#вакансия #job #vacancy #remote #parttime #преподаватель #educator #ML #AI #DS #Medicine
Время делиться знаниями!
Компания: OTUS – образовательная платформа. За более чем 6 лет работы мы создали более 170 авторских курсов для IT-специалистов разного уровня от Junior до Senior. Практически на каждом нашем курсе есть вступительное тестирование для наших студентов, плюс более 650 преподавателей-практиков из крупнейших компаний. Мы учимся друг у друга, советуемся, помогаем, делимся опытом и обсуждаем новости как в преподавании, так и в IT.
Вакансия: преподаватель онлайн-курса «Искусственный интеллект в медицине»
Эта вакансия будет интересна для экспертов с практическим опытом в области AI, Machine Learning, Data Science по направлению анализа медицинских данных. Можно без опыта преподавания. Мы с удовольствием поможем Вам освоить Best Practices преподавания: для этого у нас есть вводный курс по преподаванию и пробные уроки с методистом.
Преподаватель раскрывает тему урока с помощью теории и примеров из практики.
Условия:
✅ удаленное сотрудничество, занятость part-time.
✅стандартное занятие длится 1,5 часа с 20:00 до 21:30 по МСК.
✅ уроки проводятся в онлайн формате в Zoom.
✅ на занятиях используется презентация с теорией и практические примеры, чтобы раскрыть тему урока.
✅ наши методисты помогают освоить лучшие инструменты и практики преподавания.
Еще Вы сможете:
✅ внести свой вклад в развитие IT.
✅ структурировать свой опыт и знания.
✅ развивать личный бренд.
✅ прокачать софт-скиллы.
✅ получать от 3000 до 5000 руб. за проведение одного вебинара (полтора часа), плюс отдельно оплачивается разработка материалов к лекциям на выбранные темы, проведение открытых уроков и другие активности.
Бонусы:
✅ наши курсы со скидкой/бесплатно.
✅ возможность приглашать в свою команду на работу лучших выпускников.
✅ воркшопы и конференции для наших преподавателей.
Подробнее в telegram: @ElenaAlias
Время делиться знаниями!
Компания: OTUS – образовательная платформа. За более чем 6 лет работы мы создали более 170 авторских курсов для IT-специалистов разного уровня от Junior до Senior. Практически на каждом нашем курсе есть вступительное тестирование для наших студентов, плюс более 650 преподавателей-практиков из крупнейших компаний. Мы учимся друг у друга, советуемся, помогаем, делимся опытом и обсуждаем новости как в преподавании, так и в IT.
Вакансия: преподаватель онлайн-курса «Искусственный интеллект в медицине»
Эта вакансия будет интересна для экспертов с практическим опытом в области AI, Machine Learning, Data Science по направлению анализа медицинских данных. Можно без опыта преподавания. Мы с удовольствием поможем Вам освоить Best Practices преподавания: для этого у нас есть вводный курс по преподаванию и пробные уроки с методистом.
Преподаватель раскрывает тему урока с помощью теории и примеров из практики.
Условия:
✅ удаленное сотрудничество, занятость part-time.
✅стандартное занятие длится 1,5 часа с 20:00 до 21:30 по МСК.
✅ уроки проводятся в онлайн формате в Zoom.
✅ на занятиях используется презентация с теорией и практические примеры, чтобы раскрыть тему урока.
✅ наши методисты помогают освоить лучшие инструменты и практики преподавания.
Еще Вы сможете:
✅ внести свой вклад в развитие IT.
✅ структурировать свой опыт и знания.
✅ развивать личный бренд.
✅ прокачать софт-скиллы.
✅ получать от 3000 до 5000 руб. за проведение одного вебинара (полтора часа), плюс отдельно оплачивается разработка материалов к лекциям на выбранные темы, проведение открытых уроков и другие активности.
Бонусы:
✅ наши курсы со скидкой/бесплатно.
✅ возможность приглашать в свою команду на работу лучших выпускников.
✅ воркшопы и конференции для наших преподавателей.
Подробнее в telegram: @ElenaAlias
YandexGPT в Браузере, которая умеет пересказывать видеоролики
В этой статье автор подробно рассказывает нам о процессе обучения модели YandexGPT суммаризации видео любой длины, делится первыми экспериментами, сравнением форматов LLM и показывает пайплайн решения.
Machine Learning
В этой статье автор подробно рассказывает нам о процессе обучения модели YandexGPT суммаризации видео любой длины, делится первыми экспериментами, сравнением форматов LLM и показывает пайплайн решения.
