В поисках еще не обговорённых тем ведущие решили, что вот и пришло время обсудить машинное обучение на устройствах, поэтому пригласили в студию Дмитрия Гордина, специалиста по нейросетям для мобильных устройств.

На первых минутах ведущие просят разъяснить для тех, кто не в теме: чем же отличается машинное обучение от глубокого, и чем они связаны с искусственным интеллектом, а затем сразу в лоб пытаются выяснить, как сделать круто, чтобы быстро, стабильно и работало хорошо. Собственно, на этом простые ответы заканчиваются, и идет погружение глубже в тему.

Зачем вообще нужен ML на устройствах, почему не достаточно облака? Для каких задач лучше применять? Какие фреймворки существуют и какие лучше подходят для каких девайсов? Какие возможности дает Firebase MLKit, и в каких случаях не получится их использовать? Какой тип устройств лучше подходит для глубокого обучения Android или iOS? Что с тулингом? Вопросы можно перечислять бесконечно, лучше сразу слушать ответы :))

PS: В качестве вишенки на торте в этом выпуске разыгрывается билет на TechLeadConf, которая состоится уже совсем скоро. Угадайте где? Правильно, там же, где в этом году происходят все мероприятия - онлайн!

Ответ пишите сюда - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeRpMij6w6fuhe1Uucs4b7bv0dntg8l_5zp-RAVdpf2HGcYZQ/viewform
Билет будет разыгран среди тех, кто ответил правильно (или почти правильно 🙄).

Наш гость:
Дмитрий Гордин, твиттер - https://twitter.com/gordinmitya

Полезные ссылки:
Deep Learning by deeplearning.ai на Coursera - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
Игра в прятки - https://youtu.be/kopoLzvh5jY
Бенчмарк фреймворков - https://github.com/gordinmitya/dnn_benchmark
Netron - https://github.com/lutzroeder/netron
ONNX Simplifier - https://github.com/daquexian/onnx-simplifier

Пишите нам: [email protected]

На первых минутах ведущие просят разъяснить для тех, кто не в теме: чем же отличается машинное обучение от глубокого, и чем они связаны с искусственным интеллектом, а затем сразу в лоб пытаются выяснить, как сделать круто, чтобы быстро, стабильно и работало хорошо. Собственно, на этом простые ответы заканчиваются, и идет погружение глубже в тему.


Зачем вообще нужен ML на устройствах, почему не достаточно облака? Для каких задач лучше применять? Какие фреймворки существуют и какие лучше подходят для каких девайсов? Какие возможности дает Firebase MLKit, и в каких случаях не получится их использовать? Какой тип устройств лучше подходит для глубокого обучения Android или iOS? Что с тулингом? Вопросы можно перечислять бесконечно, лучше сразу слушать ответы :))


PS: В качестве вишенки на торте в этом выпуске разыгрывается билет на TechLeadConf, которая состоится уже совсем скоро. Угадайте где? Правильно, там же, где в этом году происходят все мероприятия - онлайн!


Ответ пишите сюда - билет будет разыгран среди тех, кто ответил правильно (или почти правильно 🙄).


Наш гость:

Дмитрий Гордин, Twitter: @gordinmitya


Полезные ссылки:


Deep Learning by deeplearning.ai на Coursera


Игра в прятки


Бенчмарк фреймворков


Netron


ONNX Simplifier


Пишите нам: [email protected].

Ведущие подкаста:

Александр Денисов, организатор GDG Moscow, создатель канала FlutterRussia, Co-Head of Flutter Competency in EPAM.

Владимир Иванов, vvsevolodovich.dev, активный спикер, член программного комитета Mobius.

Кирилл Розов, организатор School.kt, автор канала об Android разработке Android Broadcast.

Данис Тазетдинов, драйвер мобильного комьюнити EPAM, евангелист платформ Apple, автор канала о новостях в мире iOS разработки Apple Developer News.

Twitter Mentions