Ночной дозор лунного затмения

В коем то веке нам везёт: уже сегодня вечером в наших краях можно увидеть полное лунное затмение!
Регистрация на выезд уже открыта

Помимо лунного затмения мы сможем увидеть в телескоп Сатурн, Двойное скопление Персея, Туманность Северная Америка

Можно пропустить лекцию и приходить сразу на выезд

При регистрации я вышлю вам рекомендации по экипировке

event_data = {
"date": "7 сентября",
"place": "тайм-кафе Среда обитания",
"lection time": "19:00-19:40",
"start time": "19:40",
"location": "Делиблато",
"Cost": "3000 RSD",
"Registration": "в лс @consolomon"
}

UPD: Осталось 2 места

————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

Просмотр и обсуждение аниме “Psycho-pass”
Вторая встреча

После знакомства с Японией будущего, события развиваются стремительно: два непримиримых врага, блюститель Когами Синья и безжалостный Максимиа Сёго — наконец встретятся лицом к лицу, а великая пророчица Сивилла раскроет нам свою истинную сущность.

В 1 сезоне сериала 22 эпизода по 22 минуты
Таким образом, это будет 2-я из 3-х встреч со следующим планом:
- Просмотр с 9 по 16 эпизод (с перерывом посередине)
- Формат просмотра: японская озвучка + русские субтитры
- Анализ и обсуждение в перерыве и после просмотра

На этом пути с нами остаётся София Широгорова — специалистка по военной истории ХХ века, авторка канала @stalagnull и ценитель аниме

Продолжим следить за своим оттенком психопаспорта в это воскресенье, 14 сентября в Среде обитания

Вход — свободный донат
Ждём вас!

event_data = {
"date": "14 сентября",
"time": "18:00-22:00",
"place": "тайм-кафе Среда обитания",
"cost": "Free donation",
"registration": "по ссылке"
}

Просмотр и обсуждение аниме “Psycho-pass”
Финал 1го сезона

Маски сброшены: система Сивилла раскрыла нам свою сущность и предлагает сложный выбор тем, кто не готов мириться её правилами. Что выберут главные герои? Как это изменит их и саму систему? Каков итог борьбы Максисимы с системой?

В 1 сезоне сериала 22 эпизода по 22 минуты
Таким образом, это будет финальная для встреча 1го сезона со следующим планом:
- Просмотр с 18 по 22 эпизод (с перерывом посередине)
- Формат просмотра: японская озвучка + русские субтитры
- Анализ и обсуждение в перерыве и после просмотра

На этом пути до самого конца с нами будет София Широгорова — специалистка по военной истории ХХ века, авторка канала @stalagnull и ценитель аниме

Продолжим следить за своим оттенком психопаспорта уже завтра, 20 сентября в Среде обитания

Вход — свободный донат
Ждём вас!

event_data = {
"date": "20 сентября",
"time": "18:00-22:00",
"place": "тайм-кафе Среда обитания",
"cost": "Free donation",
"registration": "по ссылке"
}

Лекция «(Не)Знаменитые учёные и их (не)знаменитые открытия: атомная модель Бора»

7 октября 1885 года родился Нильс Бор, один из ключевых основателей квантовой механики. Больше всего он запомнился миру своим знаменитым спором с Эйнштейном об интерпретациях и истинности квантовой механики, завершившегося победой Бора на Копенгагенской Конференции 1927 года. Его модель атома была лишь одной из многих в тот период и прошла почти незамеченной для истории физики. Однако эта модель стала краеугольным камнем целой науки, объясняющим все её основные постулаты, и эта наука — Химия.

Модель Бора оказалась гениальной по 2 причинам:
1) Она объясняет, как из физических свойств электронов в атомах получаются химические свойства веществ и периодический закон Менделеева
2) Она невероятно простая и доступная для понимания.

Поэтому уже завтра по этому поводу в Среде обитания пройдёт лекция, где я расскажу, как Нильс Бор придумал эту модель, покажу, как из неё следует периодический закон хим. элементов, и причём тут принцип запрета Паули и длина волны де Бройля.

event_data = {
"difficulty": "4.9*"
"date": "10 октября",
"time": "20:00-21:30",
"place": "тайм-кафе Среда обитания",
"cost": "Free donation",
"registration": "в лс @consolomon"
}

————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

Лекция «Математика повсюду: искусственные нейросети»

Эта лекция — часть цикла «Математика повсюду». Но ещё это первая часть специальной серии, посвящённой нейросетям

Вас ждёт разбор следующих тем:
- Что такое перцептрон и почему он очень важен в истории развития ИИ?
- Как математика представляет искусственный нейрон и мыслительный процесс в виде обычной функции?
- Что такое функция ошибки и градиентный спуск? И как на их основе можно смоделировать обучение нейросети?
- От теоретической модели к решению практической задачи: проследим весь путь

В рамках лекции я продемонстрирую весь процесс решения классической задачи машинного обучения: распознавание цифр через обучение на дата-сете MNIST

Вход — свободный донат

event_data = {
"difficulty": "7.3*"
"date": "2 ноября",
"time": "20:00-22:00",
"place": "тайм-кафе Среда обитания",
"cost": "Free donation",
"registration": "по ссылке"
}

P. S. Скоро в следующих частях: "Биологические нейросети", "Нейроинтерфейсы и нейроморфные чипы"

————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

В преддверии лекции стоит поведать о том, что на днях произошло знаковое событие в индустрии машинного обучения:

Рыночная капитализация компании NVIDIA достигла 5 трлн долларов (сейчас чуть ниже), тем самым обойдя остальных техногигантов: Alphabet (Google), Apple, Amazon и др.