Machine Learning
📂 Об экономии ресурсов: как сделать модель эффективнее с помощью квантизации.
В этой статье ML-разработчик Яндекса рассказал о том, как работает квантизация, дал подробное представление типов данных, которые можно встретить в квантизованных нейросетевых моделях, и рассмотрел современные методы квантизации.
Machine Learning
В этой статье ML-разработчик Яндекса рассказал о том, как работает квантизация, дал подробное представление типов данных, которые можно встретить в квантизованных нейросетевых моделях, и рассмотрел современные методы квантизации.
Machine Learning
🤖 Ускорение инференса LLM: инсайды от разработчика YandexGPT
Речь пойдёт о методах дистилляции и квантизации (включая SmoothQuant и GPT-Q), а также о дополнительных способах для редких случаев (Speculative Decoding и Continuous Batching). Также автор раскрывает на практике, с какими сложностями сталкиваются команды при внедрении LLM в реальные продукты, и рассказывает, как найти оптимум между скоростью и качеством, используя фронт Парето.
Machine Learning
Речь пойдёт о методах дистилляции и квантизации (включая SmoothQuant и GPT-Q), а также о дополнительных способах для редких случаев (Speculative Decoding и Continuous Batching). Также автор раскрывает на практике, с какими сложностями сталкиваются команды при внедрении LLM в реальные продукты, и рассказывает, как найти оптимум между скоростью и качеством, используя фронт Парето.
Machine Learning
Дайджест полезных текстов про ML и дата-аналитику.
Представляем подборку очень свежих и нужных каждому ML-специалисту текстов, ML/AI/Data-сервисов и даже пару кейсов. Контент очень редкий и годный, обязательно к прочтению.
Ссылка на статью - *тык*
Machine Learning
Представляем подборку очень свежих и нужных каждому ML-специалисту текстов, ML/AI/Data-сервисов и даже пару кейсов. Контент очень редкий и годный, обязательно к прочтению.
Ссылка на статью - *тык*
Machine Learning
👊 Что такое утечки данных в машинном обучении и как с ними бороться
Ошибочное попадание информации из тестового датасета в обучающий – проблема нередкая. И последствия неприятные: модель выдаст нереалистично высокие показатели эффективности, а в реальных условиях будет работать совсем не так. Команда VK Cloud перевела статью о том, как это предотвратить (несколько способов с примерами).
Machine Learning
Ошибочное попадание информации из тестового датасета в обучающий – проблема нередкая. И последствия неприятные: модель выдаст нереалистично высокие показатели эффективности, а в реальных условиях будет работать совсем не так. Команда VK Cloud перевела статью о том, как это предотвратить (несколько способов с примерами).
Machine Learning
👀 YandexART обновилась до версии 1.3 и перешла на технологию латентной диффузии
Читаем статью от старшего разработчика из команды компьютерного зрения Яндекса и разбираемся, почему отказались от каскадной диффузии и как YandexART 1.3 обучили лучше понимать запросы пользователей
Machine Learning
Читаем статью от старшего разработчика из команды компьютерного зрения Яндекса и разбираемся, почему отказались от каскадной диффузии и как YandexART 1.3 обучили лучше понимать запросы пользователей
Machine Learning
🙂 Бросаем взгляд на прошлогодние исследования в области ИИ
Отчет разбит на такие блоки:
• исследования — технические прорывы и возможности;
• промышленность — области коммерческого применения AI и его влияние на бизнес;
• политика — регулирование AI;
• безопасность — выявление и снижение рисков от использования будущих систем AI;
• прогнозы — что по мнению авторов произойдёт в 2023 году, а также проверка прогнозов, которые давались в прошлом году на 2022 год.
Machine Learning
Отчет разбит на такие блоки:
• исследования — технические прорывы и возможности;
• промышленность — области коммерческого применения AI и его влияние на бизнес;
• политика — регулирование AI;
• безопасность — выявление и снижение рисков от использования будущих систем AI;
• прогнозы — что по мнению авторов произойдёт в 2023 году, а также проверка прогнозов, которые давались в прошлом году на 2022 год.
Machine Learning
✍️ Яндекс открыл приём заявок на международную научную премию Yandex ML Prize
Это ежегодная премия, которую вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей. В совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, среди них — эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды и Школы анализа данных. Прием заявок открыт до 21 июня, победителей объявят осенью. Размер премии составит от 500 тысяч рублей.
Кто может участвовать: исследователи, их научные руководители и преподаватели машинного обучения.
Номинации:
▪️ Первая публикация,
▪️ Исследователи,
▪️ Молодые научные руководители,
▪️ Научные руководители,
▪️ Преподаватели ML.
Machine Learning
Это ежегодная премия, которую вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных и генеративных моделей. В совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, среди них — эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды и Школы анализа данных. Прием заявок открыт до 21 июня, победителей объявят осенью. Размер премии составит от 500 тысяч рублей.
Кто может участвовать: исследователи, их научные руководители и преподаватели машинного обучения.
Номинации:
▪️ Первая публикация,
▪️ Исследователи,
▪️ Молодые научные руководители,
▪️ Научные руководители,
▪️ Преподаватели ML.
Machine Learning
Новый гайд на Хабре поможет вам понять, как внедрить YandexGPT API в python-приложения
Авторы дают подробное руководство по созданию собственного SDK и делятся своим кодом. В статье также проводится сравнение YandexGPT с ChatGPT: их эффективность на примере конкретной задачи и стоимость.
Machine Learning
Авторы дают подробное руководство по созданию собственного SDK и делятся своим кодом. В статье также проводится сравнение YandexGPT с ChatGPT: их эффективность на примере конкретной задачи и стоимость.
Machine Learning
🏹 Использование ИИ-инструментов в разработке ПО
Около 37% команд находятся в активном процессе внедрения ИИ-инструментов в практику разработки программного обеспечения.
Все больше европейских инженеров используют различные ИИ‑инструменты при решении своих задач в программных проектах.
Machine Learning
Около 37% команд находятся в активном процессе внедрения ИИ-инструментов в практику разработки программного обеспечения.
Все больше европейских инженеров используют различные ИИ‑инструменты при решении своих задач в программных проектах.
Machine Learning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Интервью с CTO про машинное обучение и нейросети
Из этого видео вы узнаете, что такое машинное обучение, какие бывают нейронные сети и чем инженер машинного обучения отличается от data scientist.
0:01:14 Про себя
0:42:15 Что такое Machine Learning
0:47:36 В каких областях применяется ML
0:52:16 Что такое модель данных
0:56:55 Градация специалистов в ML
1:05:59 Типы моделей машинного обучения
1:10:26 Про нейросети
1:12:48 Разметка данных
1:13:57 Проблемы в ML
1:19:36 Самообучающиеся модели
1:22:09 Про Искусственный Интеллект
1:27:17 Как стать ML-инженером
1:35:08 Про собеседования
1:37:43 Источники знаний для ML-специалиста
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/7bUYEMZVMCE
Machine Learning
Из этого видео вы узнаете, что такое машинное обучение, какие бывают нейронные сети и чем инженер машинного обучения отличается от data scientist.
0:01:14 Про себя
0:42:15 Что такое Machine Learning
0:47:36 В каких областях применяется ML
0:52:16 Что такое модель данных
0:56:55 Градация специалистов в ML
1:05:59 Типы моделей машинного обучения
1:10:26 Про нейросети
1:12:48 Разметка данных
1:13:57 Проблемы в ML
1:19:36 Самообучающиеся модели
1:22:09 Про Искусственный Интеллект
1:27:17 Как стать ML-инженером
1:35:08 Про собеседования
1:37:43 Источники знаний для ML-специалиста
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/7bUYEMZVMCE
Machine Learning
🖥 Представлена YandexGPT 3 Lite. Она будет полезна в сценариях, где важна скорость ответа
Яндекс выпустил облегченную версию генеративной модели третьего поколения, которая подойдет разным типам бизнеса для решения рутинных задач в реальном времени. К примеру, будет полезна как чат-бот консультант на сайтах, в качестве подсказки операторам в колл-центрах или как суммаризатор деловых встреч. Новая модель доступна клиентам Yandex Cloud через API. А на Хабре можно прочитать подробнее про ключевые этапы ее обучения и узнать о том, как происходил процесс превращения просто умной модели в модель-ассистента.
Machine Learning
Яндекс выпустил облегченную версию генеративной модели третьего поколения, которая подойдет разным типам бизнеса для решения рутинных задач в реальном времени. К примеру, будет полезна как чат-бот консультант на сайтах, в качестве подсказки операторам в колл-центрах или как суммаризатор деловых встреч. Новая модель доступна клиентам Yandex Cloud через API. А на Хабре можно прочитать подробнее про ключевые этапы ее обучения и узнать о том, как происходил процесс превращения просто умной модели в модель-ассистента.
