Спасибо вам за обратную связь!

Знали бы вы сколько еще интересных задумок по проекту :) Спасибо за оценку!

На x1 только подкасты на английском. На русском - x2

И вам спасибо, что слушаете! Моя цель - стать специалистом в той степени, чтобы понимать какие есть готовые технологии в области ИИ, понимать как они устроены и насколько сложно могут быть имплементированы в те или иные стартапы.

Это хороший и частый вопрос! Скажу за себя. Я считаю, что все зависит от уровня задач, которые вы планируете решать. Если вы хотите просто приехать из точки А в точку B на автомобиле, то по сути вам нужно знать только ПДД и как управлять автомобилем. Но если вы хотите ставить рекорды скорости, то вам обязательно нужно разбираться в устройстве автомобиля и физике его поведения на трассе, чтобы знать чего ожидать в каждый момент времени и уверенно этим пользоваться. Лично я считаю, что выдающегося специалиста от хорошего отличает именно хорошее понимание того, что происходит под "капотом". Я стараюсь разобраться в математике, алгоритмах, структурах данных и так далее и постепенно у меня в голове формируется целостное видение всего, что происходит на каждом уровне и становится намного легче разобраться, когда что-то идет не так. Тем не менее, очень глубокое закапывание в фундаментальные основы без навыка использования этих основ - тоже часто встречающееся явление. У меня у самого довольно долго длился период, который вы описали как "Можно например отлично разбираться, как работает нейронная сеть, но при этом не уметь её применить к реальной задаче." Сейчас для себя я считаю оптимальную стратегию изучения нового такой: 1. Найти самые простые и поверхностные объяснения области, чтобы сформировать о ней хоть какое-нибудь представление 2. Сразу же применять полученные знания на практике 3. Разбираться почему не получается 4. Изучать почему это работает таким образом более детально

@@machinelearningpodcast9502 спасибо вам за честный ответ) Мне кажется, что людей, изучающих ИИ было бы больше, если бы не страх перед погружением в тему сложных математических расчетов. Просто новичку тема ИИ и машинного обучения на первый взгляд кажется космически недосягаемо-сложной) Хотя я могу ошибаться. И я сам только в начале пути.

@@alnibl сейчас, к счастью, такое время, когда практически по любой теме есть объяснения любого уровня сложности. Не могу сказать, что в машинном обучении какая-то запредельно сложная математика, по крайней мере, чтобы понять основы. Главное, не начинать с Воронцова :)

Да, все будет :)

Конечно! В комментариях под 20-м выпуском про английский язык я скидывал список.

Согласен, воды прилично..

Ну, есть и плюсы. Не было бы мелодии - вы не написали бы комментарий :)