NVIDIA — крупнейшая компания, которая разрабатывает процессоры, используемые в машинном обучении. Производством этих чипов занимается TSMC — 9 место в топе по капитализации.

Для сравнения: ближайший конкурент NVIDIA на рынке чипов, компания AMD — 24 место в топе.

Ну а я жду всех в 20:00 в Среде обитания


————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

Для расширения охвата тем, связанных с нейронауками, между лекциями о них, будет один важный для меня анонс.

Обещаю, что канал в первую очередь был и остаётся для учебных и просветительских целей, и этот анонс связан с нейронауками глубже, чем может показаться на первый взгляд. К тому же он внесёт ясность в то, почему я начал цикл лекций о нейронауках именно в эти даты

В мире аниме есть одно произведение, особенно значимое для меня по многим причинам:

Во-первых, с него начался мой объективный интерес к нейронаукам

Во-вторых, его первоисточником является не манга (японские комиксы), а ранобэ — текстовая серия романов со специфической композицией. При этом аниме франшиза выходит уже больше 10 (!) лет и продолжит выходить, т.к. автор оригинала продолжает писать новые тома.

В-третьих, его сложно вписать в рамки одного жанра: я думаю, что если оценивать из нынешней точки развития серии, то это научная фантастика с элементами фэнтези.

В-четвёртых, почти все книги серии написаны ещё до глобальной революции ИИ, перед самым её началом.

И хотя я сам признаю, что по личным причинам не могу быть достаточно объективен при его анализе, всё же предлагаю взглянуть на него, как пример оригинального видения будущего технологий нейросетей, нейроинтерфейсов и того, как они изменят нашу жизнь.

Sword Art Online — дополнительный показ первых серий

Итак, 6 ноября, в день рождения Айнкрада, марафон SAO начался!

И чтобы больше желающих смогло присоединиться, решено провести дополнительный показ 1-7 серий 1го сезона в это воскресенье, в 18:00

Вход — свободный донат
Ждём вас!

event_data = {
"date": "9 ноября",
"time": "18:00-21:00",
"place": "тайм-кафе Среда обитания",
"cost": "Free donation",
"registration": "по ссылке"
}

————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

Клуб решения задач Code Solving Club

В поиске исправления ошибок часто находится новое верное решение. На лекции по нейросетям, я недооценил затраты времени на полное решение задачи (со мной такое бывает), но в результате мне помогли найти другой путь и вместе с тем оживить другой формат — регулярный буткэмп по решению задач из LeetCode и его аналогов. Самостоятельно я не решался на такой формат за неимением практики, но нашлась более опытная коллега, с которой и познакомитесь на первом собрании

LeetCode — самая крупная онлайн-платформа для подготовки разработчиков к собеседованиям. Каждую неделю мы будем отбирать и решать задачи с таких платформ, а ещё придумывать более прикладные задачи самостоятельно с полным разбором решений.

План собраний клуба:
> 1й час мы решаем 1 разминочную и 2-3 тематические, выбранные Alice задачки на LeetCode (с таймером по желанию)
> 2й час мы решаем или продолжаем решать большую практическую задачу выбранную мной
или
> решаем задачи, которые выбрали вы сами

Собрания будут в уже привычной Среде обитания, каждый понедельник, начиная с 10 ноября, с 19:30 до 21:30.

Вход — свободный донат

event_data = {
"date": "каждый понедельник
"time": "19:30-21:30",
"place": "тайм-кафе Среда обитания",
"cost": "free donation",
"registration": "@consolomon"
}

————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

Code Solving Club — updates

После проведения первого собрания клуба, ваш интерес стал очевиден, и сам формат клуба тоже стал обрёл более точные очертания:
> Начало собрания сдвигается с 19:00 на 19:30
> 1й час мы решаем 1 разминочную и 2-3 тематические, выбранные Alice задачки на LeetCode (с таймером по желанию)
> 2й час мы решаем или продолжаем решать большую практическую задачу выбранную мной
или
> решаем задачи, которые выбрали вы сами

Сегодня на 2-ом часе мы начнём подробное поэтапное решение распознавание цифр по дата-сету MNIST (да-да ту самую)

Поэтому уже сегодня и каждый следующий понедельник ждём вас!

Не забывайте записываться для упрощения модерации посещаемости

Лекция «Биологические нейросети: большой обзор»

Эта лекция — вторая часть специальной серии, посвящённой нейросетям

С момента публикации Ходжкином и Хаксли их модели (и во многом благодаря ей) исследования биологических нейросетей ушли далеко вперёд: появилось само понятие нейросети, появилось (частичное) понимание генетической кодировки процесса развития нервной системы, появилось понимание разницы между физиологической и логической структурой мозга, появились методы нахождения взаимосвязей между этими структурами — этот список расширяется на недостижимой для ХХ века скорости. Теперь у этого направления появилось собственное название — нейронауки.

На лекции вас ждёт обзор основных достижений нейронаук:

- Отказ от некоторых устаревших представлений, ставших стереотипами
- Всё многообразие нейромедиаторов, их рецепторов и цепочек взаимосвязей между ними
- Как эти взаимосвязи проявляют себя в нашем настроении и поведении
- Физический коннектом мозга — “святой Грааль” нейронаук: последние результаты и почему до Грааля ещё очень далеко
- Современные методы исследований in-vivo: от МРТ и ПЭТ до ЭЭГ с ML
- Какие преимущества и слабости подарили нам эволюционные механизмы

Вход — свободный донат

event_data = {
“date”: ”29 ноября“,
“place”: “тайм-кафе Среда обитания”,
“time”: “15:00-17:00”,
“Cost”: “Free donation”
“Registration”: “по ссылке”
}

————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

Лекция «Машинное обучение в биохимии: AlphaFold»

Это лекция — третья часть специальной серии посвященной нейросетям

Вместе со стремительным развитием машинного обучения начались активные поиски задач, которые до этого момента считались неподъёмными, но теперь могут стать решаемыми с помощью нейросетей нового поколения. Одной из них стала задача фолдинга (складывания) белков.

В результате, всего за несколько лет команда DeepMind нашла решение — нейросетевую модель AlphaFold и за это получила нобелевскую премию по химии 2024 года.

В рамках лекции мы разберём:

- Почему решение задачи фолдинга белков не просто важно, а революционно для биологии и медицины
- Краткую историю появления DeepMind и AlphaFold
- В чём сложность этой задачи
- Принципы работы AlphaFold: какие прорывные идеи стоят за этим
- Пути дальнейшего развития AlphaFold
- Какие ещё подобные задачи могут быть решены нейросетями

Также на лекции будет демонстрация профессионального использования AlphaFold от практикующего биоинформатика

Приходите в эту пятницу, 26 декабря в 19:00 в Среду обитания

Вход — свободный донат

event_data = {
“date”: ”26 декабря“,
“place”: “тайм-кафе Среда обитания”,
“time”: “19:00-21:00”,
“Cost”: “Free donation”
“Registration”: “по ссылке”
}

————
@tech_illumination — просвещение в науке, технологиях, инженерии и математике

Ссылки на материалы к лекциям о нейросетях

После трёх лекций о нейросетях накопился длинный список полезных материалов, поэтому предисловие краткое, чтобы всё влезло в 1 пост

- Курс видео-лекций о нейросетях и LLM: https://youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi&si=aCzCJGr9Lpj3wPxU

- Полномасштабный физический коннектом в 1 куб мм мозга человека: https://h01-release.storage.googleapis.com/gallery.html

- Подробный интерактивный атлас высокого разрешения всех областей мозга человека: https://github-pages.ucl.ac.uk/NextBrain/#/atlas

- Полномасштабный полный физический коннектом мухи дрозофилы: https://flywire.ai/

- Видео-лекция о модели Хорджкина-Хаксли: https://youtu.be/zOmhHE2xctw?si=rqJ28Yw5oXm-zTt4

- Видео-лекция о динамике состояний нейронов в модеди Ходжкина-Хаксли: https://youtu.be/gLtGVEhMFN4?si=VGCpn2F2Ge4_cXCV

- Проект поиска стабильных кристаллических структур при с заданным химическим составом (USPEX): https://uspex-team.org/en

- Курс Артема Оганова (автора проектора USPEX) о дизайне новых материалов: https://postnauka.org/courses/40012

- Онлайн сервис доступа к AlphaFold 3: https://alphafoldserver.com/

- База данных белков с подробной информацией (наподобие Github): https://www.uniprot.org/

- База данных белков с экспериментально полученными структурами: https://www.rcsb.org/

- Бесплатные приложения для работы со структурами белков: PyMOL, ChimeraX

- Видео-лекция Veritasium об AlphaFold: https://youtu.be/P_fHJIYENdI?si=rJRis94gro82ILBB
Лицензированный профессиональный перевод на русском: https://youtu.be/2l-dv_z4KUc?si=-vNozqaWmOCtCI1t

- “The thinking game” — документальный фильм об Демисе Хассабисе и DeepMind в целом: https://youtu.be/d95J8yzvjbQ?si=IQL4xFfBshFvZ3en

Уже закончилась зима, в Белграде даже зацвели деревья, а я всё не мог выйти из "зимней спячки"
Но когда-то всё равно нужно "проснуться" и продолжить заниматься делом

И по старой доброй традиции, сразу анонс и сразу на завтрашний день: