло своей актуальности. Татьяна очень интересно рассказала о том как попала в сферу глубокого обучения, как вместе с сокурсниками делала полезные для ML-исследователей проекты, как участвовала в создании Школы Глубокого Обучения (DLS) и какими исследованиями занимается сейчас. Также обсудили перспективы возникновения AGI, направления в ИИ откуда могут прийти прорывы в ближайшее время и что об этом всем думают Джеффри Хинтон и Ян Лекун.<p><br /></p><p>Ссылки выпуска:</p><p><br /></p><p>Выпуск подкаста Deep Learning Stories с сейсмологом Артемием Новоселовым (<a href="https://music.yandex.ru/album/17951713/track/108058566">https://music.yandex.ru/album/17951713/track/108058566</a>)</p><p>Телеграм-канал Татьяны DLStories | Нейронные сети и ИИ (<a href="https://t.me/dl_stories">https://t.me/dl_stories</a>)</p><p>Пост в телеграм-канале Татьяны со ссылками для изучения диффузии (<a href="https://t.me/dl_stories/620">https://t.me/dl_stories/620</a>)</p><p>Туториал по диффузии от CVPR (<a href="https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/">https://cvpr2022-tutorial-diffusion-models.github.io/</a>)</p><p>Курс Huggingface по диффузии (<a href="https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?u=7f57e683fa28b51bfc493d048&amp;id=ef963b4162">https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?u=7f57e683fa28b51bfc493d048&amp;id=ef963b4162</a>)</p><p>Статья Татьяны на Хабре про Inductive bias (<a href="https://habr.com/ru/articles/591779/">https://habr.com/ru/articles/591779/</a>)</p><p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p><p><br /></p><p>Оставляйте ваши оценки комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)</p><p><br /></p><p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (<a href="https://t.me/toBeAnMLspecialist">https://t.me/toBeAnMLspecialist</a>)</p><p><br /></p><p>Мой телеграм (<a href="https://t.me/kmsint">https://t.me/kmsint</a>)<br /></p><p><br /></p><p>Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]</p><p><br /></p><p>Подкаст можно найти еще на YouTube (<a href="https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?">https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?</a>) и Яндекс.Музыке (<a href="https://music.yandex.ru/album/9781458">https://music.yandex.ru/album/9781458</a>)</p><p><br /></p><p>А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (<a href="https://stepik.org/120924">https://stepik.org/120924</a>). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!<br /></p><p><br /></p><p>Поблагодарить меня можно добрым словом и/или донатом (<a href="https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/">https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/</a>)</p>