Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

#вакансия #удалённо #job #remote #parttime #преподаватель #ИИ #AI Вакансия: преподаватель онлайн-курса Искусственный интеллект для подростков Компания: образовательная платформа OTUS Требуется опыт работы с детьми, а также знания по темам из программы, например: - Введение в искусственный интеллект и нейросети - Нейросети и дизайн - Нейросети и программирование - Нейросети и маркетинг и т.д. Обязанности: - Подготовить материлы к занятию (примеры и необходимое по теме) - Проводить онлайн-занятия, уделяя внимание практике и общению с учениками - Проверка домашних заданий Условия: - Есть программа курса - Гибкий график, легко совмещать с основной работой - Занятия по Ср вечером и(или) Сб в обед по Москве, время согласовываем с преподавателем - Оплата 6000 руб. за полуторачасовое занятие (3000 за подготовку материала + 3000 за проведение вебинара) и 350 руб. за проверенное домашнее задание Контакт: @yu_grin

🤖 Что Bing AI знает о ChatGPT Автор решил подойти к вопросу более творчески – спросить о том, что такое ChatGPT, как он применяется и почему популярен, у его младшего брата и по совместительству конкурента – Bing AI, который сейчас находится в стадии открытого бета-тестирования. А заодно осветить сходства и различия этих двух инструментов для генерации текста и методику работы с ними. Machine Learning

Хакатон «Система Хак: Нижний Новгород» — разработайте технологическое решение социальной проблемы при поддержке Благотворительного фонда «Система». Общий фонд поддержки — 750 000 рублей. Регистрация — до 13 февраля: https://cnrlink.com/systemhacknnmlsecrets Формат участия — онлайн или офлайн. Приглашаем команды от 2 до 6 человек: специалистов по Data Science, ML-инженеров, разработчиков, аналитиков данных. Для участия больше половины команды должно быть на площадке очно. На хакатоне предстоит решить важную социальную проблему под слоганом «Программируем без границ». Эксперты расскажут об инклюзии в IT и разработке сервисов, которые будут комфортны и доступны всем пользователям. Закрепить знания на практике можно в одной из задач соревнования. Трек 1. Общение без барьеров. Требуется разработать решение для сервиса МТС Линк, которое повысит доступность онлайн-встреч и устранит языковые преграды в образовании. Для этого необходимо внедрить функции преобразования речи в текст, автоматического перевода и синтеза речи в режиме реального времени. Трек 2. Удобный дом. Нужно улучшить приложение, управляющее многоквартирным домом. Ваша разработка должна сделать сервис комфортнее для всех жильцов. Например, автоматически вызвать консьержа для человека в инвалидном кресле или отследить по камерам, кто занял его место. Почему стоит участвовать 🔸 Фонд поддержки – 750 000 рублей. 🔸 Работа над решением, которое сделает жизнь многих людей удобнее. 🔸 Нетворкинг с разработчиками и ML-экспертами МТС и других ведущих IT-компаний. 🔸 Практика работы со SpeechToText, распознаванием изображений и другими технологиями искусственного интеллекта. 🔸 Мерч в подарок всем очным участникам соревнования в Нижнем Новгороде. Расписание хакатона ▪️ 7 февраля — митап с экспертами хакатона. ▪️ 13 февраля — закрытие регистрации. ▪️ 15 февраля — старт соревнования. ▪️ 16 февраля — загрузка решений, питчинг и награждение победителей. Регистрируйтесь до 13 февраля и программируйте без границ на хакатоне «Система Хак: Нижний Новгород»: https://cnrlink.com/systemhacknnmlsecrets Реклама. Благотворительный фонд «Система». ИНН 7704510770. erid: 2W5zFHGSsPe

Мечтают ли электроовцы об андроидах? В научном журнале Society вышло исследование, подтверждающее гипотезу о снижении навыков критического мышления в связи с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Machine Learning

