Бизнес может жить без машинного обучения | Подкаст Кирилл Малков часть 2

Хотите системно разобраться в AI и анализе данных? Начните со Специализации MLinside — собрали в одной программе фундаментальные знания по современному AI, ML и Deep Learning, которые нужны для работы с реальными задачами. Программа, стоимость и подробности: https://mlinside.ru/specializaciya/?u... ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Присоединяйтесь к сообществу MLinside в Telegram: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Во второй части подкаста с Кириллом Малковым продолжаем говорить о карьере в ML, образовании и развитии в индустрии. Как сегодня устроен поиск первой работы в ML? Что действительно помогает выделиться среди других кандидатов? Почему одного знания теории недостаточно и зачем нужны пет-проекты? Как отличить хороший образовательный курс от плохого и действительно ли за обучение нужно платить? Отдельно обсудили практическое применение GenAI: RAG, AI-агентов и вайб-кодинг, а также поговорили о том, куда сейчас движется индустрия, почему open source постепенно уступает коммерческим решениям и что происходит с развитием агентных инструментов. В финале Кирилл дал рекомендации тем, кто только планирует войти в AI, и тем, кто уже работает в индустрии: на что делать ставку, как нарабатывать практический опыт и почему важно постоянно следить за новыми моделями и технологиями. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Канал Виктора Кантора в Telegram: https://t.me/kantor_ai Канал MLinside в Telegram: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Список материалов от Кирилла: Введение: https://github.com/esokolov/ml-course... https://github.com/fintech-dl-hse/course https://github.com/aosokin/dl_cshse_ami https://github.com/DLSchool/deep-lear... https://github.com/yandexdataschool/P... https://deepmachinelearning.ru/docs/N... https://education.yandex.ru/handbook/... CV: https://github.com/DeepLearningSchool... https://pjreddie.com/courses/computer... https://web.eecs.umich.edu/~justincj/... https://cs231n.stanford.edu https://visionbook.mit.edu/ https://szeliski.org/Book NLP: https://github.com/mannefedov/complin... https://github.com/DeepLearningSchool... https://github.com/mmta-team/mmta_202... https://github.com/yandexdataschool/n... https://lena-voita.github.io/nlp_cour... https://web.stanford.edu/class/cs224n https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ https://cs336.stanford.edu/ https://web.stanford.edu/class/cs224u/ https://stanford-cs324.github.io/wint... https://web.eecs.umich.edu/~wangluxy/... ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Таймкоды: 0:48 — Как найти работу в ML и выделиться среди кандидатов 3:05 — Как получить практический опыт без работы 6:13 — Как перейти из аналитики в Data Science и расти дальше 8:09 — Как отличить хороший курс от плохого 10:37 — Можно ли получить теоретическую базу ML бесплатно 11:49 — За что на самом деле платят на курсах 13:23 — Насколько упорная работа определяет карьерный результат 14:57 — Можно ли расти как специалист без управленческой карьеры 16:14 — Что важно для карьерного развития 16:48 — Как Кирилл стал руководителем в 21 год 19:18 — Как найти баланс между людьми, инженерией и бизнесом 20:42 — Когда офисная политика начинает влиять на работу 23:34 — Почему карьерные повороты происходят всё чаще 24:34 — Как кризис влияет на AI и Data Science в компаниях 28:44 — Чем Кирилл занимается в Россельхозбанке 30:35 — Как GenAI используют в банке 31:53 — Какие GenAI-кейсы сегодня действительно работают 33:21 — Что такое RAG и зачем он нужен бизнесу 38:15 — Почему корпоративный RAG стоит дорого 41:00 — Как AI-агенты автоматизируют рутинные процессы 44:33 — Как считать экономику AI-агентов 46:02 — Почему вайб-кодинг может быть самым успешным GenAI-кейсом 50:55 — Нужно ли учиться промптингу и работе с AI-инструментами 53:47 — Что сейчас происходит в AI-индустрии 1:02:10 — Что такое harness и почему это следующий тренд 1:06:53 — С чего начать тем, кто хочет войти в AI 1:09:48 — Как успевать за развитием AI-индустрии #MLinsidePodcast #КириллМалков #MachineLearning #DeepLearning #AI #DataScience #GenAI #LLM