MBA в картинках (The Visual MBA) - Part II

Продолжая первый пост про книгу, расскажу про оставшиеся 8 глав

13. Рассмотрение и принятие решений - рассказ алгоритм вида: проблема -> цели -> альтернативы -> последствия -> компромиссы. А дальше автор рекомендует использовать волшебный вопрос "зачем", смотреть на вопрос с разных точек зрения и знать про наши biases и две системы мышления 1 и 2 Канемана и Тверски. Подробнее про мышление и принятие решений можно почитать книги из моих подборок: на тему системного и критического мышления и на тему работы мозга
14. Роль генерального директора - про решение задач и устранение проблем в условиях неопределенности, про постановку задачек по SMART (specific, measurable, assignable, realistic, time-related), а также про change management (про это можно почитать простенькую книгу "Наш айсберг тает", про которую я писал раньше и по мотивам которой часто проводят игры на тему внедрения изменений)
15. Стратегическое мышление - такая себе глава, где говорится про консенсус в принятии коллективных решений, а рядом говоритс о том, что надо знать когда принять решения самому. Приводятся в пример разные исторические лидеры и дальше оценивается их стиль принятия стратегических решений по итоговому результату:) В общем, проявление эффекта ореола во всей красе. Рекомендую по поводу стратегического мышления прочитать книгу "Теория игр. Искусство стратегического мышления в бизнесе и жизни", а по поводу заблуждений менеджеров почитать книгу "The Halo Effect", про которую я уже рассказывал
16. Креативность и инновации - рассказ про дивергенцию и конвергенцию, про метод мозгового штурма, человека типа Т. Рекомендую на тему креативности в компаниях прочитать книгу про Pixar "Корпорация гениев" ("Creativity, Inc"), про которую я уже рассказывал
17. Основы стартап-маркетинга - рассказ о том, как придумать крутую идею продукта, как работать с фокус-группами (используя подход шести шляп мышления), как продавать эмоции от использования продукта, а не его свойства
18. Производительность и мотивация - здесь разбирается модель принципала и агента, которую я люблю использовать для размышлений, а также упоминается сбалансированная система показателей (balanced scorecard), которая была модной 20 лет назад вместе с концепцией реинжиниринга бизнес-процессов:)
19. Глобальный менеджмент - как выходить на глобальный рынок, учитывая все отличия: культурные, административные, географические, экономические
20. Собираем все воедино - в этой главе автор показывает как построить путь к своему бизнесу используя знания из предыдущих глав (условно перечисляет в каком порядке знакомится с этими главами)

#Thinking #SelfDevelopment #Management #Leadership #MBA

Leetcode - прогресс за четвертый месяц

Продолжаю свою серию постов про свой опыт с Leetcode (смотри 1, 2, 3 и 4). Я закончил четвертый месяц с leetcode
- В курсе "Data Structures and Algorithms" осталось пройти только часть про динамическое программирование
- Пытаюсь стабильно решать ежедневные задачи, но под конец месяца срываюсь в пике (особенно, если куда-то уезжаю)
- Но решать только задачки на leetcode стало скучно - например, в отпуск я взял с собой книгу "Алгоритмический тренинг" от Максима Иванова, которая показалась мне интересной. Автор хорошо разбирает типовые задачи, причем разбор часто элегантнее, чем то, что я могу придумать сходу сам:)
В общем, дофамин от решения задач пока никуда не делся, поэтому я продолжаю тренироваться с алгоритмами. Правда, я думаю, что скоро начну решать задачки и на codeforces.com, так как задачи для самостоятельного решения из книги "Алгоритмический тренинг" ведут на codeforces, а я хочу проверять насколько хорошо я понял материал книги:)

#SelfDevelopment #Algorithm #Software #SoftwareDevelopment

Your AI Survival Guide • Sol Rashidi & Joe Reis • GOTO 2024

Интересный выпуск книжного клуба "Goto Book Club" про искусственный интеллект, в котором Joe Reis берет интервью у Sol Rashidi, автора книги "Your AI Survival Guide". И вот из чего состоит это интервью
- Sol рассказывает о своем опыте работы с искусственным интеллектом: помогала запускать IBM Watson в 2011, была Chief Data and AI Officer в Sony Music, Chief Data and Analytics Officer в Merck Pharmaceutical и т.д. В общем, она занималась AI в больших корпорациях, но уже 8 месяцев как она стала ex C-suite executive
- AI теперь демократизировался и он доступен не только крупным компаниям, что есть хорошо, но из-за этого возникает всеобщий хайп
- А книга посвящена реальным проблемам и неудачам, связанным с искусственным интеллектом, и как их избежать.
- Выбор AI стратегии в компании должен зависеть от зрелости самой организации и ее готовности к риску
- Если организация консервативна (как многие корпорации), то важно убедиться, что стратегия ориентирована на внутренний мир, а не на внешний. Суть в том, что мы можем подвести внутренних клиентов, когда пытаемся внедрить AI, но скорее всего мы не готовы экспериментировать на внешних клиентах
- Одновременно надо держать в голове крупные цели, но начинать с малого и тренировать мышцы (условно надо сорвать низковисящие фрукты и показать, что стратегия работает)
- Сол прикольно рассказывает о том, что при выборе провайдера AI решений не надо слушать маркетинговый булшит продажников, а надо общаться с инженерами и solution архитекторами (которые обычно есть у провайдеров) - это поволяет понять насколько решение реально закрывает ваши потребности и его действительно можно тащить в прод
- По мнению Сол open source подходит для небольших компаний или PoC, но в enterprise чаще используют managed сервисы. Отчасти это объясняется тем, что в enterprises в принципе любят коробки, так как крутые технари не готовы идти в условную корпорацию, поэтому собственных компетенций корпорациям не хватает.
- Дальше Joe задал вопрос про то, что ждет AI в будущем и Sol дала прогноз насчет трех вещей
-- В будущем компании начнут учитывать стоимость использования managed сервисах при оценке ROI внедряемых AI инноваций. Эту стоимость надо учитывать при внедрении решений. Сейчас все внедряют AI, но не всегда сводят экономику при этом
-- Сейчас на AI тратятся огромные энергетические ресурсы, как на тренировки, так и на inference. Это все не очень сочетается с ESG повесткой и устойчивым развитием. Дальше тренды на AI и ESG попробуют свести вместе
-- Сейчас хайп разворачивается вокруг LLM, которые показывают state-of-the-art результаты во многих областях. Много компаний делают foundational модели, другие файн-тюнят их под свои нужды. Сол предполагает, что дальше появится какой-то managed middle-layer, что позволит корпорациям не спускаться до уровня LLM.
- Под конец Joe спрашивает Sol о том, как разработчикам повышать свою квалификацию в AI и Сол отвечает, что надо начинать с использования искусственного интеллекта в собственной жизни и в решении собственных проблем. Это может быть полезным для повышения квалификации. Сол предлагает изучать различные приложения и игроков в этой области, а также экспериментировать с ними. Также она предлагает пройти курсы по AI от топовых университетов, что доступны на Coursera, Edx, Linkedin.

#DataScience #ML #AI #Data #PopularScience #Engineering

Последняя лекция. Мудрая книга о силе мечты (The Last Lecture) - Part I

Эта книга Рэнди Пауша и Заслоу Джеффри посвящена детским мечтам и их осуществлению. Рэнди был знаменитым профессором в Carnegie Mellon University, который занимался виртуальной реальностью еще когда это не было у всех на слуху. Около 20 лет назад ему диагностировали рак поджелудочное железы и шансов на излечение было немного. Руководство университета предложило ему выступить с "последней лекцией", что было традицией для профессоров, уходивших на пенсию. В итоге, Рэнди согласился дать лекцию, но рассказывал он не про достижения науки, а про достижение мечты вашего детства, а точнее про то, как прожить жизнь так, чтобы мечты стали реальностью. Про саму лекцию я рассказывал уже раньше. Но по мотивам лекции Рэнди решил написать еще и книгу, с чем ему помог Заслоу Джеффри, с которым общался Рэнди во время лечебных процедур и за 53 мини-лекции надиктовал все то, что вошло в итоговую книгу. Книга состоит из следующих частей
- Последняя лекция - предыстория, где автор рассказывает как он пришел к идее последней лекции и как ее готовил, одновременно пытаясь победить болезнь, но столкнувшись с метастазами после операции и химиотерапии, поняв, что проживет меньше года
- Воплоти в жизнь свои детские мечты - рассказы о том, как каждая детская мечта была реализована и как само их наличие и стремление к ним помогло Рэнди на протяжении жизни
- Авантюры ... и усвоенные уроки - очень интересные рассказы о полученных уроках, мне особенно понравилась история о "голландском дядюшке", что говорит горькую правду, но которая может помочь измениться к лучшем (у Рэнди это был фидбек от профессора, у которого он был ассистентом, о том, что он слишком высокомерен и это помешает ему добиться многого)
- Давай возможность другим людям воплощать их мечты - автор рассказывает о том, как будучи профессором он работал со своими студентами и помогал им достигать их своих целей. Например, тут была история о том, как сам Рэнди выступил в качестве "голландского дядюшки" для одного из студентов:) А за другого студента он вступился и добился, чтобы его не отчисляли за низкие результаты по матану и этот студент с блеском закончил университет и стал правой рукой Рэнди в исследовательской работе
- Как жить собственной жизнью - в этой части приведены очень крутые советы о том, каким принципам следовать в своей жизни, и я про эти принципы я написал в отдельном посте
- И наконец ... - финальная часть, в которой Рэнди делится тем, что он хотел бы сказать своим детям. И основная мысль тут такая