Siam ML Hack – хакатон по применению методов машинного обучения в обработке и интерпретации гидродинамических исследований скважин. Хотите попробовать себя в нефтесервисной отрасли и поработать с реальными данными? Регистрируйтесь на соревнование до 27 февраля: https://cnrlink.com/siammlhackmlsecrets Организатор — нефтесервисная компания «СИАМ». Специализация — гидродинамические исследования скважин и пластов, поставка исследовательского оборудования, разработка программного обеспечения. Зачем участвовать? Нефтяная отрасль обладает большим потенциалом для применения методов машинного обучения в анализе данных. В этом секторе сконцентрированы огромные объемы информации, что открывает широкие возможности для автоматизации и оптимизации процессов. Гидродинамические исследования — небольшая, но важная часть нефтяной промышленности. Здесь используются данные о давлении, температуре, характеристиках скважин и другие свойства, которые служат основой для дальнейшего анализа. Задача ML-разработчиков – выделить ключевые паттерны, аномалии и границы полезных интервалов. В процессе вы научитесь понимать специфику данных и познакомитесь с реальными задачами нефтесервисной компании. Треки хакатона 1️⃣ Обнаружение бинарных характеристик в данных. Необходимо разработать модель для распознавания ключевых паттернов и их характеристик в дискретных данных, отображаемых на специализированном графике. 2️⃣ Выделение полезных данных для анализа. Цель — разработать алгоритм, который выявляет самые информативные участки временных рядов и четко определяет их начало и конец, чтобы в дальнейшем проводить более глубокий анализ. Почему это интересно? 🔹 Призовой фонд – 1 000 000 рублей. 🔹 Работа с реальными массивами инженерных данных, которые нефтесервисные компании используют для принятия решений. 🔹 Получение полезных навыков: обработка шума, разработка устойчивых моделей и решение задач на стыке инженерии и науки. 🔹 Получение опыта работы с инженерами-нефтяниками и экспертами компании «СИАМ» Таймлайн ▪️ 22 января – 27 февраля. Регистрация. ▪️ 21 февраля. Обзор задач, ответы на вопросы на митапе. ▪️ 28 февраля. Старт работы над решениями. ▪️ 19 марта. Награждение победителей. Примите участие в Siam ML Hack, регистрация открыта до 27 февраля: https://cnrlink.com/siammlhackmlsecrets Реклама. ООО "Сиам Мастер". ИНН 7017043407. erid: 2W5zFGnXDBn

Чат-боты: инновационный инструмент для вашего бизнеса Окунитесь в мир чат-ботов! Узнайте, как эти программируемые помощники могут революционизировать ваш бизнес, сокращая затраты и увеличивая эффективность. Machine Learning

Как создать нейросеть и обогнать DeepSeek? DeepSeek стала топ-1 в мире за 20 часов после выпуска. Вы можете превзойти этот результат. Главное — знать, с чего начать и как избежать типичных ошибок на пути к созданию мощной модели. В Artificial Intelion разбирают как использовать передовые технологии для создания конкурентоспособного ИИ. Узнать как создать свою нейросеть и обогнать DeepSeek: @Artificial_Intelion

Бизнес-проект: как я написал больше 500 рефератов с ClaudAI и ChatGPT, заработал 600.000 рублей На Ютубе уже миллионы видео по ИИ-организации магазинов на Shopify, нейросетевому прогреву аккаунтов под перегон трафика на ютубе, дизайну карточек на махровые носки с Озона… Автор этой статьи придумал идею получше – писать дипломы. Machine Learning

Лень разбираться в SQL? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL и Big Data. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @databases_secrets

👨‍💻 Будущее программирования с помощью ИИ — первые примеры Научно-техническая революция стимулирует спрос на вычисления. Последние полвека прогресс шёл в основном за счёт совершенствования железа. Но чипы приближаются к физическому пределу. Machine Learning

🗺 Как с помощью deep learning построили Геокодер, масштабируемый для разных стран В статье рассказывается о том, как команда API Яндекс Карт перешла от классических методов машинного обучения к deep learning в задаче геокодирования. Новая архитектура Геокодера использует комбинацию active learning, contrastive learning, аугментацию данных. Это позволяет системе быстро адаптироваться к новым странам и работать с запросами, содержащими ошибки и народные названия. Machine Learning

