🤼‍♀️ «Я тебя с вертухи сломаю, если ещё раз заговоришь об ИИ»

Бывалый дата-сайентист поделился своим разочарованием от того, как сейчас обстоят дела в этой сфере.

Поэтому с глубочайшим сожалением должен объявить, что следующий человек, который начнёт говорить мне о реализации ИИ, получит от меня сеанс живительных процедур над позвоночником; иными словами, я сломаю ему нафиг шею.

Автор считает, что:
▪️в сфере много мошенничества;
▪️многие люди слишком сильно верят в ИИ и не понимают, как он работает;
▪️вокруг ИИ много хайпа.

👉 В подробностях можно прочитать в переводе поста на «Хабре»
🔗 Ссылка на оригинал

👌 Deep Learning на пальцах

Это бесплатный курс по глубокому обучению, который читает исследователь MIT Семён Козлов. В том же объёме курс читается и для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра Новосибирска.

Хоть он проходил в мае, на сайте доступны видеолекции, слайды, а также задания по курсу. Вот темы, которые он охватывает:

▪️Python, numpy, notebooks
▪️Нейронные сети
▪️PyTorch и подробности
▪️Введение в NLP, компьютерное зрение, распознавание речи и обучение с подкреплением.

🔗 Ссылка на материалы

💡 Кем работать в IT, если ты гуманитарий: 10 альтернативных профессий

Думаете, что IT — это только для технарей? Мы развеем этот миф и расскажем о 10 профессиях, которые идеально подойдут гуманитариям.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

👀 Работа с YOLOV8. Детекция, сегментация, трекинг объектов, а также подготовка собственного датасета и обучение

На «Хабре» опубликовали туториал для новичков. В нём рассказывается, как:

▫️как установить YOLO и начать детекцию объектов на фото;
▫️как детектировать объекты в видеопотоке;
▫️как проводить сегментацию изображения;
▫️как использовать YOLO для задачи классификации;
▫️как создать собственный датасет.

🔗 Читать статью

🎓 Продвинутый SQL: секреты профессионалов

Рассказываем о сложных стратегиях оптимизации запросов, продвинутых типах соединений и тонкостях использования SELECT.

Читать статью

#туториал

📊 Дорожная карта аналитика данных

На roadmap.sh появилась дорожная карта аналитика данных. Она позволит сориентироваться в профессии и построить план её освоения.

🔗 Ссылка на интерактивный вариант карты

Это #дайджест для всех, кто работает с искусственным интеллектом

👾 TokenCost
Это библиотека для простого подсчёта токенов при работе с большими языковыми моделями.

👾 Почему модель не работает?
Это перевод статьи о распространённой проблеме: на обучении модель выглядит хорошо, но на реальных данных отрабатывает плохо.

👾 Анализ производительности моделей YOLOv8
Автор делал замеры производительности и точности работы моделей YOLOv8 на разных устройствах с различными оптимизациями и без них.

👾 Transcendence: Generative Models Can Outperform The Experts That Train Them
Интересная статья про то, что если модель обучить на ходах «слабых игроков», то она будет играть лучше, чем лучшие шахматисты датасета.

👾 NVIDIA Warp
Это Python-фреймворк, компилирующий обычные функции в эффективный код ядра, который может выполняться как на CPU, так и на GPU.

Привет, друзья! 👋
Мы готовим статью о типичных ошибках начинающих разработчиков. И нам очень нужна ваша помощь! 🙏
Поделитесь своим опытом и мнением в комментариях:
❓С какими сложностями вы сталкивались в начале своего пути в разработке?
❓Какие ошибки допускали и как их исправляли?
❓Что помогло вам быстрее расти профессионально?
Самые интересные и полезные советы мы обязательно включим в статью, а их авторов упомянем в публикации! 😊

Наступают непростые времена...

👶 Новичок в компании: 18 советов, как быстро адаптироваться и освоить новые навыки

Начало работы в новой компании может быть волнующим и сложным, особенно если вы новичок в отрасли. Как быстро освоиться, произвести хорошее впечатление и стать ценным сотрудником?


Читать статью

#туториал

🚢 Как освоить Streamlit для Data Science

Streamlit — это библиотека для создания интерактивных веб-приложений. Поддерживает различные виды визуализаций и интегрируется с Matplotlib, Plotly и другими инструментами.

На «Хабре» опубликовали перевод статьи про использование Streamlit для Data Science. В ней описаны основные принципы работы с фрйемворком, включая установку, создание простого приложения, использование виджетов, структурирование и развёртывание приложений. Есть также примеры кода.

🔗 Читать статью

👋 Slack уходит из России: чем заменить зарубежный сервис

15 июня стало известно, что корпоративный мессенджер Slack уходит из России. Мы подготовили коллекцию аналогов Slack и других зарубежных сервисов, которые больше недоступны в России. Сохраняйте в заметки!

#новости

⚒️ 10 незаменимых плагинов для VS Code в 2024 году

Огромная популярность Visual Studio Code во многом связана с его расширяемостью: функциональность редактора можно существенно нарастить за счет установки дополнительных плагинов.

В этой статье мы рассмотрим 10 суперполезных расширений, которые значительно упростят работу с кодом и повысят вашу продуктивность.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

📧 Отклик на вакансию по email: как сделать так, чтобы ваше письмо выделялось

Вы отправляете десятки откликов на вакансии, но не получаете ответа? Возможно, дело в том, как вы пишете свои письма. Узнайте, какие ошибки могут стоить вам работы мечты и как их избежать.

👉 Статья

👶 Старт карьеры в Data Science (5 вещей, которые я хотел бы знать...)

В новом ролике сеньор дата-сайентист Анастасия Никулина рассуждает об ошибках и заблуждениях тех, кто только изучает DS и ML. Мы перечислили их ниже:

1️⃣ Изучение нейросетей до классического машинного обучения;

2️⃣ Отказ от изучения математики;

3️⃣ Мысль о том, что после обучения вы можете работать только дата-сайентистом;

4️⃣ Перечисление учебных проектов в резюме;

5️⃣ Убеждённость в том, что теоретических знаний достаточно для поиска работы.

🔗 Более подробно — в ролике Анастасии

💬 А вы согласны с автором?

🤖 Создание собственного ИИ-бота на Python за 33 строчки кода

В статье рассказываем, как создать собственный чат-бот на Python с помощью языковой модели falcon-7b-instruct, которая следует инструкциям. Доступ к модели мы получаем благодаря Hugging Face.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало