ປະກາດ: ຄູ່ມືສຸດທ້າຍກ່ຽວກັບອາຊີບ AI ຈາກມືອາຊີບ: ເລືອກວິຊາສະເພາະ, ປັບປຸງ ແລະຊອກຫາວຽກທີ່ດີ

ມື້ນີ້, ວັນທີ 3 ສິງຫາ ເວລາ 20:00 ໂມງ ຈະມີການອອກອາກາດກັບ Sergei Shirkin ກ່ຽວກັບວິທີການສ້າງອາຊີບທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນ AI. ກະແສສາມາດເບິ່ງໄດ້ໃນທຸກເຄືອຂ່າຍສັງຄົມຂອງພວກເຮົາ - ບ່ອນໃດກໍ່ຕາມທີ່ສະດວກ, ເບິ່ງມັນຢູ່ທີ່ນັ້ນ.

Sergey Shirkin ແມ່ນຢູ່ໃນຕົ້ນກໍາເນີດຂອງພະແນກຂອງປັນຍາປະດິດ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນຢູ່ໃນມະຫາວິທະຍາໄລອອນໄລນ໌ Geek University, ບ່ອນທີ່ທ່ານເຮັດວຽກເປັນຄະນະບໍດີແລະຄູສອນ.

ໄດ້ສຶກສາ biostatistics ຢູ່ Moscow State University. M.V. Lomonosov, ບ່ອນທີ່ທ່ານໄດ້ເລີ່ມນໍາໃຊ້ວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຄັ້ງທໍາອິດໃນເວລາທີ່ມັນຍັງບໍ່ທັນເປັນແນວໂນ້ມ.

ລາວໄດ້ມີສ່ວນຮ່ວມໃນອັດຕະໂນມັດຂອງເຕັກໂນໂລຢີທາງດ້ານການເງິນແລະຖານຂໍ້ມູນຢູ່ Sberbank ແລະ Rosbank, ການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງດ້ານການເງິນໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະກິດຈະກໍາການວິເຄາະຢູ່ Equifax. ຄາດຄະເນການເບິ່ງໂທລະພາບໂດຍໃຊ້ວິທີການປັນຍາປະດິດຢູ່ Dentsu Aegis Network Russia. ແຂກຜູ້ບັນຍາຍຢູ່ HSE (ໂຄງການປະລິນຍາໂທ "ການສື່ສານອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ").

ລາວຍັງໄດ້ຄົ້ນຫາຄອມພິວເຕີ້ quantum ທີ່ນໍາໃຊ້ກັບ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ການຄົ້ນຄວ້າໃນຂົງເຂດນີ້ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນກາງສະຕະວັດທີ່ຜ່ານມາ, ແຕ່ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນຜົນສໍາເລັດທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈທີ່ສຸດ - ທັງໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະການປະຕິບັດຕົວຈິງ - ນັບຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນປີ 2010. ຜູ້ທີ່ໄດ້ເລີ່ມສຶກສາວິຊາດັ່ງກ່າວມີໂອກາດດີໃນ. ໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້ເພື່ອກາຍເປັນມືອາຊີບທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.

ເພື່ອກາຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຄ່ອຍໆກ້າວຫນ້າໃນຫຼາຍທິດທາງໃນເວລາດຽວກັນ: ການຂຽນໂປລແກລມ, ຄະນິດສາດ, ວິຊາຕ່າງໆ.

ຄວນເອົາໃຈໃສ່ເປັນພິເສດຕໍ່ຄວາມຮູ້ທາງດ້ານທິດສະດີ: ໃນອະນາຄົດຈະຊ່ວຍໃຫ້ມີທັດສະນະຄະຕິທີ່ມີຄວາມຫມາຍຕໍ່ກັບການປະກອບອາຊີບ. ມີເງິນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຢູ່ທີ່ນີ້ - ທິດສະດີ, ບໍ່ເຫມືອນກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ເກືອບຈະບໍ່ລ້າສະໄຫມ.

ການອອກອາກາດຈະເປັນແນວໃດ?

ໃນລະຫວ່າງການຖ່າຍທອດ, Sergey ຈະບອກທ່ານທຸກຢ່າງກ່ຽວກັບອາຊີບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບປັນຍາປະດິດ: ມີອາຊີບໃດແດ່, ການເລືອກອັນໃດ, ວິທີການສຶກສາແລະການກະກຽມສໍາລັບການສໍາພາດສໍາລັບບ່ອນຫວ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI. ລາວພ້ອມທີ່ຈະຕອບຄໍາຖາມຈາກຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງຂອງເຂົາເຈົ້າແລະຄໍາຖາມຈາກຜູ້ຊາຍທີ່ມີປະສົບການ.

Sergey ຈະຕອບຄໍາຖາມຂອງທ່ານແລະບອກທ່ານເພີ່ມເຕີມ

• ປະຫວັດຂອງປັນຍາປະດິດຈາກຊຸມປີ 2010 ຫາ 2020 - ເຫດການຕົ້ນຕໍ ແລະຈຸດພັດທະນາ
• ອາຊີບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບປັນຍາປະດິດ: ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ (ວິສະວະກອນ NLP, ວິສະວະກອນວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ), ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານປັນຍາປະດິດ (AI-specialist), ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ
• ວິທີການເຂົ້າໃຈວ່າອາຊີບໃດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບທ່ານ
• ວິທີການທົ່ວໄປໃນການຝຶກອົບຮົມໃນຂົງເຂດນີ້: ຫຼັກສູດ, ປື້ມ, ວຽກງານ, ວິທີການກະກຽມ
• ບ່ອນ​ທີ່​ຈະ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ໃນ​ທາງ​ປັນຍາ​ປອມ​: ວິ​ທີ​ການ​ຊອກ​ຫາ​ວຽກ​ເຮັດ​ງານ​ທໍາ​, ສິ່ງ​ທີ່​ຈະ​ຊອກ​ຫາ​ຕໍາ​ແຫນ່ງ​, ວິ​ທີ​ການ​ກະ​ກຽມ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ສໍາ​ພາດ
• ວິທີການເບິ່ງໂທລະພາບຖືກຄາດຄະເນໂດຍໃຊ້ວິທີການປັນຍາປະດິດຢູ່ Dentsu Aegis Network Russia
• ຄວາມສົດໃສດ້ານສໍາລັບປັນຍາປະດິດ: ຄອມພິວເຕີ້ quantum, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ quantum

ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ຖາມ​ຄໍາ​ຖາມ​ກັບ Sergei ໄດ້​ຢູ່​ທີ່​ນີ້​ໃນ​ຄໍາ​ຄິດ​ເຫັນ​ກັບ​ການ​ຕອບ​.

ເບິ່ງທ່ານມີຊີວິດຢູ່!

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com