Учился с Васей вместе в ЦМФ, он ищет людей на стипедию. От Skynet не спасемся, но все же 🥲
——

📲 Рекомендация — если вам интересно попробовать себя в AI Safety и вы считаете, что у кожаных мешков всё ещё есть шанс, то есть отличная возможность, с которой может помочь мой друг Вася. Далее текст от него: *🎓 Стипендиальная программа Impact Academy для технических исследователей безопасности ИИ*

Мы — сообщество Unitaware. Ищем амбициозных и талантливых людей в области ML/AI для участия в стипендиальной программе Impact Academy по безопасности ИИ. Это шанс проводить исследования и работать с лидерами индустрии — и получить от них приглашения в топовые AI safety лабы и проекты (например, Center for Human-Compatible Artificial Intelligence, FAR AI и Mila AI Institute)

*💼 Что вас ждет?*

• Оффлайн программа (3-6 месяцев с марта) в Сингапуре, Англии или США.
• Исследования и коучинг в сфере AI safety.
• Стипендия ~$5000/мес.
• Перспектива работы в ведущих AI-проектах.

*👤 Кого мы ищем?*

• Отличный английский и опыт в ML/DL (публикации, стажировки, проекты).
• Программирование на уровне ведущей техкомпании.
• Достижения: олимпиады или учеба на топовых кафедрах.
• Интерес к снижению рисков от продвинутых AI-систем.

⏳ Срок подачи: до 31 декабря (лучше до первой недели декабря).

Если заинтересовались или знаете подходящего кандидата, напишите @vakondyrev, это максимизирует шансы при прочих равных. За рекомендацию подходящего кандидата также предусмотрено вознаграждение.

Красной нитью через мой канал идёт высер, что линейная регрессия это про АБ. Из-за этого мне очень отрадно видеть такие тексты как этот. Всем рекомендую.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/846298/

Решил бросить пить до осени.

В Вышке понемногу заканчивается весенний семестр. Каждую неделю обязанностей всё меньше и я чувствую себя всё свободнее. Появилось время не только пить вино на фестах, но и посты писать.

Я рассказывал в прошлом посте, что вписался искать лекторов по ML для майнора в Вышке и выдал большую подборку из прошедших лекций. Курс практически подошёл к концу. Осталось только прочитать одну лекцию про АБ-тесты.

Поэтому хочу поделиться с вами второй подборкой лекций. В курс вписалось дофига классных лекторов. Если кто-то из вас это читает, большое спасибо каждому из вас. Вы офигенные 🤗

Первая часть была из сплошного DL, во второй его поменьше. Каждый лектор даёт введение в свой кусок ML-я, а дальше можно самому копать в него подробнее.

🥛 Кусочек про DL в графах от Эльдара Валитова:

9. Введение в глубинное обучение в анализе графовых данных

Если хочется больше, можно заглянуть в курс Эльдара с ПМИ или в Стэнфордский аналогичный курс, на котором, во многом, основан курс ПМИ. [видео]

Ещё мы два года назад собрали для ML на ФКН классный семинар с базовыми способами учить эмбеды для вершин в графах. [конспект] [тетрадка] [видео]

🥛 Кусочек про временные ряды от разработчиков библиотеки ETNA из Т-банка (Мартин Габдушев и Яков Малышев):

10-11. Временные ряды

Обычно основная проблема в лекциях про временные ряды в том, что люди рассказывают только про ARIMA ииии всё. У меня всегда с этого жутко подгорало. У ребят получилась большая обзорная лекция, где они прошлись по всему спектру задач и моделей, возникающих для временных рядов.

Если хочется копнуть глубже и поисследовать математику, которая стоит за всеми этими моделями, можно закопаться в курс с ФКН от Бори Демешева и Матвея Зехова, все лекции в открытом доступе. Возможно, записи прошлого года поудачнее, тк там нет упоротой вышкинской заставки, когда лектор молчит.

Update: Матвей говорит, что семинары от этого года удачнее, в них было много изменений по сравнению с прошлым :3

🥛 Кусочек про MLOps от Влада Гончаренко

12. Introduction to MLOps
13. Введение в современный MLOps

Полный курс Влада можно найти вот тут. Вроде неплохо выглядит курс от ODS по MLOps, но он проходил три года назад и часть штук могла устареть.

Ещё все очень позитивно отзываются о курсе Макса Рябинина Эффективные системы глубинного обучения. Я пока не смотрел, но планирую летом глянуть свежую шадовскую версию. В открытом доступе есть видео от 2022 года.

Также много инфраструктурных вещей есть в курсе ML для больших данных от Лёши Космачёва. [видосы]

🥛 Кусочек про рекомендательные системы от Сергея Малышева

14. Recsys Intro
15. Recsys Advanced

Если хочется закопаться чуть глубже, рекомендую глянуть лекции с основного курса по ML с ФКН (лекции 11-14), а дальше можно покопаться в репозитории с более продвинутым курсом. Видосов, к сожалению, не нашел 🙁

🥛 Экспериментальный кусочек про области где используют ML. Тут семест кончился, поэтому была только лекция от Димы Сергеева про HealthTech :3

16. Data Science in HealthTech

P.S. Все материалы на гите

Всем привет с винного феста Yerevan wine days из Еревана

Всем привет с винного фестиваля wine garden в Белграде

Немного забавного про Китай

Я сейчас в Китае, еду по его центральной части на поездах из Пекина в Гонконг и останавливаюсь в разных городах с интересностями.

Китайцы, знающие английский, часто спрашивают:

"Where are you from? Are you an American?"

Таких разговоров у меня уже было около десяти. Добрая треть из них с рандомными чуваками, которые захотели со мной сфоткаться на улице.

Такое происходит со всеми европейцами в Китае. Я знал это заранее и взял с собой пачку наклеек с яндекс.ровером и русской надписью “ЧТО?”. Эта надпись для китайца, как для нас иероглифы. Каждому, кто просит сфоткаться, я торжественно вручаю эту наклейку ☺️

Сегодня я встретил первого человека, который знает где Россия. Он подошёл сфоткаться и узнав что я русский, очень удивился.

Ещё я сегодня одной девушке пытался показать после её вопроса, где находится Россия на карте. Она быстро поняла, где Китай, уточнила, он ли это на карте, я подтвердил. Тогда она выдала:

“Значит ты из страны, которая следующая после Монголии!”

Я прям опешил. Надо будет следующего, кто спросит, американец ли я, попросить показать на карте мира США ?