Player FM - Internet Radio Done Right
20 subscribers
Checked 8d ago
Ditambah four tahun yang lalu
Kandungan disediakan oleh VTB Bank. Semua kandungan podcast termasuk episod, grafik dan perihalan podcast dimuat naik dan disediakan terus oleh VTB Bank atau rakan kongsi platform podcast mereka. Jika anda percaya seseorang menggunakan karya berhak cipta anda tanpa kebenaran anda, anda boleh mengikuti proses yang digariskan di sini https://ms.player.fm/legal.
Player FM - Aplikasi Podcast
Pergi ke luar talian dengan aplikasi Player FM !
Pergi ke luar talian dengan aplikasi Player FM !
Podcast Berbaloi untuk Didengar
DITAJA
E
Exile


1 Episode 21: The Heiress Who Helped End School Segregation 35:10
35:10
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai35:10
Hilde Mosse comes from one of the wealthiest families in Berlin and stands to inherit an enormous fortune. But she longs for something more meaningful than the luxurious lifestyle her family provides. So Hilde decides to pursue her dream of becoming a doctor. As the Nazis take power in Germany and the Mosse family is forced to flee, Dr. Hilde Mosse lands in New York having nearly lost everything.. She finds her calling treating the mental health of Black youth – and the symptoms of a racist system. In addition to photographs, school records, and correspondence spanning Hilde Mosse’s entire lifetime, the Mosse Family Collection in the LBI Archives includes the diaries she kept between 1928 and 1934, from the ages of 16-22. Hilde’s papers are just part of the extensive holdings related to the Mosse Family at LBI. Learn more at lbi.org/hilde . Exile is a production of the Leo Baeck Institute, New York and Antica Productions. It’s narrated by Mandy Patinkin. This episode was written by Lauren Armstrong-Carter. Our executive producers are Laura Regehr, Rami Tzabar, Stuart Coxe, and Bernie Blum. Our producer is Emily Morantz. Research and translation by Isabella Kempf. Voice acting by Hannah Gelman. Sound design and audio mix by Philip Wilson. Theme music by Oliver Wickham. Please consider supporting the work of the Leo Baeck Institute with a tax-deductible contribution by visiting lbi.org/exile2025 . The entire team at Antica Productions and Leo Baeck Institute is deeply saddened by the passing of our Executive Producer, Bernie Blum. We would not have been able to tell these stories without Bernie's generous support. Bernie was also President Emeritus of LBI and Exile would not exist without his energetic and visionary leadership. We extend our condolences to his entire family. May his memory be a blessing. This episode of Exile is made possible in part by a grant from the Conference on Jewish Material Claims Against Germany, which is supported by the German Federal Ministry of Finance and the Foundation Remembrance, Responsibility and Future.…
Деньги любят техно
Tandakan semua sebagai (belum) dimainkan
Manage series 2948420
Kandungan disediakan oleh VTB Bank. Semua kandungan podcast termasuk episod, grafik dan perihalan podcast dimuat naik dan disediakan terus oleh VTB Bank atau rakan kongsi platform podcast mereka. Jika anda percaya seseorang menggunakan karya berhak cipta anda tanpa kebenaran anda, anda boleh mengikuti proses yang digariskan di sini https://ms.player.fm/legal.
Пока весь мир ждет революции в развитии искусственного интеллекта, мы говорим с теми, кто его создает. Новые сезоны подкаста «Деньги любят техно» посвящены науке о данных, машинному обучению, дата-инженерии и всему, что с этим связано. Говорим с экспертами из науки, исследователями и практиками из компаний различных отраслей – про развитие ML, данные, дата-аналитику и влияние технологий, которые принято называть «искусственным интеллектом», на бизнес.
…
continue reading
55 episod
Tandakan semua sebagai (belum) dimainkan
Manage series 2948420
Kandungan disediakan oleh VTB Bank. Semua kandungan podcast termasuk episod, grafik dan perihalan podcast dimuat naik dan disediakan terus oleh VTB Bank atau rakan kongsi platform podcast mereka. Jika anda percaya seseorang menggunakan karya berhak cipta anda tanpa kebenaran anda, anda boleh mengikuti proses yang digariskan di sini https://ms.player.fm/legal.
Пока весь мир ждет революции в развитии искусственного интеллекта, мы говорим с теми, кто его создает. Новые сезоны подкаста «Деньги любят техно» посвящены науке о данных, машинному обучению, дата-инженерии и всему, что с этим связано. Говорим с экспертами из науки, исследователями и практиками из компаний различных отраслей – про развитие ML, данные, дата-аналитику и влияние технологий, которые принято называть «искусственным интеллектом», на бизнес.
…
continue reading
55 episod
Semua episod
×Д
Деньги любят техно

1 Лица Data Fusion. Максим Коновалихин: о науке в бизнесе, подходе к созданию команды и трендах в ИИ 42:34
42:34
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai42:34
Наука о данных — сфера, в которой ученые не только генерируют идеи, но и воплощают их на практике: у менеджеров, которые отвечают за Data Science в корпорациях, нередко есть обширный научный бэкграунд. Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ, относится именно к такому типу управленцев. Символом этого эпизода в продолжение «китайской линии» нового сезона стал дракон, созерцающий жемчужину мудрости. О том, что представляет из себя мудрость руководителя, всесилен ли AGILE и в чем суперсила нашумевшего DeepSeek, с Максимом Коновалихиным беседует Денис Суржко.…
Д
Деньги любят техно

1 Лица Data Fusion: Александр Крайнов о развитии ИИ, командной работе и мотивации сотрудников 1:07:27
1:07:27
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai1:07:27
Технологические компании, которые хотят быть лучшими в мире, стремятся собрать у себя самых сильных сотрудников. О карьерной траектории современного Data Science-специалиста, мотивации сотрудников, создании сплоченных команд и важных профессиональных качествах в новом эпизоде подкаста сезона «Лица Data Fusion» рассказал Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта в Яндексе. Ведущий подкаста — Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ, в уютной беседе за чаем обсудил с Александром роль руководителя, гибкость в подходах к работе с людьми, настоящее и будущее искусственного интеллекта. И чем различаются подходы к работе специалистов по ИИ из России и Китая. Подкаст «Деньги любят техно» можно смотреть в VK Видео и Rutube или слушать в аудио-версии на любимой подкаст-платформе. Нам очень важны ваши реакции и комментарии!…
Д
Деньги любят техно

1 ML в ритейле: как посчитать ажиотаж и научить ИИ работать вместе с человеком 1:02:49
1:02:49
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai1:02:49
К предновогоднему ажиотажу продуктовые сети начинают готовиться с лета. Чтобы товаров на полке хватало, а праздничные акции радовали покупателей, необходима слаженная работа множества специалистов. Как в этом задействованы дата-инженеры, где невозможно обойтись без ИИ, и как машинное обучение помогает торговым сетям справиться с ежедневной рутиной? В новом эпизоде подкаста «Деньги любят техно», посвященного Data Science в различных отраслях, говорим об этом с представителями X5 Group. А еще подводим итоги года. Гостями эпизода стали директор по управлению данными X5 Tech Тигран Саркисов и директор по развитию искусственного интеллекта Х5 Tech Михаил Неверов. Ведущий эпизода — начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ Юлий Шамаев. Смотрите и слушайте подкаст на платформах VK Видео, Rutube и на популярных аудио-площадках.…
Д
Деньги любят техно

1 Лица Data Fusion: Алексей Каширин о математике, роли руководителя и ИИ как новом социальном игроке 49:32
49:32
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai49:32
В новом эпизоде серии «Лица Data Fusion» с Алексеем Кашириным, директором Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка, говорим про выбор между научной карьерой и бизнесом, смелость ученых, врожденные и нарабатываемые качества руководителя, работу с сотрудниками и воспитание детей. Ведущий сезона Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ, пригласил Алексея на теплую беседу за чаем, чтобы проводить 2024 год за обсуждением интересных тем. Среди них: карьера и достигаторство, «природные» таланты и упорный труд, влияние ИИ на общество, качества и знания, которые необходимы всем людям, стремящимся к чему-то значимому. Запасайтесь согревающим напитком и включайте эпизод — «Деньги любят техно» можно смотреть в VK Видео и Rutube или слушать в аудио-версии на популярных подкаст-платформах.…
Д
Деньги любят техно

1 Data Science с человеческим лицом: ML в проектах от телекома до медицины 52:20
52:20
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai52:20
Как пройти путь от выстраивания собственной Data Science-экспертизы в телеком-индустрии до поставки ИИ-решений далеко за ее пределы? Как растут и расширяются компетенции датасайентистов, и почему проекты, связанные с ИИ, важны для государства, бизнеса и общества? С директором по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна, генеральным директором «МедТех ИИ» Константином Романовым обсудили широкие возможности применения и демократизацию ML. Ведущие выпуска: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель. Подкаст доступен в видео-версии на платформах VK Видео и Rutube, а также на популярных подкаст-площадках. Подпишитесь, чтобы поддержать нас и не пропустить новые эпизоды сезона Data Science.…
Д
Деньги любят техно

1 Лица Data Fusion: Иван Оселедец о пути в науку, современной аспирантуре и Data Science 53:12
53:12
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai53:12
За научным или практическим успехом всегда стоят конкретная личность и команда. На конференциях обсуждаются результаты работы, но мы мало знаем о людях, которые ее делают. Эта идея легла в концепцию нашего специального сезона «Лица Data Fusion», который мы запускаем в преддверии конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. Герой первого эпизода этой серии — доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор института AIRI, профессор «Сколтеха» Иван Оселедец. О современных ученых, работе с людьми и будущем, связанным с развитием ИИ, с Иваном поговорил ведущий специального сезона — заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ Денис Суржко. Наши герои беседуют за чаем – рекомендуем и вам запастись теплым напитком и включить эпизод: «Деньги любят техно» можно смотреть в VK Видео или слушать в аудио-версии.…
Д
Деньги любят техно

1 Где можно и где нельзя без ML в промышленности 55:39
55:39
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai55:39
Работа Data Science-специалистов в промышленных компаниях строится по своим правилам и требует специфических навыков: нужно не только любить математику, но и дружить с физикой, и разбираться в технологии. Кроме того, работа DS-команд вплотную связана с людьми и процессами на производстве. Есть и особенности в работе с данными: всевозможные промышленные агрегаты оставляют огромный цифровой след в системах, и тем самым создают почву для внедрения ИИ-продуктов. При этом «все, что можно сделать без искусственного интеллекта, надо делать без искусственного интеллекта», – уверен гость выпуска, директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко. Ищем сходства и различия в задачах DS-команд в финтехе и промышленности, обсуждаем проблемы и решения, выделяем главные направления развития ML в этих сферах. Ведущие выпуска: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель. Подкаст доступен в видео-версии на платформе VK Видео и на всех популярных аудио-платформах. Подпишитесь, чтобы поддержать нас и не пропустить новые эпизоды сезона Data Science.…
Д
Деньги любят техно

1 Как интересные задачи затягивают в Data Science 49:23
49:23
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai49:23
Использовать машинное обучение везде, где это возможно и целесообразно — и в пользовательских сервисах, и во внутренних процессах. Такую парадигму развития ML в компании озвучил Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито». Обсудили, с чего начинается путь в Data Science, какие задачи кажутся самыми интересными и в каких процессах без ML уже не обойтись – а также то, как из гипотезы рождается продукт и какие «созидательные кейсы», позволяющие улучшить клиентский опыт, особенно важны IT-компаниям. Ведущие эпизода: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель. Этот выпуск — «пилот» пятого сезона, который мы запускаем и в уже привычном формате аудио, и в новом для нашего подкаста формате видео. Слушайте и смотрите нас на удобных вам площадках и поддержите подкаст, если считаете, что он приносит пользу!…
Д
Деньги любят техно

1 Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS 41:14
41:14
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai41:14
С командой дата-сайентистов из ВТБ подводим итоги 2023 года в темах развития нейросетей, машинного обучения, инструментов на базе ИИ. Конечно же говорим про большие языковые модели и начало гонки генеративного AI среди бигтехов. Делимся своим опытом использования нейросетей в работе и в жизни. Говорим об этике, философски обсуждаем настоящее и немного фантазируем о будущем. И пытаемся узнать, когда ИИ поработит человечество. Участники: • Антон Бабак, тимлид в команде перспективных алгоритмов машинного обучения • Иван Яруков, Senior DS, моделирование в крупном бизнесе и СМБ • Анатолий Глушенко, тимлид DS, моделирование партнерств и ИТ-процессов Ведущая: • Технологический обозреватель Марина Эфендиева Подпишитесь, чтобы послушать другие эпизоды сезона Data Science в подкасте «Деньги любят техно».…
Д
Деньги любят техно

1 MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source 48:44
48:44
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai48:44
Машинное обучение так или иначе уже применяется в компаниях самых разных масштабов и направлений деятельности. Однако для выстраивания зрелой ML-инфраструктуры и перехода к эффективным MLOps-практикам требуется понимание: с чего начать, на какие платформы обратить внимание, к каким инструментам присмотреться внимательнее, а какие подойдут лишь для разовых экспериментов. К инструментам MLOps для больших исследовательских и бизнес-задач предъявляется три базовых требования: интерпретируемость, воспроизводимость, надёжность. Как среди десятков Open-Source-инструментов выбрать правильные, что могут или не могут использовать компании, к которым предъявляются высокие требования стандартизации, на чем должен основываться выбор между облаками и InHouse для ML — в третьем выпуске серии MLOps обсудили Юрий Карев, руководитель управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Алексей Незнанов, к.т.н, старший научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ. Подпишитесь, чтобы не пропустить новые эпизоды сезона Data Science в подкасте «Деньги любят техно». Дополнительные материалы: Ссылки на полезные ресурсы к этому эпизоду ищите в нашем блоге на Хабр: https://habr.com/ru/companies/vtb/news/778270/…
Д
Деньги любят техно

