á€áá¯á¶ááẠArthur Kuzin (
ááá¬áááºááá¯ááºáá¬áááºáááºážáá»ááºá០á ááºááŸá¯áááºáááºážáá»ááºááá¯á· á¡ááœááºáá°ážááŒá±á¬ááºážááŸá¯á¡á¬áž áááá¡ááá¯ááºážááŸá áºááá¯ááºážá áá±á¬áºááŒáááºá áá®áá áºáá±á«ááºááŸá¬áá±á¬á· áá±á¬ááºáááºááœá² ááŒá áºáá»ááºáá²á·áá²á· á¡ááŒá±á¬ááºážá¡áá¬ááœá±ááᯠááœá±ážááœá±ážááœá¬ážááŸá¬áá«á
áááºážááẠ2017 áááºááá«áá®ááŒá
áºáááºá á¡á²áá®áá¯ááºážá áá»áœááºáá±á¬á·áºááŸá¬ áá¯ááºáááºážá¡ááœá±á·á¡ááŒá¯á¶ áá
áºááŸá
áºáá»á±á¬áºááŸáááŒá®áž áá¯áá¹ááá®ááŸá¬ áááºááááºá
á
á¹á
ááá¯ááŸá¬ áá¯ááºáá²á·áááºá
TrueAccord ááẠááŒáœá±ážááŒá®á á¯áá±á¬ááºážááŒááºážá áááºááá·áºáá¯ááºáááºážááŒá áºáááºá ááá¯ážááá¯ážááŸááºážááŸááºážááŒá±á¬áááẠ- á á¯á ááºážááŸá¯á¡á±áá»ááºá á®á á á¯áá±á¬ááºážáá°áá»á¬ážááẠá¡áá»á¬ážá¡á¬ážááŒáá·áº áá±á«áºááŒáááºá á¡á®ážáá±ážááºáá»á¬ážá áœá¬ ááá¯á·áá²á·áá±á¬áºáááºáž áá¯ááºážáá±á«áºááá¯ááŸá¯ á¡áááºážáááºáᬠááŒá¯áá¯ááºáá²á·áááºá á¡á®ážáá±ážááºáá áºáá¯á á®ááẠááŒáœá±ážááŒá®ááŸááºá¡á¬áž á¡ááŒáœá±ážá¡áá±á«áº áá»áŸá±á¬á·á á»á±ážáá±ážáᬠá¡áá áºáá»áá±ážáá»á±áááºááẠááœáá·áºááŒá¯ááá·áº áá¯áá¹ááá®ááááºááá¯ááºááá¯á· ááá¯á·áá±á¬ááºáá²á·áááºá á€áá»ááºážáááºááŸá¯ááẠááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºáá±á¬ á á¯áá±á¬ááºážááŸá¯ááᯠááŒá áºá á±áááºá á¡ááá¯ááºážá¡áᬠáá»á²á·ááœááºáááºááŸáá·áº ááá¬ážá áœá²ááŸá¯áá»á¬ážááᯠááááœá±á·ááŸá¯ áááºážáá«ážá á±áááºá
áá¯áá¹ááá®á áá¯á¶ááŸááºáá«áá²á áá¯ááºáá¯ááºáááŸááºážáá«áááºá á á®áá¶ááá·áºááœá²ááŸá¯á ááá¯ážáá¬ážáááºá áá±áá¬ááá±á¬á· áá±á¬ááºážáá«áááºá
áá»ááºážáá»áŸá¡á¬ážááŒáá·áº áá»áá¯áá·áºááŸááºážááŸááá°áá»á¬ážááẠáá áºáá±áá¬áááºážááœáẠáá áºááŸá áºááœá²ááá·áº á¡áá¯ááºáá¯ááºááŒáááºá ááá¯ááá¯áááºááŸá¬ áááºáá¯ááºááá¯ááºáá±ááá·áº áááºááá·áºáá¯áá¹ááá®áááᯠáá±ážáááºáá±á¬ ááŒá±ááŸááºážáá áºáá¯áá»áŸáᬠááŒá áºáááºá á€á¡ááá·áºááœáẠáááºááẠááá·áºááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááœáẠá¡ááááá¬á áá»áœááºážáá»ááºááŸá¯á áá»áááºáááºááŸá¯áá»á¬ážááŸáá·áº ááá¯ááºážáá»á¬ážááᯠá á¯áá±á¬ááºážááŒá®áž ááœá±á¡áááºážááẠá á¯áá±á¬ááºážáááºááŒá áºáááºá áá®áá±á¬ááºááŸá¬áá±á¬á· áá±á¬ááºáá áºááá·áºááᯠáá°ážááŒá±á¬ááºážááœá¬ážáá«ááŒá®á
TrueAccord ááá¯ááºááá¯ááºááœááºá áá»áœááºá¯ááºááẠá¡á®ážáá±ážááºááááºážááœáŸá¬áá»á¬ážáá¶ááá¯á· á¡ááŒá¶ááŒá¯áá»ááºá áá áºáá»á¬ážááᯠáá°ážááœá²ááá·áºááœááºážááŒááºážá¡ááŒáẠáá¯ááºážáá±á«áºááá¯ááŸá¯áá»á¬ážááᯠáŠážá á¬ážáá±ážáá¯ááºáá±á¬ááºááŒááºážááœááºáááºáž áá«áááºáá²á·áá«áááºá áááºáá±á¬ááºááŸá¯ááᯠáá¬ážáááºááá¯ááºááŒá®áž A/B á ááºážáááºááŸá¯ááŸáá áºááá·áº áá±á«áºáá¬ááŒáá·áº áá±á¬ááºážá áœá¬ááá¯ááºážáá¬áááºá áá»áœááºáá±á¬áºáá±á¬ááºááá¬áááºááŸá¬ machine learning áááŸááá²á·á¡ááœáẠáá»áœááºáá±á¬á·áºá¡áá¯ááºáá²á· áááºáá±á¬ááºááŸá¯á áááá¯ážáá«áá°ážá áá áºáááºá á¡ááœááºáá±á¬ááºážááœááºáá±á¬ ááŒá¯ááŒááºááŒá®ážáá¬ážá¡áá¬ááẠáá áºáá¯áá¯ááᯠááŒáŸáá·áºáááºááẠááá¯ááá¯ááœááºáá°áá«áááºá
áá®á
áá
áºááœá±ááᯠááŒá±á¬ááºáááŒá¬ á¡áá¯ááºáá¯ááºááŒá®ážáá±á¬ááºá áá°ááá¯á·á áá»áœááºáá±á¬á·áºáá²á· á¡ááŒá±áá¶áá
á¬ááᯠáá±á«áºáᬠáá
áá ááá± ááá ááááºážá¡áá ááá¯ážáá±ážáá²á·áááºá á¡ááá¯ááºážá¡ááá¯ááºážáá²ááŸá¬
áá«ááœá±á¡á¬ážáá¯á¶ážá á¡á¶á·á©á áá¬áá«áá²á áá«áá±ááá·áº áááºááá¯á០áŠážáá±á¬ááºáááœá¬ážáá°ážá áá«ááŸááá¯áẠáŠážáá±á¬ááºááœá¬ážáá±ááá·áº á¡á²áá®ááŸá¬ááá¯ááºáá°ážá
áá»áœááºáá±á¬áº TrueAccord ááᯠá¡áááºážáá±ážá á¬ážáá«áááºá áá¯áá¹ááá®áá²á· á¡á²áá®á·ááŸá¬ á¡áá¯ááºáá¯ááºáá²á·áá²á· áá±á¬ááºá»á¬ážááœá±áá±á¬á áá°ááá¯á·áá®á á¡áá»á¬ážááŒá®áž áááºáá°áá²á·áááºá áá«áá±ááá·áº á á¯á ááºážááŸá¯á¡á±áá»ááºá á®ááŸá¬ á¡ááŒá¶ááŒá¯áá»ááºá áá áºáá²á· á¡áá»áááºá¡ááŒá¬ááŒá®áž á¡áá¯ááºááá¯ááºáá»ááºáá²á·áá°ážá áá®á¡ááá·áºááá± áááºážááŒá±á¬ááºážáá áºáá¯áá¯ááᯠááŸááºážááááºá ááŸá±á·áááá¯ážááẠá¡áááºážáá¯á¶ážáá±á¬á· áá±ážááá¯ááºá
áá¬ááᯠáááŒáá¯ááºáá²á·áá¬áá²á
- á ááºáááºáá°ááŸá¯ ááŸá¯áá±á¬áá·áºááŸááŒáá·áºáá»áŸáẠááŒá¿áá¬áá»á¬ážááẠáá»áœááºá¯ááºááᯠá áááºááŸá¯ááºááŸá¬ážá á±áááºááá¯ááºáá«á áááºááŸááºáá»áá»á áááºááœááºáá¯áá»áá¯áá²á· á¡áá¬áá áºáá¯ááŒá áºáá²á· Deep Learningá Computer Visioná áááá¹áá¶áá²á· á¡áá±á¬áºáá±ážáá®ážá ááºáá²á· á¡áᬠáá«ááŸááá¯áẠá¡áááºážáá¯á¶áž á¡áá¹áááááºááá¬ááᯠááá¯áá»ááºáááºá
- á áááºáááºáá±á¬ááºáá°ááŸáá·áº á á¯áá±á¬ááºážáá±ážá¡á±áá»ááºá á®áá áºáá¯áááºáá»áŸáẠá¡áááºá¡áá»ááºážááŒáá·áºáá®áá±á¬ áááºáááºážáá»á¬ážááᯠááŸá¬ážáááºážáá¬ááœáẠááŒá¿áá¬áá»á¬ážááŸááááºá Startup áá áºáá±á¬ááºá¡áá±áá²á· áá á¬á¡áá»á¬ážááŒá®ážááá±ážááá«áá°ážá ááá¯á·áá±á¬áº á á¯á ááºážááŸá¯á¡á±áá»ááºá á®á¡áá±ááŒáá·áº áááºážááẠá¡ááá·áºá¡áááºážáááá·áºáá»áááºá á¡ááŒááºážáá»ááºážááŒá±á¬áááẠáá»áááºážááœá±á·áá²á·ááááºážááá±ážá áááºážáááºááŸá¬á¡áá¯ááºáá¯ááºáá²ááá¯á·áá±ážáááºá ááá·áºá¡ááŒá±- "Google ááœááº" ááẠ"á á¯áá±á¬ááºážááŸá¯á¡á±áá»ááºá á®" ááẠááŒááºážá¡á¬ážá¡á á®á¡á á¥áºáá»á¬ážááᯠá¡áá¶ááœááºáááºá áá»áœááºá¯ááºááŸáá·áºááá°áá² Google ááŸáá·áº Facebook ááœááºá¡áá¯ááºáá¯ááºáá±á¬ áá»áœááºá¯ááºááá°áááºáá»ááºážáá»á¬ážá¡ááœáẠáááºážááá¯á·áá¯áá¹ááá®áá¡áááºááẠáá¶áá«ážááœáá·áºáá¬ážáááº- ááœááºáááá·áºááá¯á· áááºáá±á¬ááºááẠááá¯á·ááá¯áẠááœá±á·áá¯á¶ááœá²ááá¯á· ááááºááŒá¬ážáá¶áááá¯ááºááẠááá¯á·ááá¯áẠááá¯ááá¯á áááºáááºá á¬ážááœááºáá±á¬ááºážáá±á¬ áá°áá»á¬ážááᯠLinkedIn ááœáẠáá±ážáá¬ážáá±á¬áºááŒááŒááºážááŒá±á¬áá·áº á¡áááºážááẠá áááºá¡ááŸá±á¬áá·áºá¡ááŸááºááŒá áºáááá«áááºá áááºáááºáááºáá áºááœááºáá²á· ááœá±á·áá¯á¶á áá¬ážááŒá±á¬ááá¯á· áááºážááŸááºážáá»ááºáá áºáá¯áá²á·á ááá¯ááºááááá²á·áá°áá²á· á¡áááºá¡ááœááºááᬠá¡áááºážááŒáá¯ááºáááºá áá«ááŒá±á¬áá·áº ááẠáááºááááºá á á¹á ááá¯ááŸá¬áá±áááºááá¯ááẠá á¬áá±ážááá¯á· áááœáá·áºáá¯ááºáá«áá²á· - áá±á¬áºáá®áá±á¬ááºááŒá®áž á áá¬ážááŒá±á¬ááŒáá¡á±á¬ááºá
- áá»áœááºá¯ááºá¡ááŒááºá áá¯áá¹ááá®ááœáẠData Scientists áá¯á¶ážáŠážáá«áááºáááºá áá»áœááºá¯ááºááẠá ááºáááºáá°ááŒááºážááœáẠá¡áá¯ááºáá¯ááºáá±ááŒá®áž áááºážááá¯á·ááẠá€áá±áá¬á០ááááºááŒááºá¡áá áááºááá·áº startup ááœááºáááᯠááœá±á·ááá±á·ááŸáááá·áº á¡ááŒá¬ážáá±á¬ Data Science áá¯ááºáááºážáá»á¬ážááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºáá±áá«áááºá ááááºá¡áá±áá²á· áá°ááá¯á·áᬠmachine learning ááᯠááááºáá¬ážááááºáá²á·áá«áá°ážá áá«áá±ááá·áº ááŒá®ážááœá¬ážááá¯ážáááºááá¯á·á¡ááœáẠáá áºá á¯á¶áá áºáá±á¬ááºáá²á· áááºááœááºááá¯á·á áá±á¬ááºážáá«ážááœá±áá²á· áá±á¬ááºáá¯á¶ážááŒá áºáá±á«áºááá¯ážáááºááŸá¯ááœá±ááᯠááœá±ážááœá±ážááŒá®áž á¡áá¯á¶ážááŸá¬ á¡ááŒá¶áá¬ááºáá±á¬ááºážááá¯á· ááá¯áá«áááºá
áá¬ááœá± áááŸáááá¯ááºááá²
- ááá¬áá±áž- áá°ááá±áá ááœááºááŒá°áá¬áááá¹áá¶á
- áá»áœááºáá±á¬áºáááá±á¬ áá áºáá¯áááºážáá±á¬ áááá¯ááááºáá¬áá¬á áá¬ážááŸá¬ Python ááŒá áºáááºá C++ ááá¯á·ááŒá±á¬ááºážááẠááá¯á¡ááºáááºáᯠáá¶á á¬ážáááá±á¬áºáááºáž áááºážááᯠáááŒá±áááºááá¯ááºáá±ážáá«á
- áá®áá¯ááºáááºážááŸá¬ áá áºááŸá áºááœá²áá±á¬áẠáá¯ááºáááºá áá«á·á¡ááŒáẠáá¯ááºáááºážááœááºááŸá¬ Deep Learning áá«ááŸááá¯áẠComputer Vision ááá¯áááºáž ááá±á·áá¬áá²á·áá«áá°ážá
- ááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááœáẠDeep Learning / Computer Vision á¡ááŒá±á¬ááºáž áá±á¬ááºážáá«ážáá áºáá¯ááºáá»áŸ ááá¯ááºáá«á
- Kaggle Master á¡á±á¬ááºááŒááºááŸá¯ ááŸááá²á·áá«áááºá
áá¬ááá¯áá»ááºáá¬áá²á
- ááœááºáááºáá»á¬ážá áœá¬ááᯠáá±á·áá»áá·áºáááºááŸáá·áº ááœááºááŒá°áá¬á¡ááŒááºááŸáá·áº ááá¯ááá¯áá®ážá ááºááẠááá¯á¡ááºááá·áº á¡áá±á¡áá¬ážáá áºáá¯ááŒá áºáááºá
- Googleá Teslaá Facebooká Uberá LinkedIn á¡á ááŸááá²á· áá¯áá¹ááá®ááŒá®ážááœá±á ááá¯áá±á¬ááºážáá«áááºá á¡áááºážáá²á·á¡áá»á¬ážáá±á¬á· startup áá áºáá¯áá¯ááºáááºá
- áá»áœááºá¯ááºááẠá¡ááœá²á·ááœáẠá¡ááŒá®ážáá¯á¶áž á ááºáááºáá°ááŸá¯ áá»áœááºážáá»ááºáá° ááŒá áºááẠáááá¯á¡ááºáá«á áááºááŒá¬ážáá±áž áá¯ááºáááºážá ááºááᯠá¡ááŸáááºááŒáŸáá·áºááẠááá¯á¡ááºáá±á¬ á¡ááŒá®ážáááºáž áá²áá±á¬áºáá»á¬ážá áááºážááœáŸááºááá¬áá»á¬ážááŸáá·áº áááºááœááºááŸá¯ á¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážááá¯á·á¡ááœáẠáá»á¬ážá áœá¬ ááá¯á¡ááºáá±áá«áááºá
- á ááºááŸá¯áá¯ááºáááºážá¡ááœá±á·á¡ááŒá¯á¶áááŸááá±á¬ááœá²á·ááá»á¬ážááẠáá áºááŸá áºáá»áŸáẠá á¯á á¯áá±á«ááºážáá»á±á¬áºááŒá±ážááœá± áá±á«áºáᬠááá-á áák ááŸáááŒá±á¬ááºáž ááá±á¬á·ááºááá¯á·á áºáá»á¬ážááᯠáááºááŒá®ážáá±á¬ááºá áá»áœááºá¯ááºááẠáá°áá®áá±á¬á¡ááœá¬á¡áá±ážááá¯á· ááœá¬ážáá»ááºáá²á·áááºá áá«ááá«á·ááá¯áá®áá±á¬ááºá¡ááŸá±á¬ááºá¡ááŸááºááŒá áºá á±áá¬ááá¯ááºáá°ážá áá«áá±ááá·áºáá«áááŒá áºááá¯ážááŒá áºá ááºáá áºáá¯ááá¯á·ááŒá±á¬áá±ááá·áºáá«áááºážáááºážááŸááááºá á¡á²áá«áá¡áá»ááºááŒááŸá¯áá áºáá¯áá²á
á¡áá¯ááºá áá¯á¶ážáááŒá±áááºááœá¬ážáá¯á¶ááááºá áááºáá¯áá¹ááá®ááŸá¬áááᯠáá¯ááºáááºážááá¯ááºáááºááá¯áá²á· á¡áááá¹áá¬ááºááá¯ááºáá±ááá·áº áááºážáááºááẠá¡áá¬á¡á¬ážáá¯á¶ážá ááŒá±áááºááœá¬ážáááá·áºáááºá áááºááááºáž ááá¯á·ááá¯áẠáá¬ááŸáá·áºáá»á®áá±á¬ ááŒáá¯ážá á¬ážááŸá¯á áá»ááŸá¯á¶ážááŸá¯ááá¯ááºážááŸáá·áº ááŒááºážáááºááŸá¯ááá¯ááºážááá¯á·á០áá¬áá»ááºááŸá¯áá»á¬ážááᯠá¡á¬áá¯á¶á á°ážá áá¯ááºááŸá¯ áááºááŒááºá á±áááºá ááŸááºáá¬ááºááᯠááá¯ážáááºá á±ááŒá®áž áá áºáá±á·áᬠáá áá¬áá®á¡áá ááá·áºáá¯ááºááẠá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá·áºáááºá
ááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááᯠááŒá¯ááŒááºááŒá±á¬ááºážáá²ááŒá®áž á áááºáá±ážááá¯á·áᬠá¡ááºáá¬áá»á°ážáá»á¬áž ááŒá¯áá¯ááºáá²á·áá«áááºá HR áá²á· áááºááœááºáá²á· á¡ááá·áºááŸá¬ áá°ááá¯á·áá²á á¡áá»á¬ážá á¯ááᯠáá»á±á¬áºááŒááºáá²á·áááºá áá°áá±á¬áºáá±á¬áºáá»á¬ážáá»á¬ážá C++ ááᯠááá¯á¡ááºáá±ááá·áº á¡á²áá«ááᯠáá»áœááºáá±á¬áº ááááá²á·áááᯠC++ ááá¯á¡ááºáá²á· áá¬áá°ážááœá±ááᯠáá»áœááºáá±á¬áº ááááºá áááºááááºá á¬ážáá°ážááá¯á· ááŒááºážááŒááºážáááºááẠáá¶á á¬ážáá²á·ááááºá
áá áºáá»áááºáááºážááŸá¬ááẠKaggle ááœáẠááŒáá¯ááºááœá²á¡áá»áá¯ážá¡á á¬ážááœáẠá¡ááá·áºá¡áá°ážá¡ááŒá±á¬ááºážááŸááá²á·áááºááᯠáááááŒá¯ááá·áºáááºá 2017 áá¯ááŸá áºáááá¯ááºáá®ááœáẠááá¬ážáá±áá¬áá»á¬ážá áœá¬ááŸáááŒá®áž á¡ááœááºááŸá¬ážáá«ážáá±á¬ áá¯ááºáá¯á¶áá±áá¬áá»á¬áž ááŸááá²á·áá±á¬áºáááºáž 2017 áá¯ááŸá áºááŸá áááºáᬠááœááºáá»á°áá¬á¡ááŒááºááá¯ááºáᬠáá¯ááºáá±á¬ááºá áá¬áá»á¬ážá áœá¬ááŸááá²á·áááºá
áá°á·ááááẠá¡á±á¬ááºáá«áá¯ááºááœáẠá á®ážáááºážáá²á·áááºá
- áá±á·áááºááœáẠá¡áá¯ááºáá¯ááºáá«á
- áááºážááá¬áá»ááºááŸá¬ááŒáẠ/ ááá¯ááºáá±á¬ááºáá±á¬á¡áá«áááºá¡á¬ážáááºáá»áááºáá°áááºá
- ááá±ááá¯ááºážááŸáá·áº ááááºá¹áááœá±áá»á¬ážááœáẠKaggle + áá±á¬ááºážáá«ážáá»á¬áž / á á¬á¡á¯ááºáá»á¬áž / ááá±á¬á·ááºááá¯á·á áºáá»á¬áž
2016 ááŸá
áºáá¯ááºááá¯ááºážááᯠáá»áœááºáá±á¬áº á¡ááá¯ááºážá¡ááá¯ááºážááŸá¬ áá«áááºáá²á·áá¬ááᯠá¡ááŸááºá¡áá¬ážááŒá¯áá²á·áá«áááºá
áá±á¬ááºážááŒá®á áá¯á¶ááŸááºá¡ááá¯ááºážá ODS ááœáẠKaggle ááŸáá·áº á¡ááŒá¬ážááá¯ááºáá»á¬ážááœáẠááŒáá¯ááºááœá²áá»á¬ážááœáẠáá«ááá°áá»á¬áž á¡áá¯á¶á¡áá±á¬ááºááŸááááºá á¡ááœá²á·áá áºááœá²á·ááŸá ááŒá¿áá¬áá»á¬ážááᯠááŒá±ááŸááºážááŒááºážááẠááá¯áá»á±á¬áºá áá¬áá±á¬ááºážááŒá®áž á¡áá»áá¯ážááŒá áºááœááºážá á±áá±á¬ááŒá±á¬áá·áº áá¬ááá»á¬ážá áá²ááá¯ááŒááºážá memes ááŸáá·áº á¡ááŒá¬ážáá±á¬ nerdy áá»á±á¬áºááŒá±ááŸá¯áá»á¬ážááŒáá·áº ááŒá¿áá¬áá»á¬ážááᯠáá áºáá¯ááŒá®ážáá áºáᯠá áááºááŒá±ááŸááºážááŒáááºá
áááºá 2017 ááœáẠ- Serega Mushinsky ááŸáá·áºá¡ááœá²á·áá
áºááœá²á·ááœáẠ- áááááá±áá¬á¡ááœááº
ááá¯áááºáááœááºáááºá áá»áœááºá¯ááºááẠááá¯ááºááá¯ááºáá¬ážáá±á¬ááºážá¡ááœá²á·ááŸáá·áº NVidia ááœáẠá¡ááºáá¬áá»á°ážááœá¬ážáá²á·áááºá Object Detection áá²á·áááºáááºáá²á· áá±ážááœááºážááœá±ááᯠáá»áœááºáá±á¬áºááááºáá¯ááºážáááºáá²á·ááá«áááºá áá¯á¶áá±á¬ááºáá²á· á¡ááááᬠáááŸááá²á·áá«áá°ážá
áá¶áá±á¬ááºážá
áœá¬áá²á áá
áºáá»áááºáááºážááŸá¬ááẠDSTL áá
áºáá¯áááºážá០áá±áááºá០áá±áááºáá¯á¶ááááºááŸá¬ááœá±ááŒááºážááá¯ááºáᬠááŒáá¯ááºááá¯ááºááŸá¯ á
áááºáá²á·áááºá áá¯áá¬ážááááºááá¯ááºááá¯ááºá ááŒá¿áá¬ááᯠááŒá±ááŸááºážááá¯á· á¡áááá·áºáá±ážáá²á·áááºá áá
áºáá ááá±ááá¯ááºážááŸáá·áº á
áá±á ááá¯áá¯áááœá± áá±á¬ááºáá°ááŒá®áž áá¯áááááŸá
ẠááŒá®ážááœá¬ážáááºá á€ááŒáá¯ááºááœá²ááẠá
ááºážáá»ááºážáá»á¬ážááœáẠá
áááºáááºá
á¬ážá
áá¬áá±á¬ááºážáá±á¬ ááœá²ááœá²áá»ááºáá
áºáá¯ááŸááá±á¬ááŒá±á¬áá·áº áá»áœááºá¯ááºá¡á¬áž áááºááááºááŸáá·áº áááºááááºáá»ááºáááºáá»á¬ážááá¯ááºáá² áá¯ááŸá¬ážááœáẠááŒáááá¯ááºá
á±áá²á·áááºá áá±á«áºáááºá
áá
áºáá»áááºáááºážááŸá¬ááẠTesla áááºáááºážáá
áºáŠážááẠáá»áœááºá¯ááºá¡á¬áž áááºááœááºááŒá®áž Computer Vision áá¬áá°ážá¡ááŒá±á¬ááºáž ááœá±ážááœá±ážááẠáááºážááŸááºážáá²á·áááºá áá«ááá±á¬áá°áá²á·áááºá á¡áááºááŒááºááŒááºážá áááºážááá¬áááºáá¬ážááŒááºááŸá
áºáá¯á á¡ááºáá¬áá»á°ážáá
áºáá¯ááá¯á·ááᯠááŒááºáá»á±á¬áºááŒá®áž Tesla ááœáẠAI áá«ááá¯ááºáá¬á¡ááŒá
Ạááá·áºá¡ááºáá¶áá¬ážááá±á¬ Andrei Karpathy ááŸáá·áº á¡ááœááºáá¬áá¬áá±á¬ á
áá¬ážá
ááŒááºááŒá±á¬áá²á·áá«áááºá áá±á¬ááºáá
áºááá·áºááá±á¬á· áá±á¬ááºáá¶á
á
áºáá±ážááŸá¯áá«á á¡á²áá®áá±á¬ááºááŸá¬áá±á¬á· Elon Musk áᬠáá»áœááºáá±á¬á·áºáá²á· áá»áŸá±á¬ááºááœáŸá¬ááᯠááá¯ááºááá¯ááºááá¯ááºáá» á¡áááºááŒá¯áá²á·ááá«áááºá Tesla ááœáẠáááºážáá»ááºáá±á¬ ááá¯ááºáá±á¬áºáá±áž ááá±á¬áá°áá®áá»áẠ(NDA) ááŸááááºá
áá±á¬ááºáá¶á
á
áºáá±ážááŸá¯ááᯠáá»áœááºá¯áẠáá¡á±á¬ááºááŒááºáá²á·áá«á NDA ááᯠáá»áá¯ážáá±á«ááºááŒá®áž á¡áœááºááá¯ááºážááŸá¬ á
áá¬ážáá»á¬ážáá»á¬ážááŒá±á¬ááŒáááºááá¯á· áá°áá
áºá
á¯áá±á¬ááºážáá°á ááŒá±á¬áá«áááºá Tesla ááœáẠá¡ááºáá¬áá»á°ážáá
áºáá¯ááŸáá·áº áááºáááºá áá»áœááºá¯ááºááŒá±á¬áá²á·ááá·áº áá
áºáá¯áááºážáá±á¬áá±áá¬ááŸá¬ ODS ááŒá
áºáááºá ááá¯á·ááŒá±á¬áá·áº áááºááŸááá°ááá»ááºááŸá¬ áá
áºá
á¯á¶áá
áºáŠážááẠáááºáá¬ážááŒááºáá¬ááºáá¯á¶ááá¯ááºááŒá®áž Tesla ááœáẠHR ááá¯á· á
á¬áá±ážáá²á·ááŒá®ážá áá»áœááºá¯ááºá¡á¬áž á¡áá¹ááá¬ááºáááŸááá±á¬ ááŒáá¯ááºááœá²á០áááºááŸá¬ážáá¶áá²á·ááááºá á¡á²áá®áá¯ááºážá ááŸááºá
áá¬ááŒá®ážá á¡áᯠá¡áááºáááŒá±ááá¯á· áááºážáá¬áá«áááºá Andrey áá²á·ááœá²áá¯ááºááᬠá¡áááºážá
áááºáááºá
á¬ážá
áá¬áá±á¬ááºážáá±ááá·áº áá»áœááºáá±á¬á·áºáá²á·áááºááŸáá¡áá±á¡áá¬ážá ááá¯áá±á¬ááºážáá«áááºá
á¡á²áá®áá±á¬áẠáá»ááºáá»ááºážááá¯áááá¯áá² Kaggle ááá± ááŒáá¯ááºáá¯áá¬ááºáá¯á¶ááŒáá¯ááºááœá²ááŸá¬ áááºááŒáá¯ááºáá²á·áááºá
ááŒáá¯ááºááœá²ááŒá®ážáá¯á¶ážááŒá®ážáá±á¬ááºá AdRoll ááœááºá¡áá¯ááºáá¯ááºáá±á¬áá°áááºáá»ááºážáá áºáŠážááŸáá áºááá·áº áá»áœááºá¯ááºááẠáááºážááá¯á·áá¡áááºááœáẠMeetup áá áºáá¯ááá¯á á®á ááºáá²á·áá«áááºá Planet Labs á ááá¯ááºá á¬ážááŸááºáá»á¬ážááẠááŒáá¯ááºááá¯ááºááŸá¯á á¡ááœá²á·á¡á ááºážááŸáá·áº áá±áᬠá¡ááŸááºá¡áá¬ážááŒá¯ááŒááºážááœáẠáááºážááá¯á·á á¡ááœááºá¡ááŒááºááᯠá¡ááŒá±á¬ááºážááŒá¯á ááœá±ážááœá±ážáá²á·ááŒáááºá Kaggle ááŸá¬ á¡áá¯ááºáá¯ááºááŒá®áž ááŒáá¯ááºááœá²ááᯠááŒá®ážááŒááºáá²á· Wendy Kwan á áá°áááŒááºáá¯á¶ááᯠááŒá±á¬ááŒáá²á·áá«áááºá áá»áœááºá¯ááºááá¯á·áááŒá±ááŸááºážáá»ááºá ááŸáá·áºááœááºáá»á¬ážá áááºážá áá áºáá»á¬ážááŸáá·áº áááºážááá¬ááá¯ááºáᬠá¡áá±ážá áááºáá»á¬ážááᯠáá»áœááºá¯ááºáá±á¬áºááŒáá²á·áááºá ááááááºáá¯á¶ážáá¯á¶ááŸá áºáá¯á¶á áá®ááŒá¿áá¬ááᯠááŒá±ááŸááºážáá±ážáá²á·á¡ááœáẠáá±ážááœááºážááœá±áá±ážááŒá®áž áá±áá¯áá»á¡á¬ážááŒáá·áºáá±á¬á· á¡á¬ážáá¯á¶ážá¡á±ážáá±ážáá«áá²á Jeremy Howard áááºážá¡á²áá®ááŸá¬ááŸááááºá áá±á¬áºáááºááᯠáááºááá¯á á¯áááá² ááááááᯠá¡á á¯ááá¯ááºáááºáá±á¬ááºáá¯á¶áááºážáááºážááᯠáá¯á¶ážáááááá¬ááŒá±á¬áá·áº á¡ááá·áº 23 ááŸá¬ ááŒá®ážááœá¬ážáá²á·áᬠááŒá áºáá«áááºá
á ááºáááºáá°ááŸá¯ááá¯ááºáᬠáá»áá¯áá·áºááŸááºážááœáẠááœá±á·áá¯á¶ááŸá¯áá»á¬ážááẠáá±á¬áºá ááá¯ááŸá ááœá±á·áá¯á¶ááŸá¯áá»á¬ážááŸáá·áº á¡ááœááºááœá¬ááŒá¬ážáá«áááºá á ááºážáááºážá¡ááá¯ááºážá áá»áá¯áá·áºááŸááºážááœááºááœá±á·áá¯á¶ááŸá¯áá»á¬ážáááºá¡á±á¬ááºááŒá±ááŒá áºáááºá áá«áá±ááá·áº áá«ááá¯á·áá²á· á¡ááŒá±á¡áá±á áá±á¬ááºážáá¬áááºá áá¶ááá±á¬ááºážá áœá¬áá²á ááá¯ááºááá¯ááŸáááºááŒá®áž á¡áá¬á¡á¬ážáá¯á¶ážááá¯ááŸááºáááºážáááºáááá·áºáá²áá±á¬áºá ááá¯ááºáááŸáááºáá²á·áá«á :)
á¡á²áá®áá±á¬ááºááŸá¬áá±á¬á· áá® Planet Labs ááŸá¬ Deep Learning Engineer áá¬áá°ážáá²á· á áá¬ážááŒá±á¬ááá¯á· ááááºáá±á«áºáá¶áááŒá®áž áá»ááºáá»ááºážáá² ááá¯ááºááá¯ááºááŒáá¯ááºááŒáá¯ááºáá±á¬ááºáá«áááºá áá»áœááºáá±á¬áº áááœááºáá²á·áá«á ááŒááºážááá¯áá¬ážááá·áº á¡áá¯á¶ážá¡ááŸá¯ááºážááŸá¬ Deep Learning ááœáẠáá¯á¶áá±á¬ááºáá±á¬ á¡ááááᬠáááŸáááŒááºážáááºááŒá áºáááºá
ááŒáá¯ááºááœá²áá
áºáá¯á
á®ááᯠááá±á¬áá»ááºáá
áºáá¯á¡áá±áá²á· áá±ážááœá²áá²á·áááºá
áá±á¬ááºážáá¬áá®áá²á· ááœá±áŠážáá¬áá®ááŸá¬ áá»áœááºáá±á¬áºáᬠáááºážááá¬ááá¯ááºážá¡á áá»áœááºážáá»ááºáá²á·áááºááá¯ááẠá©áá¯ááºáááŸá¬ á¡ááááá¬áá²á· ááá¯áá·áºááá¯ááºááá¯áẠáá¯á¶ááŒááºááŸá¯ ááŸá áºáá¯á áá¯á¶áž ááá²á·áááºá
áá°ááá¯ááºááá¯ááºááœáẠLyft ááœáẠData Science áááºáá±áá»á¬á¡ááŒá Ạá¡áá¯ááºáá¯ááºáá±á¬ á¡áá»áá¯ážáá¬ážáá áºáŠážááẠLinkedIn ááœáẠáá»áœááºá¯ááºá¡á¬áž áááºááœááºáá²á·ááŒá®áž TrueAccord á¡ááŒá±á¬ááºážá Lyft á¡ááŒá±á¬ááºážá ááá¡ááŒá±á¬ááºáž áá±á¬áºáá®áá±á¬ááºááẠááááºáá±á«áºáá²á·áááºá áá«ááá¯á·á áá¬ážááŒá±á¬áááºá Data Scientist áá¬áá°ážá¡ááœáẠáá°á·á¡ááœá²á·ááŸáá·áº á¡ááºáá¬áá»á°ážááẠáááºážááŸááºážáá²á·áááºá ááááºááŸááá±á¡áá Computer Vision/ Deep Learning ááẠááœá±ážáá»ááºááŸá¯á¡áá¯ááºáá¯ááºáááºáᯠáá»áœááºáá±á¬áºááŒá±á¬áá²á·áááºá áá°á·áááºááá±á¬á· ááá·áºááœááºá áá¬áááŸááá°ážááá¯á· á¡á¬ááá¶áá«áááºá
áá»áœááºá¯ááºáááá¯ááºáá±ážá¡áá»ááºážááᯠáá±ážááá¯á·áá²á·ááŒá®áž áááºážááᯠLyft á á¡ááœááºážáááºáá±á«áºáááºááá¯á· á¡ááºáá¯ááºáá¯ááºáá²á·áááºá á¡á²áá®áá±á¬ááºááŸá¬áá±á¬á· á á¯áá±á¬ááºážáá±ážá¡áá¬ááŸáá áá»áœááºááá²á·ááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááᯠááœáá·áºááŒá®áž áá»áœááºáá¡ááŒá±á¬ááºáž ááá¯áááá¬ááá¯á· áá±á«áºáá«áááºá áááá áá¬ážáá¯á¶ážáá»á¬ážááŸá á€áááºááŸá¬ áá°áááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºá០"áá»áœááºá¯ááºááẠLyft á¡ááœáẠáá á¹á ááºážááá¯ááº" áᯠáááá¬áááºááŸá¬ážáá±á¬ááŒá±á¬áá·áº áá°á·á¡ááœáẠá€á¡áá¬ááẠááá¬ážáááºááŸá¯áá áºáá¯ááŒá áºááŒá±á¬ááºáž áááºááŸá¬ážáá«áááºá á¡á²áá®áá±á¬ááºááŸá¬ áá»áœááºáá±á¬áºáá²á· ááá¯ááºáá±ážá¡áá»ááºážá á¡ááŸáá¯ááºáá¯á¶ážáá² áá±á¬ááºááœá¬ážáááºáááºáááºá
áá«á¡ááºáá¬áá»á°ážáá¯ááºáá±áá»áááºááŸá¬ áá« ODS ááŸá¬ áá»ááŸá¯á¶ážááŸá¯ááœá±áá²á· áá»ááŸá¯á¶ážááŸá¯ááœá±ááᯠááœá±ážááœá±ážáá²á·ááŒá®áž áá±á¬ááºá»á¬ážáá±ážááœá±á áá«á·ááᯠá¡ááŒá¶áá¬ááºááœá±áá±ážááŒá®áž ááŒá áºááá¯ááºááá»áŸ áááºážáááºážááá¯ááºážáá²á· áá°áá®áá±ážáá²á·áá±áá²á· áá¯á¶ážá á¶á¡ááá¯ááºážá á¡á²áá®ááŸá¬ áá±á¬áºááœá±áá²á· ááŸáá·áºá á¬ážááŸá¯ááœá±áááºáž á¡áá»á¬ážááŒá®ážááŸááá²á·áááºá
ODS á¡ááœá²á·áááºáá áºáŠážááẠLyft á០á¡ááºáá»ááºáá®áᬠáá«ááá¯ááºáá¬ááŒá áºáá±á¬ áá°á·áá°áááºáá»ááºážááŸáá·áº áá»áœááºá¯ááºááᯠáááºááœááºááẠáááºážááŸááºážáá²á·áááºá á¡ááŒá²áááºážáá»ááºáá»ááºážáá¯ááºáááºááá¯á·ááŒá±á¬áááºá áá»áœááºáá±á¬áº áá±á·áááºá á¬á á¬ážááá¯á· Lyft ááᯠáá¬ááŒá®áž áá®áá°áááºáá»ááºážá¡ááŒáẠáá±áá¬áááá¹áá¶áá²á· á¡ááŒá®ážá¡áá²áá áºáŠážáá²á· Deep Learning áá²á· á¡áá¬áá¶ááááááºááŒá áºáá²á· áá¯ááºáá¯ááºáááºáá±áá»á¬áá áºáá±á¬ááºáááºáž ááŸááá«áá±ážáááºá áá±á·áááºá á¬ááŸá¬ DL áá²á· á áá¬ážá ááŒááºááŒá±á¬ááŒá áºáááºá ááœááºáááºáá»á¬ážááᯠ24/7 ááŸá áºáááºááŒá¬ áá±á·áá»áá·áºáááºááŒá¬ážáá²á·ááŒá®ážá á á¬áá±áá¯ááá®áá¬áááºáᬠKaggle ááœáẠá¡áá¯ááºáá»á¬ážááᯠá¡áááºážááŸáá·áºá¡áá»á¬áž ááŸááºážááŸááºážáááºážáááºáž ááááºáá»á¬ážááŸáá·áºá¡áá° áá¯ááºáá±á¬ááºáá²á·ááŒá®ážá áá±á¬ááºážáá«ážá¡áá áºáá»á¬ážááŸáá·áº áá±á¬ááºážáá«ážá¡áá áºáá»á¬ážááŸáá·áº ááŸá áºáá»áá¯ážáá¯á¶ážááœáẠDeep Learning á¡ááŒá±á¬ááºáž áá¬áá®áá±á«ááºážáá»á¬ážá áœá¬ ááŒá±á¬ááá¯ááá¯ááºáá²á·áá«áááºá áááºááœá±á·áááºážááá¬áá»á¬ážá
áá±á·áááºá á¬á á¬ážááŒá®ážáá±á¬áẠáá°ááá¯á·á áá»áœááºáá±á¬á·áºááᯠááŸááºážááŒáá·áºáᬠááŒá±á¬áááº- áááºážá áá»á±á¬áá±á¬áá¬áá²á áááºáž áá«ááá¯á·áá²á· á áá¬ážááŒá±á¬áá»ááºáá¬áá¬áž? ááá¯á·á¡ááŒááºá áá°ááœá¬áž + áááºážááá¬á ááááºááᯠáá»á±á¬áºááœá¬ážááá¯ááºáááºááŸá¬ áá»áœááºá¯ááºá¡ááœáẠááŸááºážááŸááºážáááºážáááºážááŒá áºááŒá±á¬ááºáž áááºážááá¯á·á ááŒá±á¬ááŒá¬ážáá²á·áááºá ááŒá®ážâáá±á¬á· áá»áœááºââáá±á¬á·áºâááᯠáá»ááºâáá»ááºáž áá¬âáá±á¬ááºâááá¯á· ááááºââáá±á«áºáá«áááºâá áá«ááá±á¬áá°áá²á·áááºá
á¡á²áá®á·áá±á¬ááºááŸá¬áá±á¬á· á¡á²áá®áá°áá áºá á¯áá±á¬ááºážáá±ážááá¬ážá áá»áœááºáá±á¬á·áºááᯠá¡ááºáá¬áá»á°ážá á®á ááºááá¯á· áá±á«áºááá¯ááºáá¬áá²á· áá° ááá»á±áááºáá°ážá áááºážáá±á«ááºážááᯠáá¯ááºááá»ááá¯á· áá áºáá¯áá¯ááŒá±á¬áá±áá²á·áááºá
áá¬áá²á·áááºá á¡ááºáá¬áá»á°ážá ááá°áá®áá±á¬áá°áá»á¬ážááŸáá·áº áá«ážáá¬áá®ááŒá¬ áááºááœááºááŸá¯á áááºááŸáá¯ááºážáá±á¬áááºáá°ááŒááºážá¡ááŒá±á¬ááºáž ááá¯á·ááá¯áẠá ááºáááºáá°ááŒááºážá¡ááŒá±á¬ááºážáá°á¡á áá±ážááœááºážáá áºáá¯áááºážáááŸááá«á Deep Learning/Computer Vision áááŸááá²á·á¡ááœáẠá áááºááááºá á¬ážáá«áá°ážá ááá¯á·ááŒá±á¬áá·áº á¡ááºáá¬áá»á°ážááááºáá»á¬ážááẠá¡áá»áá¯ážáá®áá®ááŒá áºáááºá
á€á¡áá¯ááºááá·áºáá°ááẠáá¯ááºážáá±á«áºááŒá®áž ááŒá±á¬ááẠ- áá¯ááºáá°áá«ááẠá áááºáž áá¯áááááŒá±á¬áẠá¡ááºáá¬áá»á°ážááᯠá¡á±á¬ááºááœá¬ážáá«ááŒá®á áá«á á¡á¬ážáá¯á¶áž á¡á¶á·ááŒá áá¬áá«áá²á áá¯áááááá¯ááºááá¬áá²á áá®ááá¯áá»áá¯áž áá áºáá«á០áááŒá¬ážáá°ážáá°ážá áá«ááœá¬ážáá²á·áááºá áá®áá áºáá«áá±á¬á· ááá¬ážááá¯ážáá» á ááºáááºáá°ááŸá¯á¡ááŒá±á¬ááºáž áá¬áá®ááŸá áºáá»ááºáá±á¬ááºááŸáááŒá®á áá«ááá¯áá±á¬ááºážáááºá áá«áá±ááá·áº á áááºááááºá á¬ážáá±ážáá°ážá
