Никогда больше не запутайтесь с наукой о данных, аналитикой данных или большими данными.

​​Беспилотные авиационные системы — это будущее грузоперевозок. Современные технологии уже позволяют управлять судном дистанционно и программировать полет. Однако, в аэрологистике существует несколько барьеров, которые в полной мере не преодолены:

— низкая надежность беспилотных авиационных систем, способных поднять массу даже в диапазоне 15-30 кг;
— экономика перевозки даже по кратчайшему пути в 4 раза хуже автомобильной. В каждой точке посадки требуется квалифицированный экипаж и техническое обслуживание;
— инфраструктурные ограничения по размерам площадок в местах отправки-получения груза. Также требуется разработка средств точной посадки в любых погодных условия;
— ограничение по условиям использования воздушного пространства, требующее полета только по разрешению при отсутствии возможности безопасно выполнять совместные полеты с другими воздушными судами.

Каждый из четырех барьеров даже сам по себе является сложной технологической задачей, каждую из которой пора решать.

Следите за анонсами на сайте https://www.upgreat.one/?utm_source=tg или в сообществе в Фейсбук www.facebook.com/upgreatone

🖥 Исследование: искусственный интеллект, облако и 5G станут важнейшими технологиями в 2022 году
https://goo.su/a2Nh

Инфографика: конвейеры больших данных на AWS, Azure и Google Cloud

Этот автомобиль способен ездить по улицам с высокой загруженностью

🖥 Машинное обучение и искусственный интеллект приводят к серьезным изменениям в мировой экономике. В этой статье рассматривается, как компании в различных секторах экономики применяют методы искусственного интеллекта (ИИ). Однако, прежде чем мы рассмотрим затронутые секторы, важно отметить основные движущие силы, которые подпитывают рост влияния и охвата машинного обучения в секторах экономики, будут только расти по мере нашего продвижения вперед. Это связано с тем, что большие данные только становятся больше, скорость передачи данных увеличивается, плюс доступность более дешевого хранилища данных плюс появление мощных графических процессоров (GPU), позволяющих развертывать алгоритмы глубокого обучения. Кроме того, новые исследования в области глубокого обучения и других областей машинного обучения будут продолжать внедряться в реальное производство в течение следующих нескольких лет, что приведет к новым возможностям и приложениям. https://goo.su/p3U

🔥Хардкорный тест по Infrastructure as a code

Ответьте на 16 вопросов и проверьте, насколько хорошо вы знаете подход. Сможете сдать — пройдёте на продвинутый курс по специальной цене.

👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО IAC: https://otus.pw/Gvfm/

Шпаргалка по #ComputerScience .

Научная визуализация: Python + Matplotlib Исходники для книги (включая примеры кода) доступны по адресу github.com/rougier/scientific-visualization-book . Вы можете прочитать книгу PDF

Этот разработчик интегрировал #AugmentedReality с #MachineLearning и #Music

🖥 Дорожная карта для чтения статей по глубокому обучению Если вы новичок в области глубокого обучения, первый вопрос, который у вас может возникнуть: «С какой статьи мне начать читать?»

Вот дорожная карта чтения статей по глубокому обучению! https://goo.su/lqL

Вот самая полная шпаргалка по Python для науки о данных!

Большие данные — большие возможности. Освой Data Science с командой NIX!

Чем бы ты не занимался, всегда нужно учиться новому. А в сфере Data Science тем более ;) Подключайся к онлайн-лекциям экспертов NIX — научись создавать чат-ботов и узнай о новых способах обработки big data.

Когда: 2 декабря в 18:00
Где: на YouTube-канале NIX

В программе:
🔹 «DASK — помощник в Data Science»
Сергей Пащенко, Data Scientist
Во время лекции эксперт сравнит DASK с инструментом Pandas и рассмотрит задачи по обработке больших данных. Также ты узнаешь об анализе метрик производительности и стратегии распараллеливания.

🔹«Чат-бот c элементами NLU»
Анастасия Селезень, Data Scientist
Экспертка расскажет о возможностях современных алгоритмов и моделях машинного обучения из области NLU, а также как преодолеть сложности в их использовании.
Ты познакомишься с ключевыми этапами построения чат-бота, который ищет правильные ответы на запросы пользователей.

Чтобы не пропустить начало трансляции, жми 🔔

До встречи на стриме ;)

Введение в архитектуры больших данных https://goo.su/QB1

Koila Предотвращает CUDA error: out of memory error одной строчкой кода. https://goo.su/ozJ

Все алгоритмы машинного обучения, которые вы должны знать в 2022 году Интуитивно понятные объяснения самых популярных моделей машинного обучения https://goo.su/9q3U

Используйте W&B, чтобы быстрее создавать лучшие модели. Отслеживайте и визуализируйте все составляющие вашего конвейера машинного обучения, от наборов данных до производственных моделей. https://goo.su/BrH

DLStories — канал о глубоком обучении и искусственном интеллекте, который ведут ребята из DLSchool — школы глубокого обучения на базе МФТИ.

В канале вы найдете:
- разборы архитектур новых нейросетей
- обучающие материалы: статьи, видео, подкасты на DL-тематику
- рассуждения о влиянии ИИ на социум
- новости и веселые истории из мира ИИ

Будьте в курсе последних тенденций в области DL и ИИ! ⬇️

@dl_stories

Полное руководство по пониманию алгоритма Node2Vec Подробное руководство по пониманию алгоритма node2vec и его гиперпараметров https://goo.su/9QYf

Аэрологистика 2025. Полёт нормальный

7 декабря 14:55, Draper Hall, Технопарк Сколково.

Подробнее: https://openinnovations.ru/ Онлайн участие бесплатное.

Рынок беспилотной аэрологистики не имеет такого же динамичного развития, как рынок получения геоданных с помощью беспилотников.

Причина — отсутствие комплексного решения нескольких задач: низкая надежность БВС для грузоперевозок, навигация, метеозависимость, условия использования воздушного пространства и тд.

В 2022 - 2024 году состоится Технологический конкурса Up Great НТИ «Аэрологистика», участникам которого предстоит преодолеть комплексный технологический барьер, открывающий возможности массового применения БВС в перевозке грузов.

Приглашаем 7 декабря на сессию «Аэрологистика 2025. Полёт нормальный», где ведущие отраслевые эксперты обсудят перспективы БВС и будущий Технологический конкурс.

Модератор — Глеб Бабинцев, Генеральный директор, Ассоциация Аэронекст.

Больше о Технологических конкурсах Up Great: https://upgreat.one/?utm_source=tg