🏐 Распознавание подачи в волейболе с помощью машинного обучения Развитие искусственного интеллекта ведет к экспансии в различные области, включая спорт. Sport tech - новое направление, в том числе в волейболе, где видео-аналитика помогает выделить наиболее интересные моменты игры. Machine Learning

​​Развивайся играя Платформа Wikium — сервис для тренировки памяти, внимания и мышления. Система автоматически адаптируется под вашу успеваемость и составляет индивидуальную программу занятий. Всего 10-15 минут в день дают улучшение работоспособности, скорости обучения и концентрации. Также вы можете овладеть конкретным навыком в короткие сроки на специализированном курсе: • Развитие внимания; • Скорочтение; • Эмоциональный интеллект; • Эффективное общение; • И многие другие полезные курсы. Занятия на Викиум — крайне полезная привычка, присоединяйтесь и вы: wikium.ru

🦚 Неудачный опыт: выявление аномалий в данных методами кластеризации Проект заключался в предсказании влияния новостей на финансовый рынок. В ходе проекта были выполнены следующие шаги: предобработка данных, построение матрицы эмбеддингов и кластеризация. Machine Learning

#вакансия #удалённо #job #remote #parttime #преподаватель #ML #MachineLearning Вакансия: преподаватель онлайн-курса ML для финансового анализа, темы про технический анализ финансовых рынков 🔥 Компания: образовательная платформа OTUS Преподавательский опыт не обязателен — мы научим вас всему необходимому. Требуются знания и опыт в ML и конкретно по темам: - Введение в технический анализ: графики и индикаторы - Паттерны и стратегии технического анализа - Интеграция технического анализа с методами машинного обучения - Применение технического анализа к различным классам активов - Оценка и сравнение эффективности технического анализа Обязанности: - Проводить онлайн-занятия, уделяя внимание практике и общению со студентами - Проверка домашних заданий Условия: - Гибкий график, легко совмещать с основной работой - Занятия по Вт и Чт с 20:00 до 21:30 Мск - Оплата от 4000 до 6000 руб. за вебинар (полтора часа) и 300-400 руб. за проверенное домашнее задание - Есть материалы к занятиям - Бонусы: доступ к нашим курсам, нетворкинг, развитие личного бренда, участие в воркшопах и конференциях. Возможность развивать навыки публичных выступлений, работы с аудиторией и подачи обратной связи 🔝 Контакт: @yu_grin

🧐 Топ 6 библиотек Python для визуализации Не знаете, какой инструмент визуализации использовать? В этой статье автор подробно расскажет о плюсах и минусах каждой библиотеки. Machine Learning

Ищете где скачать Excel? Хватит мучиться, воспользуйтесь интернет-магазином с оригинальными ключами KeySoft. Вы сможете приобрести лицензионный продукт, в котором будут доступны все функции без каких-либо ограничений: • Лицензионная подписка для Office 365 Pro+ • Лицензионный ключ активации для Office 2021 Professional Plus Преимущества KeySoft: ✔️ широкий ассортимент ✔️ только официальные продажи ✔️ разнообразие способов оплаты ✔️ быстрая и квалифицированная техподдержка ✔️ более 3000 положительных отзывов на независимых ресурсах. На все товары Microsoft действует промокод на скидку 5% — NEW5 — успейте воспользоваться!

8 внешних факторов, влияющих на эффективность распознавания лиц с видеокамер В этом материале автор расскажет о внутренних и внешних факторах, которые существенно влияют на эффективность распознавания лиц, а также поделится практическими рекомендациями, как уменьшить их негативное влияние с помощью правильной архитектуры информационных систем, подбора подходящего оборудования и мест его монтажа. Machine Learning

Строим рекомендательную систему фильмов на Kaggle Вы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬 Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle. Что будем делать на вебинаре: • Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками • Проведем предобработку данных • Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения •Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели 🕗Встречаемся 21 января 19:00 по мск Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Эффективный деплой многозадачного сервера с LLM В этой статье автор представляет результаты исследования многозадачных больших языковых моделей и показывает, как с их помощью можно не потерять в эффективности и сэкономить вычислительные мощности. Machine Learning