á á¯áá±á¬ááºážáá°ááẠááááá¡ááŒááẠá¡ááºáá¬áá»á°ážá¡á±á¬ááºááŒááºáá²á·ááŒá®áž áááºážááẠáá±á¬ááºáá¯á¶ážááŒá áºáááºáᯠáááááŒá¯ááá¯ááºááá·áºá¡ááœáẠáá¯ááºáá°áááºážááŒá±á¬ááºááŒá±á¬ááºáž áá±á«áºáá°áááºá áá»áœááºáá±á¬áº ááœá¬ážááŒáá·áºáá±á¬á· DL áá²á· CV áá«áá«áááºá
áááºážááŸááºážááŸá¯ áááŸááá°ážááá¯á· ááŒáá¯ááŒá±á¬áá²á·áᬠáá¡áá±á¬áºááŒá¬áá²á·ááŒá®á áááºážááá¬ááá¯ááºážááá¯ááºáᬠáá»áœááºážáá»ááºááŸá¯ááœá± ááá¯ááºáá² áá»á±á¬á·áá»á±á¬ááºážáá²á· áá¬áá¬áááºááœá±ááá¯áá« áá±á·áá»áá·áºáá±ážááŸá¬áá«á áá»á±á¬á·áá»á±á¬ááºážáá±á¬áááºááœááºááá¯ááºáá±á¬áºáááºáž áá¬áá°ážááááºááẠááá¯á·ááá¯áẠáá¯áá¹ááá®á á¡áá¯ááºááá·áºáá¬ážááŒááºážáááŸááá±ážááŒá±á¬ááºáž á á á»á±ážááœááºááŸáá·áº ááá¯ááºá á¬ážááŸááºáá±á¬ááºážá¡ááá·áºááᯠááá¯ážááá¯ážááŸááºážááŸááºáž á ááºážáááºáá±ááŒááºáž ááŒá áºáááºá
ááŒáá¯ááºááááºá áá« áá®áá¬áá±á¬ááºáᬠáá±á¬ááºážáááºá ááŸá±á¬ááºááá¯ááºáá±á¬á¡ááœá±ážáá»á¬ážá 8 ááá»á±á¬áºááœá¬ážáá«ááŒá®á áááºážááŸááºážááŸá¯áááŸááá±ážáá«á á¡áá°ážáááŒáá·áº áá®ááœááºáááºáá®ážááŸá¯ááŸá¬ áá°ážáááºážáá±áá»áŸáẠáá®áá¬á¡á±á¬ááºááœáẠáá®ááœááºáááºáá®ážááá¯ááºááŸá¯ááẠáá±á¬ááºážáá«áááºá á¡ááœá±ážáá áºáá¯áááºáá¬áááºá á¡á²áá®áá¯ááºážá MIT ááŸá¬ postdoc áá¯ááºáá²á·áá²á· Alexey Shvets áá²á· áá»áŸáá±áá²á·áá«áááºá
á¡áááºá áááºááẠá¡áá®ážáá¯á¶áž DL/CV ááœááºáááá·áºááᯠáá°áá«á áááºážááá áºá áááºáá áºááá¯ááºážá¡ááŒá Ạáá»ááºážáááá·áº ááŒáá¯ááºááœá²áá»á¬ážááᯠááŒáá·áºááŸá¯áá«á áá áºáá¯áá¯ááᯠáá±á·áá»áá·áºááŒá®áž áááºááŒáá«á áááºááá¯á·ááŒá áºáááºáááºážá á¡á²áá®ááŸá¬ áá»áœááºážáá»ááºáá°ááœá±á¡á¬ážáá¯á¶ážá áá°ááá¯á·áá²á· á¡áááºááœá±ážáááºážááŒá±á¬ááºážááᯠáááºáá±á¬ááºááŒá®áž ááá±á«ááºážáá»á¬ážá áœá¬ áá«ááŸááá¯áẠááŸá áºááœá±áá±á¬ááºááŒá¬á¡á±á¬áẠáá¯ááºáá¬áá²á·á¡ááœááºááŒá±á¬áá·áºá áá»áœááºáá±á¬áºááá¯á·ááŸá¬ á¡ááœáá·áºá¡áá±ážáááŸááá«áá°ážá áá«áá±ááá·áº ááŒá±á¬ááºá áá¬áá±á¬á· ááá¯ááºáá°ážá áá»áœááºá¯ááºááá¯á·ááẠá¡áááá¹áá«ááºááŸááá±á¬ áááºááŒáá»ááºá¡áá»áá¯á·ááᯠááŒá¯áá¯ááºááŒááŒá®áž áá±á¬ááºáá¯á¶ážáá±áá¬ááá¯á· áá»á¶áááºážááŒááŒá®ážá ááá¯á·áá±á¬ááºááœáẠáá»áœááºá¯ááºááá¯á·ááẠá¡ááŒá¬ážáá°áá»á¬ážááŸáá·áº áááºááá¯á·áá»áŸááá°ááŒá±á¬ááºáž áá±á¬ááºážáá«ážáá áºáá¯ááºááᯠáá±ážáá¬ážááŒá®áž áá»áœááºá¯ááºááá¯á·á áá¯á¶ážááŒááºáá»ááºá¡ááŒá±á¬ááºáž ááœá±ážááœá±ážááŒáááºá áá±á¬ááºážáá«ážááẠLinkedIn ááŸáá·áº ááá·áºááá¯ááºáá±ážááŸááºáááºážááœáẠááŸáááŸáá·áºááŒá®ážááŒá áºáááºá
ááá¯ááá¯áááºááŸá¬á áááºážááẠáááºááá¯ááºáá¯á¶áááŒá®áž ááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááœáẠááá¯ááá¯ááŸááºáááºáá±á¬áá±á¬á·áá»ááºá á¬áá¯á¶ážáá»á¬ážááŸááá±áááºá áááºážááẠáááºážááá¬áá»ááºááŸá¬ááŒááºááá¯á·áá±á¬ááºááŸáááẠá¡ááœáá·áºá¡áááºážá¡áááºážáááºááá¯ážááá·áºáááºá áá»áœááºá¯ááºáá¶ááŸáá¯ááºááŸáá·áº áááºááŒáá»ááºáá»á¬ážá Alexey á០á á¬ááá¯áá»á¬ážá ááááºážá áá¯ááºáá«áááºá áá«áá±ááá·áº áá¬ááŒá±á¬áá·áº ááá¯ááºáá¬áá²á
á¡ááŒá²áááºážáá»ááºáá»ááºážáá¯ááºáááºááá¯á·ááŒá±á¬áááºá á¡áá®ážáá¯á¶áž ááœááºáááá·áºááŸá¬ MICCAI ááŒá
áºááŒá®áž á¡á²áá®ááŸá¬ ááŒáá¯ááºááœá²ááœá± ááŸááá²á·áá«áááºá áá«ááá¯á·á áááááᯠááá¯ááºáááºá á¡á²áá«á ... ááŒá
áºáááº
Kaggle ááŸáá·áºááá°áá²á á€ááŒáá¯ááºááœá²áá»á¬ážááœáẠáááºážááá¯á·áááá¯ááºááá¯áẠááá¬áááºááá¯ááºáᬠáááºááŸááºáá»ááºáá»á¬ážááŸááááº-
- Leaderboard áááŸááá«á áááºááŒáá»ááºáá»á¬ážááᯠá¡á®ážáá±ážááºááŒáá·áº áá±ážááá¯á·áá«áááºá
- á¡áá¯ááºáá¯á¶ááœá±ážááœá±ážááœá²ááœáẠá¡áááºážááá¯ááºá á¬ážááŸááºáá áºáŠážá០á¡ááŒá±ááŸá¬áááºáá¬áá±á¬ááºááŒááºážáááŸááá«á ááá·áºá¡á¬áž áááºááŸá¬ážáááºááŒá áºáá«áááºá
- áŠážáá±á¬ááºáá°á á¬áááºážáá¯ááºáá±á«áºááŸá áááºááá±áá¬ááᯠáá®áá¬áá¶áá»ááºážááá±áá»áááºááœááºáᬠááááá¯ááºáááºá ááá¬áááºááá¯ááºáᬠááá¬áá¬áá áºáá»áá¯ážá
MICCAI 2017 ááœááºáááá·áºááᯠQuebec ááŒáá¯á·ááŸá¬ áá»ááºážááá²á·áá«áááºá ááá¯ážááá¯ážáá¬ážáá¬ážááŒá±á¬ááá»áŸáẠá ááºáááºáá¬áááœáẠáá»áœááºá¯ááºááẠáá°áá±á¬ááºáá±ááŒá®ááŒá áºáá±á¬ááŒá±á¬áá·áº á¡áá¯ááºá០áá áºáááºááá·áºá¡áá¬ážáá°ááŒá®áž ááá±áá«ááá¯á·ááœá¬ážááá·áº á áááºáá°ážááẠá áááºáááºá á¬ážááœááºáá±á¬ááºážáááºá