Machine Learning
⌨️ Хабр: победители конкурса «Технотекст» в номинации ML
Виктор Юрченко из Яндекса со статьей «Нейронные сети для планирования движения беспилотных автомобилей».
Котенков Игорь из Open Data Science со статьей «Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда».
Мурат Апишев со статьей «О методах позиционного кодирования в Transformer».
Machine Learning
Виктор Юрченко из Яндекса со статьей «Нейронные сети для планирования движения беспилотных автомобилей».
Котенков Игорь из Open Data Science со статьей «Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда».
Мурат Апишев со статьей «О методах позиционного кодирования в Transformer».
Machine Learning
Роль искусственного интеллекта в развитии стартапов в 2023 году
Сегодня свыше 50% российских компаний используют искусственный интеллект (ИИ) в своей работе, а еще 20% готовы внедрить нейросети в свою деятельность. От этой тенденции не отстают и стартапы, которые активно применяют инструменты ИИ, оптимизируя с их помощью рутинные задачи.
Machine Learning
Сегодня свыше 50% российских компаний используют искусственный интеллект (ИИ) в своей работе, а еще 20% готовы внедрить нейросети в свою деятельность. От этой тенденции не отстают и стартапы, которые активно применяют инструменты ИИ, оптимизируя с их помощью рутинные задачи.
Machine Learning
Яндекс прочтёт вслух 13000 книг: как работает новый виртуальный рассказчик в Букмейте
В этой статье разработчик технологии синтеза речи Яндекса рассказывает, с какими сложностями они с командой столкнулись, когда пытались внедрить технологию в книжный сервис.
Оказалось, что модель не знала, как правильно произносить редкие и необычные реплики и термины, из литературных произведений. Чтобы это исправить, нейросеть обучали на длинных текстах, содержащих множество повествований и описаний.
Machine Learning
В этой статье разработчик технологии синтеза речи Яндекса рассказывает, с какими сложностями они с командой столкнулись, когда пытались внедрить технологию в книжный сервис.
Оказалось, что модель не знала, как правильно произносить редкие и необычные реплики и термины, из литературных произведений. Чтобы это исправить, нейросеть обучали на длинных текстах, содержащих множество повествований и описаний.
Machine Learning
📚 Яндекс выложил свою библиотеку YaFSDP в опенсорс
С её помощью можно ускорить обучение больших языковых моделей с открытым исходным кодом до 25% и тратить до 20% меньше ресурсов графических процессоров, которые требуются для такого обучения. Библиотека была разработана в процессе обучения YandexGPT 3, а сейчас стала доступной для компаний, разработчиков и исследователей со всего мира.
Machine Learning
С её помощью можно ускорить обучение больших языковых моделей с открытым исходным кодом до 25% и тратить до 20% меньше ресурсов графических процессоров, которые требуются для такого обучения. Библиотека была разработана в процессе обучения YandexGPT 3, а сейчас стала доступной для компаний, разработчиков и исследователей со всего мира.
Machine Learning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Машинное обучение без навыков программирования
Существует множество инструментов для работы с моделями машинного обучения. Самыми популярными являются Python, R, TensorFlow, Keras, PyTorch. Но все они подразумевают навыки программирования.
Тем не менее, существуют и инструменты, позволяющие строить и обучать модели машинного обучения без знаний программирования. Их можно использовать для проверки гипотез, в образовательных целях или для лучшего понимания, как работает машинное обучение на практике.
В этом видео автор познакомит вас с некоторыми из таких инструментов:
00:45 Orange
04:19 KNIME
04:42 Weka
06:45 Playgroung.Tensorflow
10:03 Teachable Machine
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/RM8-NwtJ6eg
Machine Learning
Существует множество инструментов для работы с моделями машинного обучения. Самыми популярными являются Python, R, TensorFlow, Keras, PyTorch. Но все они подразумевают навыки программирования.
Тем не менее, существуют и инструменты, позволяющие строить и обучать модели машинного обучения без знаний программирования. Их можно использовать для проверки гипотез, в образовательных целях или для лучшего понимания, как работает машинное обучение на практике.
В этом видео автор познакомит вас с некоторыми из таких инструментов:
00:45 Orange
04:19 KNIME
04:42 Weka
06:45 Playgroung.Tensorflow
10:03 Teachable Machine
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/RM8-NwtJ6eg
Machine Learning