1 MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными 1:19:09
1:19:09
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai1:19:09
Во второй части большой темы про MLOps, которую мы разбили на несколько эпизодов подкаста, ещё глубже погружаемся в тему машинного обучения и работы с данными, лежащей в основе ML. Рассматриваем вопросы обогащения данных, разбираемся с разметкой, говорим о специфических аспектах управления данными. В этом выпуске вы услышите: Почему общепринятых стандартов управления данными недостаточно для работы с большими данными для ML; Что такое хвосты и артефакты в сверхбольших данных; Может ли overfeeding стать причиной overfitting’a (или это одно и то же?); И многое другое! Юрий Карев, руководитель управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Алексей Незнанов, к.т.н, старший научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ, подошли к теме с двух сторон: теоретической и практической. Помогли ведущей подкаста разобраться с терминологией. А также поговорили про специфику подходов к образованию для специалистов в Data Science, DataOps и MLOps. Полезные ресурсы и ссылки: Курс MLOps (OTUS): https://otus.ru/lessons/ml-bigdata/ Основные идеи из книги «Сотрудничество в DevOps-культуре»: http://agilemindset.ru/основные-идеи-из-книги-сотрудничест/ MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning: https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning Как создавать качественные ML-системы. Часть 1: каждый проект должен начинаться с плана: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/749850/ Как создавать качественные ML-системы. Часть 2: приручаем хаос: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/749852/ The Data Engineering Cookbook: https://github.com/andkret/Cookbook Стандарты: ISO/IEC DIS 5259-1: https://www.iso.org/standard/81088.html ISO/IEC DIS 5259-4: https://www.iso.org/standard/81093.html ISO/IEC 8183:2023: https://www.iso.org/standard/83002.html…
Д
Деньги любят техно

1 Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент 50:50
50:50
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai50:50
О нейронных сетях мы слышим сегодня буквально отовсюду. Это — одно из наиболее активно развивающихся направлений в машинном обучении. В новом выпуске подкаста «Деньги любят техно», сезон Data Science, пробуем зайти в тему нейросетей с необычного ракурса. С Артемом Летиным, начальником управления корпоративного моделирования ВТБ, Евгением Смирновым, руководителем Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка и Никитой Зелинским, руководителем центра компетенций Data Science МТС говорим о применении нейросетей в кредитном скоринге и других сегментах деятельности финансовых организаций.…
Д
Деньги любят техно

1 MlOps и управление данными: начинаем с самих данных 37:49
37:49
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai37:49
В этом выпуске мы возвращаемся к теме MLOps — на этот раз с Алексеем Незнановым, к.т.н., старшим научным сотрудником международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ, и Юрием Каревым, руководителем управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ. Начинаем с обсуждения самого понятия MLOps: что это — необходимые для большой компании практики или очередная хайповая тема? Как интегрировать MLOps в производственные IT процессы и зачем это делать? Насколько на развитие этого направления влияют вопросы управления данными, очистки данных, и решены ли они. Спойлер: это первый выпуск на тему MLOps из запланированной серии. Подпишитесь, чтобы не пропустить продолжение.…
Д
Деньги любят техно

1 Датасеты для ИИ: кому нужны, для чего применять и как монетизировать 42:12
42:12
Main Kemudian
Main Kemudian
Senarai
Suka
Disukai42:12
Мы рады поделиться первым выпуском четвёртого сезона подкаста «Деньги любят техно» — и это уже второй сезон, посвящённый темам Data Science. Сразу же решили обсудить животрепещущую тему датасетов для искусственного интеллекта: их доступность, их источники, вопросы регулирования и востребованности рынком. В этом выпуске — Алексей Каширин, директор Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка и Сергей Голицын, вице-президент, заместитель руководителя Департамента анализа данных и моделирования ВТБ поговорили о применении датасетов в финтехе и других отраслях, поделились опытом работы своих команд, рассказали о самых заметных событиях и конкурсах в этой области.…
Д
Деньги любят техно

С Кириллом Кулаковым, техническим консультантом «Лаборатории Касперского», и Лилией Шароватовой, начальником управления анализа и мониторинга операций ВТБ, обсуждаем привычные и совершенно новые уловки мошенников. Звонят ли клиентам банки? Что делать, если вас по телефону пытаются уговорить перевести деньги на другой счет? Почему для сохранения денег от мошенников важны не только банковские технологии, но и финансовая грамотность клиентов — эксперты поделились мнениями и историями на эти темы.…
Selamat datang ke Player FM
Player FM mengimbas laman-laman web bagi podcast berkualiti tinggi untuk anda nikmati sekarang. Ia merupakan aplikasi podcast terbaik dan berfungsi untuk Android, iPhone, dan web. Daftar untuk melaraskan langganan merentasi peranti.