áá®áá¬áá¶ááᯠáá¬áá²á·áááºá áá»áœááºáá±á¬áº áá® Workshop ááᯠáá¬áá²á·áááºá áááºáá°á០ááááá«áá°ážá áá±á¬áá·áºááŸá¬ ááá¯ááºáá±áááºá áá°ááá¯ááºážá áá áºáá±á¬ááºáá²á·áá áºáá±á¬áẠááááŒáááºá ááŒá±á¬ááá¯áááºáá¶ááŒáááºá áááá¹áá¬áá«ážáááºáá²á· áá±ážááá¬á áá¬ážááœá±ááᯠáá¯ááºáá áºááá¯ááºááŒáááºá áááááŒáá¯ááºááœá²ááᯠááŒááºáááºáá¯á¶ážáááºááŒááºážá áá«áááºáá°áá»á¬ážááẠáááºážááá¯á·á áá¯á¶ážááŒááºáá»ááºáá»á¬ážá¡ááŒá±á¬ááºáž ááœá±ážááœá±ážááŒá±á¬ááá¯ááŒáááºá áá±á¬ááºáááŸá¯áá²á·á¡áá° á¡á²áá®ááŸá¬ á¡á±ážáááºá áá«á·á¡ááŸááºá·á ááŒá®ážáá±á¬á· áá«á áá áºáááºážáááºážáá²á·áá±á¬áẠááŸááºááœá¬ážáááºá áá°ááá¯á·ááẠááŒá¿áá¬ááᯠááŒá±ááŸááºážááŒá®ážá áááºážááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºáá²á·áááºá á¡ááá·áºááŒáá·áº áááá¹áá¶ááá¬á áá»áœááºá¯ááºááá¯á·ááẠáááá¹áá¶á¡ááœááºááá¯ááºáá²á áá»áœááºá¯ááºááá¯á·á ááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááᯠááŒáŸáá·áºáááºáááºá¡ááœáẠá¡ááááºá ááŒá áºááœááºážááŸá¯áá»á¬ážá០"á¡á¶áááºááá·áºááŸááºážááŒááºáž" áááºáááºáá¬ááŒá áºáááºá
áá°ááœááºáá¬ááŒá®áž áá»áœááºáá±á¬áºáᬠáá±ážááá¬ááŸá¬ ááá»áœááºážáá»ááºáá°ážááá¯á· ááŒá±á¬ááŒá®áž á¡áá»áááºááŒá¯ááºážáááá²á·á¡ááœáẠáá±á¬ááºážáááºááŒá®áž ááŒá±ááŸááºážáá»ááºáá²á·á¡áá° slide áá áºáá¯ááᯠááŒáá²á·áá«áááºá áááºážááá²ááᯠáááºážááœá¬ážáááºá
áááºážááá¯á·ááẠááááá¯ááºáááºážááœá²ááᯠááŒá±áá¬ááẠ- áá»áœááºá¯ááºááá¯á·ááẠááááá¯á¶ážááŒá
áºááŒá®áž á¡áá¬ážáááºááŒáá·áº
áá¯áááááŸáá·áº áááá ááá¯á·ááᯠáá¯ááºááŒááºááŒá±áá¬áááºá
ááááá¡ááŒááẠ- áŠážáá±á¬ááºááŸá¯ááŒáá·áº á¡áááºááẠá¡áááºááẠááŒá±áá¬ááŒáááºá
ááá¯ááºáá»á¯ááºá áááá
ááááááºá¡áá»áá¯á·á áá»áœááºáá±á¬á·áºááᯠáá±ážáá±ážá á¬ážá á¬áž ááŒá¯á¶ážááŒááŒáááºá áááºáááºááœáẠáá»áœááºážáá»ááºáá°áá»á¬ážáᯠáááºáááºááŒááºáá¬áááºáá¬ááŸááá±á¬ á¡ááŒá¬ážáá°áá»á¬ážá á€áá¯ááºáááºážá¡ááœáẠáá±á¬ááºáá¶á·ááŒá±ážáááŸááá²á·ááŒá®áž áááºážááᯠááŸá áºáá±á«ááºážáá»á¬ážá áœá¬ áá¯ááºáá±á¬ááºáá¬áá²á·ááŒáᬠáááºážááá¯á·á áá»ááºááŸá¬áá»á¬ážááœáẠá¡áááºážááẠáá¯á¶áá»ááºáááºážáá»áẠááŒá áºáá±ááŒáááºá
áá±á¬ááºáá áºáá¯ááá±á¬á· áá¯áááá¡áá¯ááºá á¡áá¯ááºááœá²áá¯á¶ážáá¯áá«ááŒá®áž áá±ážáááºá¡ááœááºáž ááŸá±á·ááá¯ááœáŸá±á·áá¬ážáá«áááºá
áá®áá±áá¬ááŸá¬áááºáž áá±á¬ááºážáááºááŒá®áž áá»áœááºáá±á¬áºááá¯á·áá²á· slide áá
áºáá¯ááᯠáááºááŒáá²á·áá«áááºá
áá¬ááºáááºážá¡áá°áá°áá«áá²á áááááŸá
áºáá¯á áá
áºá
áá¹ááá·áºá áá¯á¶áááá
á á¯á ááºážááŸá¯á¡á±áá»ááºá á®áá áºáá¯ááẠáá±ážáááºááá¯ááºáá¬áá¯á¶ááááºáá±á¬áºááŒáá¯ááºááœá²ááᯠá¡ááá¯ááºááá²á·ááá·áº áááá¯ááºážáá áºáá»áŸá±á¬áẠááááá¯á¶ážá¡ááŒáááºááŒá áºááá¯ááºáááºáᯠáá»áœááºáá±á¬áºáááºáá«áááºá
á¡áᯠáá»áœááºáá±á¬áº á ááºáá±á«áºááŸá¬ áááºáá±áááºá ââáá°ááá¯á·á áá»áœááºáá±á¬á·áºááᯠáá®áááá¯áᬠáá áºáá»áá¯ážáá»áá¯áž áá±ážáá¬ááá¯á· ááá áẠááŒá áºáá±áááºá áá« áááºááá¯ááŒá áºááá¯ááºááá²á á€ááá¬ááŸááºáá»á¬ážááẠááá¬áááºáá»á¬ážá¡ááœáẠá¡áá¯ááºá á¡áááºá¡ááœá±ážááᯠááá¯ážááŸááºážá á±áááºááŸáá·áº ááá¯ááá¯áá±á¬ááºážááœááºá á±áááºá¡ááœáẠá¡ááœááºáááºážáá»á¬ážá ááá¯ááºáá¶áá»á¬ážááᯠáá¯á¶ážá áœá²áá±ááŒáááºá ááá¯ááá¯áááºááŸá¬ áá®á¡áá¯áá®á¡áá áá»áœááºá¯ááºá áááºáááºážááŸáá·áº á¡áá»áá¯á·áá±á¬ ááá¹áá¬ááá¯ááºáá»á¬ážááẠááá±á¡áááºážáááºááœáẠá€ááá¬áááºááá¯ááºáá¬áááºáááºážáá»á¬ážá¡á¬áž ááŒááááá»áŸá¡áá¶ááá¯á· ááœá²áá¯ááºááœá¬ážááŒáááºá
á€á¡áá¬á¡ááœáẠá¡ááá¯áá¯áá áºáá¯ááŸá¬ á¡ááŒá¬ážá¡ááœá²á·áá»á¬ážááœáẠááá±á«ááºážáá»á¬ážá áœá¬ á€á¡áá¯ááºáá»á¬ážááᯠáá¯ááºááá¯ááºáá²á·áá±á¬ ááœá²á·ááá»á±á¬ááºážáá¬ážáá»á¬ážááẠHR á¡ááœáẠááœá²áá±á¬ááºááŸá¯ááŸááá±á¬ ááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááᯠáááŸááááá·áºáááºá ááá¯ááá¯áááºááŸá¬ áááºážááá¯á·ááẠáááºážááá¬ááá¯ááºáᬠáá»ááºááŸá¬ááŒááºááá¯á· á¡ááœááºááá° áááá¯ááºáááºááŒá áºáááºá ááŒá®ážáá±á¬á· áá»áœááºáá±á¬á·áºáá»ááºá áááŸá±á·ááŸá¬ áááºáááºáááºááẠáááºáá¶áááŸááá²á· á¡á®ážáá±ážááºáá áºá á±á¬áẠááŸááááºá
A Googler recently referred you for the Research Scientist, Google Brain (United States) role. We carefully reviewed your background and experience and decided not to proceed with your application at this time.
