A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és az adattudomány napjaink legnépszerűbb technológiai területei közé tartozik. Bármelyikben profivá válva belépőjegy lehet a világ egyik legnagyobb újításán való munkához, amelyek az elkövetkező évtizedekben hatalmat adnak a világra. Természetesen lépést kell tartania az iparág legújabb fejleményeivel, hogy előrébb maradhasson.
Itt jönnek be a podcastok. A legjobb adattudományi, gépi tanulási és mesterséges intelligencia podcastok sok mindent megtaníthatnak ezekről a témákról és azok alkalmazási területeiről.
Az MLOps Live podcast egy kéthetente megjelenő Q&A show, amelyet gépi tanulási szakemberek vezetnek. Ahogy a neve is sugallja, arra összpontosít, hogy segítse a hallgatókat a gépi tanulási műveletek (MLOps) megismerésében.
A podcast lényegre törő beszélgetésekből áll a házigazdák és a vendégek között MLOps témákról. A műsor vendégei többek között Kuba Cieslik, Kyle Morris, Michal Tadeusiak és Federico Bianchi.
Minden epizód 45-60 percig tart, és olyan konkrét témákra koncentrál, mint a számítógépes látásprojektek kezelése mesterséges intelligencia segítségével, valamint az adatkezelés és a neurális keresés közötti kapcsolatok.
A TWIML AI Podcast már évek óta létezik, és Sam Charrington, a technológiai iparág befolyásos elemzője és gondolatvezetője a házigazdája. Elsősorban technológiai, üzleti és informatikai vezetőknek, AI/ML-kutatóknak, adatmérnököknek és más adatszakértőknek szól.
Sam minden héten találkozik a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia legzseniálisabb személyiségeivel, hogy megvitassák a különféle technológiákkal kapcsolatos innovációkat és ötleteket. Ide tartozik az adattudomány és az analitika, a neurális hálózatok, a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a mély tanulás.
Az epizódok általában 30 perctől egy óráig tartanak, a megbeszélés témáitól függően. A podcast minden nagyobb platformon elérhető, beleértve az Apple Podcastokat, a Google Podcastokat és a Spotify-t is, így könnyű megtalálni.
A Data Skeptic podcast a mesterséges intelligenciát, a k-mean klaszterezési algoritmusokat, az idősoros adatokat és más, szorosan kapcsolódó adattudományi, mesterséges intelligencia és ML témákat fedi le. 2014 óta létezik, és ezalatt több száz interjút tartalmazott, és széles körben tekintik a fent említett területeken tekintélynek.
A podcast évszakonként fut, mindegyik egy központi téma alapján. Mint ilyen, tartalmas kutatásokat, valamint iparági szakemberek és más vendégek véleményét tartalmazza. Ha többet szeretne megtudni az algoritmikus tervezésről, a felhő infrastruktúráról, a mesterséges intelligencia kulcsfontosságú tényeiről és a végpontok közötti gépi tanulásról, ezt a podcastot feltétlenül meg kell néznie.
A Data Crunch podcast a Data Crunch, a Curtis Seare és Ryan Nokes által alapított üzleti elemző tanácsadó cég terméke. Beszélgetéseket tartalmaz adattudományi szakértőkkel, kutatókkal és vállalkozókkal, lehetővé téve ezeket kiváló egyének, akikkel megoszthatják szakmai tapasztalataikat, sikereiket és kudarcaikat a területen hallgatók.
A podcaston keresztül megismerhető népszerű témák közé tartozik az AI szerepe az építőiparban és adatstratégia az oktatási szektorban. Emellett értékes információkat találhat az olyan AI-alkalmazásokról, mint a pénzügy és az orvostudomány.
Lukas Biewald alapította ezt a kéthetente megjelenő podcastot, amelyben interjúkat készít a világ leglátványosabb vállalatainak és kutatóintézeteinek ML vezetőivel. Vendéglistáján olyan személyiségek szerepelnek, mint Drago Anguelov, Mircea Neagovici és Will Falcon.
Az egyik népszerű epizód az ülés Jeremy Howard, ahol Lukas és Jeremy a gépi tanulás jövőjéről és valós alkalmazásairól beszélgetnek. Az epizódok 45 perctől másfél óráig tarthatnak. Ezenkívül a hallgatók meghallgathatják a podcastot a Weights and Biases webhelyen és olyan platformokon, mint az Apple Podcasts és a SoundCloud.