Я считаю, что родители должны учить детей получать радость от жизни и, самое главное, стремиться реализовать собственные мечты. Лучшее, что мы можем сделать, - это помочь им самим добиться цели.
Я желаю своим детям, чтобы они нашли собственный путь в жизни и сумели реализовать свои мечты. И поскольку в этот момент меня не будет рядом с ними, я хочу, чтобы они ззапомнили мои слова: "Дети, не пытайтесь понять, кем я хотел вас увидеть. Я хочу, чтобы вы стали теми, кем сами захотите стать!"

#SelfDevelopment #PublicSpeaking #Software

Последняя лекция. Мудрая книга о силе мечты (The Last Lecture) - Part II

В этом посте я продолжу рассказ о книге Рэнди Пауша Последняя лекция (The Last Lecture), о которой я говорил в прошлом посте. Здесь я расскажу про мысли Рэнди о том, как жить собственной жизнью и каким принципам следовать. Большую часть принципов я практикую сам, а оставшиеся я хотел бы практиковать, но это сложновато:)

- Мечтай по крупному
- Усердие лучше, чем понты
- Выбросить белый флаг - про неотвратимость некоторых событий
- Заключим сделку - про то, как можно изменить динамику взаимоотношений с человеком
- Не жалуйся, просто работай лучше
- Лечи болезнь, а не симптомы
- Не придавайте слишком много значения тому, что думают о вас окружающие
- Для начала сядьте рядом - про работу в группе
- Ищите в каждом лучшие стороны
- Думай о делах, а не о словах
- Если сразу добиться успеха не удалось ... пытайся снова и снова
- Будь первым пингвином - отсылка к тому, что надо пытаться реализовывать новые идеи и не бояться неудач. В крайнем случае ты получишь опыт, а опыт - это то, что приобретаешь, когда не получаешь желаемого:)
- Привлекай внимание людей
- Забытое искусство благодарственных писем
- Верность - это дорога с двухсторонним движением
- Решение пятничного вечера - рассказ Рэнди о том, как он достигал выдающихся результатов. Многие его спрашивали как он это делает и он отвечал "Все очень просто. Просто позвоните мне в офис в пятницу в 10 часов вечера и я вам все объясню". Так он подсвечивал то, что для достижения цели надо упорно трудиться
- Проявляйте благодарность
- Делайте подарки
- Рассчитывать можно только на то, что вы принесли с собой
- Плохие извинения хуже их полного отсутствия
- Говорите правду
- Не забывайте о коробке с мелками - их запах порождает воспоминания из детства
- Солонка за сто тысяч долларов - история про то, как в магазине в Дисней Парке поменяли бесплатно детям солонку, что они разбили, чтобы они не плакали и смогли подарить эту солонку родителям
- Нет работы, недостойно тебя
- Пойми, где ты оказался - пример того, как со своим уставом в чужой монастырь не ходят
- Никогда не сдавайся
- Помни об ответственности перед обществом
- Тебе нужно только попросить
- Прими решение: Тигра или Иа - быть оптимистом или пессимистом
- Как стать оптимистом
- Письма, письма, письма ... - про то, как письма знакомых и незнакомых людей помогали Рэнди на протяжении его последних дней. Эти письма стали приходить к нему после появления его последней лекции на Youtube и прихода настоящей популярности

#SelfDevelopment

Остановка. Мокьюментари-драма с элементами детектива @ Театр "Практика"

Вчера мы с женой ходили на эту постановку и нам понравилось. Завязка всей истории звучит так

Однажды муж, отец и успешный бизнесмен Виктор Волков остановил свой BMW 5-й серии возле трамвайной остановки, вышел из машины и сел на скамейку. Это событие привлекло внимание всего города и разрушило две счастливые семьи.