áá±áá°áá»á¡á¬ážááŒáá·áºá á ááºááŒáá·áºáá±á«áºááá± ááááááºááᯠáá±ážááŒáá·áºáá±á¬á· âáá«á¡áá¯ááºáá¯ááºáá±áá²á·áá±áá¬ááᯠáááá²á·áá°ááŸááá¬ážâ ááŒáá¯ááºááœá²áá»ááºážááá±ážááŸá°ážáá»á¬ážáá²ááŸáá áºáŠážááẠTrueAccord ááá¯áá¬ááᯠGoogle ááŸáááá«áááºá áá»ááºáá¬ááœá± ááá¯ááºáá°ážá áááºáááºááŒá®áž âáá»áœááºáá±á¬áºá á á¯áá±á¬ááºážáá±ážá¡á±áá»ááºá á®áá áºáá¯á¡ááœáẠá¡áá¯ááºáá¯ááºáá«áááºá á¡áá¯ááºááŸá¬ Computer Vision áá²á· Deep Learning áááºážááá¯ááºáá«áá°ážá áááºážáááºážáá»á¬ážá áœá¬ááŒáá·áºá Google Brain ááŸáá·áº Deepmind á HR áá¬ááá»á¬ážááẠáá»áœááºá¯ááºáááá¯ááºáá±ážá¡áá»ááºážááᯠá á áºáá¯ááºááŒá®áž áááºážááá¬ááá¯ááºáᬠáááºáááºážáá»á¬ážááᯠááŒáááẠá¡ááœáá·áºá¡áá±ážááá±ážáá±á¬ááŒá±á¬áá·áº ááá¯ááá¯á·ááŒá áºáááŒááºážááŒá áºáá«áááºá â
áááºááŸááºááœá± ááœáŸá²áá±ážáᬠáááá¬ážáááºá ááá¬ááŸááºáá áºá á¯á áá»áœááºáá±á¬á·áºááᯠáá±ážáááºáá¬ážáááºá á€áááºááŸá¬ Deepmind áá«áá±á¬ áá»ááºážáá¬áá±ážá¡ááœá²á·ááŒá áºááẠá áá°ááá¯á·á¡áááºážááá±á¬áá»ááœá¬ážáá²á·á¡ááœáẠáá°ááá¯á·á¡ááœá²á·ááŸá¬ááŸááá²á· Research Engineer áá áºáááºáá±áá²á·á¡ááŒá±á¬ááºáž áá»ááºáá»ááºážááŒá±á¬ááŒáá»ááºááŒáááºá (áá«ááá¯á·á áá¬ážááŒá±á¬áá²á·áááºá áá®á áá¬ážááá¯ááºážá 6 áááŒá¬áááºá áá«á¡áááºááŒááºáááºá á á¬áá±ážááœá²ááŒá±áá±ááá·áº áááºážááá¬á ááááºááŸá¬ ááŒááºáá±á¬ááºááœá¬ážáááºá áááºážááá¬á ááááºááᯠáááºááœááºááŸá¯á áááºáá»áááºáá ááá¯á· 6 ááá¬ááŒá¬áááºá á á±á¬áá·áºááá¯ááºážááá¬á á¡ááá¬ááŸáá á±áááºá TrueAccord á áá±á¬ááºáá¶ááᯠááá·áºáá»ááºá áááºáááºááŸá Deepmind á០áá¯áá±áá á¡ááºáá»ááºáá®áᬠá¡ááºáá»ááºáá®áᬠááẠááá¯ááºáá¬áá±á¬ ááŒá±ááŸááºážáá áºááẠááŸááá²á·áá±á¬áºáááºáž áá»áœááºá¯ááºá áááºááŸá áá¬áá°áž áá±á¬ááºáá¶ááŸáá·áº ááŸááºáá«á ááŒá±ááŸááºážáá»á²ááœá¬ážááẠá áááŒá áºáá²á·áá«áá°ážá)
áá±á¬ááºáá»ááº
áá
áºáá»áááºáááºážááŸá¬áá² Lyft áá®á áááºážááŸááºážáá»ááºááᯠáááºáá¶áááŸááá²á·áá«áááºá
MICCAI ááŸáá·áº á¡ááá¯áá«ááŒáá¯ááºááœá²ááŸá
áºáá¯á ááááºáá»á¬ážá¡áá±á«áº á¡ááŒá±áá¶á á¡á±á¬ááºáá«á¡ááá¯ááºáž áá¯ááºááŒááºáá²á·áááºá
áááºááŸáá¯ááºážáá±á¬áááºáá°ááŸá¯ááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯á á ááºáá¯ááºá¡áá°á¡áá®ááœá²á áááºááŸá¯ááœáẠá¡ááá¯á¡áá»á±á¬ááºáá°áááᬠááá¯ááºážááŒá¬ážááŒááºážá áááºááŸáá¯ááºážáá±á¬ convolutional á¡á¬áá¯á¶ááŒá±á¬ááœááºáááºáá»á¬ážááᯠá¡áá¯á¶ážááŒá¯á Angiodysplasia áá±á¬ááºááŸááºážááŒááºážááŸáá·áº áá±ááááºááŸááºááŒááºážá 2017 á ááºáá¯ááºáá°áááᬠá¡ááá¯ááºážááœá²ááŒááºáž á áááºáá±á«áºááŸá¯
ááá¯ááá¯áááºááŸá¬ á¡áá¯ááºáá®áá¬á ááá¯ááºážá áá¯ááºážáá±áá±á¬áºáááºáž ááŒáá¯ááºááœá²áá»á¬ážááŸáá áºááá·áº ááá¯ážááŒáá·áºáá¬áá±á¬ áá±á¬ááºážáá«ážáá»á¬ážááŸáá·áº ááŒáá¯áááºáá¯á¶áá»á¬ážááᯠáá±á«ááºážááá·áºááŒááºážááẠáá±á¬ááºážá áœá¬á¡áá¯ááºáá¯ááºáá«áááºá áá±á¬ááºááŸá áºááœá±ááŸá¬áááºáž ááá¯ááá¯ážáá¬áá²á·áááºá
áá»áœááºáá±á¬áº Lyft ááŸá¬ ááœááºáá²á·áá²á· ááŸá áºááŸá áºáá±á¬ááºááááºážá á¡áá¯ááºáá¯ááºáá²á·ááŒá®áž Self Driving áá¬ážááœá±á¡ááœáẠComputer Vision/Deep Learning áá¯ááºáá±áá«áááºá á¡á²áá«á áá«ááá¯áá»ááºáá¬ááᯠááá²á·áááºá á¡áá¯ááºáá»á¬ážá á¡ááá·áºá¡áááºážááŒáá·áºáá±á¬ áá¯áá¹ááá®á ááá¯ááºáá¬áá±á¬ áá¯ááºáá±á¬áºááá¯ááºáááºáá»á¬ážá
áá®áááœá±á¡ááœááºážááŸá¬ Googleá Facebooká Uberá LinkedIn áá²á· á¡ááœááºá¡á á¬ážá¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážááŸááá²á· startups ááŒá®ážááœá±áá²á· á¡áááºá¡ááœááºááá²á·áááºá
áá®áááœá±á¡á¬ážáá¯á¶ážááᯠáá¬áá»ááºá á±áááºá á ááŒá¬áá á¬ááŒá®ážá áááºážááᯠáá±á·ááá¯ááºáž ááááºááŒá®ážááá¬áá¬áá²á·á¡áá¬áá áºáá¯ááᯠááŒá±á¬ááŒáááºá áá¯á¶ááŸáẠááŒááºážááá¯ááŒááºážá á¡ááŸá¬ážáá»á¬áž áááŒá¬áá ááŒá¯áá¯ááºááŒááºáž ááŸáá·áº á€á¡áᬠá¡á¬ážáá¯á¶ážááᯠáá»áŸá±á¬áºááá·áºáá»áẠáááºážáá²á·áá±á¬ áá¶á á¬ážáá»áẠááŒáá·áº á¡ááᬠáá¶á á¬ážáááẠá áááºá¡á±á¬ááºááŒááºáááºáᯠá¡á¬ááá¶áá»ááºáááŸááá±á¬áºáááºáž áááºááẠáá°ááá¯ááºááŒá áºááŒá±á¬ááºáž áá¶á á¬ážáá»ááºááŸááááºá ááá¹áááá¯ááºááŒá®ážáá¬áá²á· á¡áá¯ááºááŸá¬ááá¯á· ááŒáá¯ážá á¬ážáá²á·áá¬ááᯠá¡áááºážáááááá«áááºá
áá±á¬áºáá±á¬áºáá»á¬ážáá»á¬ážá áá»áá¯áá·áºááŸááºážááŸá¬ á¡áá¯ááºááŸá¬ááŒááŒá®áž áá°ááá¯á·á¡ááœáẠá¡áá¬á¡á¬ážáá¯á¶ážá ááá¯ááœááºáááºááá¯á· áá»áœááºáá±á¬áºáááºáá«áááºá ááŸáá·áºááœááºá áá»áœááºáá±á¬á·áºá¡ááŒááºááá±á¬á· áá®ááá¯áá«á áááºáá¬ážáááºááá¯ááºáá±á¬ áááºáááºáá áºáá¯ááœáẠá¡ááœá±á·á¡ááŒá¯á¶áá»á¬ážá áœá¬ááŸáááŒá®áž ááá·áºááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááœáẠáá°áá®áá±á¬á¡áá¯ááºáá áºáá¯ááᯠááŸá¬ááœá±áá±áá«á ááŒá¿áá¬áááŸááá«á áá»áœááºáá±á¬áºáá°ááœá¬ážááŒá®áž ááœá±á·áááºá áá áºáááºááœá±áá»á¬ážáááºá
áá«áá±ááá·áº ááá·áºá¡ááœáẠá¡áá áºá¡áááºážááŒá áºáá²á· áááºáááºáá áºáá¯ááŸá¬ á¡áá¯ááºááŸá¬áá±áááºááá¯ááẠááá¯ááá¯áá¬ááá±á¬á· ááá¯áá¯ááááŸááá²á·á¡áá« á¡áááºá¡á ááºáááŸááá¬áá²á· ááá·áºááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºá áá áºáá¯áá¯ááŸá¬ážáá±áááºááá¯á· ááŒá±á¬áá«ááẠ- áá®á¡áá»áááºááŸá¬ á¡áá¬á¡á¬ážáá¯á¶ážáᬠá¡ááœááºá áááºáááºá á¬ážá áá¬ááŒá áºáá¬áá«áááºá
ááá¯á¡áá»áááºááœáẠá¡áá¯ááºááá·áºáá°áá»á¬ážááẠáá»áœááºá¯ááºáá¶ááá¯á· áá¯á¶ááŸááºá á¬áá±ážááŒá®áž ááᯠáá»áœááºáá±á¬áºáá¯ááºáá±ááá·áº áá°áá®áá±á¬á¡áá¬ááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºááẠáááºážááŸááºážáá±á¬áºáááºáž ááá°áá®áá±á¬ áá¯áá¹ááá®áá áºáá¯ááœáẠááŒá áºáááºá ááááºá¡áá¯ááºááŒá±á¬ááºážáá»áááºáá±á¬ááºááŒá®á áá«áá±ááá·áº áá»áœááºáá±á¬áº áá±á¬ááºážáá±á¬ááºáž áááºááŒá±á¬áẠááá¯á· á áᬠá០á¡áááá¹áá«áẠáááŸá áá«áá°áž á áá¬á¡ááœááºáá²?
áá«áá±ááá·áº ááá¯ááºááá¯áá»ááºáá²á·á¡áá¬á¡ááœáẠááá¯áá·áºááá¯ááºáá±ážáá¬ááááºááŸá¬ ááá¯áá¯ááááºáž áááŸááá±á¬á·áá°ážá áá«ááœá±á¡á¬ážáá¯á¶áž áááºááá¯á¡áá¯á¶ážáááºááá²ááá¯áᬠááŒáá·áºáá¡á±á¬ááºá á¡á¬ážáá¯á¶ážá¡áááºááŒá±ááẠáá±á¬ááºá¡ááá¯ááºážáááºáá±ážáááºá ð
source: www.habr.com