A Changelog Media áll e csodálatos podcast mögött. A név a műsor tartalmának ajándéka, amely magába foglal magával ragadó beszélgetéseket az MLOps-ról, az AIOps-ról (mesterséges intelligencia-műveletek) és a neurális hálózatokról. Az epizódok 30 perctől egy óráig terjednek, és az összes főbb podcast platformon meghallgathatod.
A podcastban iparági szakértők, technológiai szakemberek, adattudomány-rajongók, diákok és üzleti személyiségek vitatkoznak meg a mesterséges intelligencia és az ML különféle ötleteiről és újításairól. Természetesen az ötlet a tanulás elősegítése, és a műsor ezt aplombával valósítja meg. A hallgatók produktív diskurzusban részesülnek e technológiák gyakorlati, valós alkalmazásairól.
Az Eye On AI egy másik kéthetente megjelenő podcast, amely a gépi tanulásról és a mesterséges intelligencia fejlesztéseiről szól. Craig Smith, a New York Times veterán tudósítója ad otthont. Az epizódok beszélgetéseket tartalmaznak informatikusokkal, mesterséges intelligencia-fejlesztőkkel, startup alapítókkal és egyetemi professzorokkal, köztük olyannal, aki a világ legnagyobb mesterségesintelligencia-rendszere mögötti csapat élén áll.
Ezek a viták magukban foglalják gépi tanulási könyvtárak, az ügyfelek adatainak védelme, az automatikus kódgenerálás és az IoT (Internet of Things) fejlesztés. Ezenkívül információkat találhat a kód nélküli platformok építésének, a konvolúciós neurális hálózatok fejlesztésének és az ML nyelvi modellek alkalmazásának legújabb ötleteiről.
Ha mélyreható betekintést szeretne kapni a valós AI-alkalmazások társadalmi, gazdasági és etikai vonatkozásaiba, a Voices in AI az a podcast, amelyet érdemes meghallgatnia. Byron Reese, a GigaOm vezérigazgatója a házigazdája, és együttműködik a mesterséges intelligencia néhány vezető elméjével.
Minden podcast epizód egy óráig tart, és egy vendég szerepel benne. A világ legismertebb tudósai, mérnökei, kutatói és mások is részt vettek a műsorban, köztük a Nobel-díjas Kary Mullis, Rob Lubow, Fiona McEvoy és Didem Un Ates. Minden vendég és Byron megvitatják az AI-alkalmazásokkal kapcsolatos fontos kérdéseket, beleértve a fegyveres mesterséges intelligenciát, a jövedelmi egyenlőtlenséget és a munkanélküliséget, a robotokat és a humanoid AI-gépeket.
Legyél gépi tanulási mérnök könnyebb mondani, mint megtenni. Ha azonban meg van győződve arról, hogy ez a megfelelő karrier, okos lépés az Adventures in Machine Learning podcastra való feliratkozás.
A műsorvezetők, Ben Wilson és Michael Berk különféle témákról beszélnek, többek között arról, hogy hogyan lehet kiugrót kutatni, ML kódokat tesztelni, és idősor-modelleket alkalmazni a gépi tanulásban. Ezenkívül megbeszéléseket is hallhat olyan neves iparági vezetőkkel, mint Vidhi Chugh és Jesse Langford.
A podcast ingyenesen meghallgatható; mindenhol megtalálja az epizódokat, ahol kedvenc podcastjait hallgatja. Alternatív megoldásként RSS-hírcsatornán keresztül is hozzáadhatja.
Tudjon meg többet az AI-ról, az ML-ről és az adattudományról a legjobb podcastokból
A hallgatás és a tanulás elengedhetetlen ahhoz, hogy mesterséges intelligencia, ML vagy adattudományi szakemberként fejlődhessen. Hallgassa meg az iparág vezetőitől és magasan jártas szakemberektől származó betekintéseket. Ismerje meg az AI és ML alkalmazások jelenlegi állapotát, és figyelje meg, merre tartanak.
Természetesen izgalmas ezekben az ágazatokban megismerni az innovációkat, és felbecsülhetetlen értékű a szakterületén sokat elért egyének munkájának követése. Az ezekben a podcastokban található információk segíthetnek abban, hogy sokkal többet érj el, mint azt valaha is elképzelted.