На самом представлении ты попадаешь в небольшой зал, где восемь рядов сидений по 11 мест и сцена начинается прямо от первого ряда:) Сама сцена минималистична - есть наклоненный полукруг в центре диаметром в 3-4 метра с кубиком на нем и 4 отдельных кубика по краям, на которых могут сидеть артисты. Логично, что актеров как раз четверо - двое мужчин и двое женщин, которые играют семейные пары. Все остальные персонажи появляются в виде больших голов прямо внутри наклоненного круга, который оказывается экраном, на котором транслируются их мини-видео интервью в нужные моменты постановки. В общем, интерьер не отвлекает от игры актеров, которые показывают как может выглядеть остановка в жизни каждого человека и к каким последствиям она может привести. Эта постановка местами веселая, а местами грустная, подталкивает на размышления:)

#Theater #SelfDevelopment #Culture

Глубокое обучение и анализ данных. Практическое руководство

Прочитал эту книгу Дмитрия Малова за пару недель, что пришлись на отпуск и разъезды. Книга издана в 2023 году и сопровождается кодом и графиками, что доступны на Github. В книге 270 страниц, разделенных на 8 отдельных глав, причем автор пытается сначала изложить необходимые основы, а дальше уже переходить к практике и примерам:
1. Основы машинного обучения - здесь автор начинает с базиса, в который входит
- Линейная алгебра - скаляр, вектор, матрица, тензор, норма
- Теория информации и теорвер - случайная величина, распределение вероятности, условная вероятность, матожидание, дисперсия, ковариация, правило Байеса
- Основные понятия машинного обучения и решаемые задачи - классификация, регрессия, обнаружение аномалий, машинный перевод, структурный вывод, синтез и выбборка), а также отношение к опыту при обучении и варианты обучения с учителем, без учителя, с частичным привлечением учителя, а также обучение с подкреплением
- Основы разработки: синтаксис python, основы ооп (абстракция, инкаспусляция, полиморфизм, наследование и композиция), процессы разработки: waterfall и agile:)
2. Основные алгоритмы машинного обучения - здесь автор начинает с предобработки данных, а дальше рассматривает алгоритмы снижения их размерности: линейные и нелинейные методы, линейную и логистическую регрессию, деревья решений, метод опорных векторов, наивный байесовский классификатор, k-means, k nearest neighbors, случайный лес и алгоритм градиентного бустинга. Все это умещается в 30 страниц, поэтому если вы отдельно не изучали все эти вещи, то иногда сложно успевать за мыслью автора (я слава богу до этого это все уже ботал лет 10 назад, когда у меня был приступ самообразования и я зависал на Coursera и Edx)
3. Основы глубокого обучения - здесь автор начинает с обратного распространения ошибки (backpropagation), дальше рассказывает про персептрон, цепь Маркова, машину Больцмана, сеть Хопфилда, сверточные нейронные сети (CNN), трансформеры, рекуррентные нейронные сети (RNN), автокодировщики, генеративно состязательные сети (GAN). А в конце приводит пример системы, которую автор походу делал для whitepaper или диплома:)
4. Основы data science - интересно, что тут рассказ начинается с методологии работы с данными, а точнее с CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining, дальше рассказывается про роли в команде ML-разработки, где примечательны data analyst, data engineer, data scientist. Дальше автор рассказывает про тренды: deep fakes и борьба с ними, интерес бизнеса к обучению end2end моделей, Auto ML для low-code и no-code использования, MLOps (я недавно писал про whitepaper на эту тему от Google и участвовал в подкасте на эту же тему). А заканчивает эту главу автор тем, что рассматривает популярные библиотеки для ML разработки, среди которых хотелось бы упомянуть TensorFlow, PyTorch, Keras
5. Задачи глубокого обучения - в этой главе автор приводит примеры задач и показывает как их можно решать при помощи deep learning. Тут как раз пригодится код из репозитория, чтобы поиграть с задачами самому. Тут есть примеры аугментации данных, компьютерного зрения и использования OpenCV, классическая задача на распознование символов, обработка естественного языка, обработка аудио, а также обработка видео. В общем, в этой и следующих трех главах собрана самая мякотка:)
6-8. Последние три главы посвящены знакомству с TensorFlow, Keras и PyTorch. Здесь показано как решать задачи из 5 главы с использованием конкретной библиотеки.

Если финализировать саммари по книге, то она показалась мне кратким интро в область deep learning. В ней есть вся нужная базовая инфа, но чтобы ее понять придется почитать дополнительные материалы. Здесь же есть примеры задач и код, который может стать стартовой точкой для ваших экспериментов. В общем, книга мне скорее понравилась, но надо учесть, что за исключением конкретных библиотек TensorFlow, Keras и PyTorch все остальное я уже достаточно давно и неплохо изучил:)

#AI #Math #Statistics #Software #DataScience #ML