DeepPavlov запустил демо-версию разговорного чат-бота Dream

Проект пока находится на ранней стадии, и разработчики приглашают всех желающих принять участие в тестировании — общаться с чат-ботом и оставлять отзывы о его работе.

В ближайшие несколько месяцев разработчики обещают выложить программный код моделей обработки естественного языка (NLP) для чат-бота, а также его навыков. В будущем авторы проекта рассчитывают прийти к построенной на ИИ «разговорной» операционной системе с открытым исходным кодом.

🔗 Источник: https://www.facebook.com/576961855845861/posts/1563676247174412/

👉🏻 Узнать больше о чат-боте и протестировать его работу (eng)

***
На фото: схема развертывания чат-бота Dream в «облаке»

📺 Посмотреть на выходных: 👤Александр Ханин, основатель платформы 🗂 VisionLabs в рамках митапа Data Science & Cloud рассказал о практическом применении компьютерного зрения в бизнесе.

👉🏻 Смотреть

***
Митап Data Science & Cloud, посвященный вопросам разработки и масштабирования ИИ-сервисов в облаке, прошел 3 сентября. Запись всех выступлений (4:05:25) можно посмотреть по ссылке.

📆 Где будут обсуждать искусственный интеллект на этой неделе

Распознавание речи на мобильных устройствах (вебинар): подходы и особенности применения систем распознавания речи в условиях ограниченных ресурсах
8 сентября (вторник), 12:00

ChatBot Day 2020 (онлайн-конференция): обсуждение рынка чат-ботов, особенностей применения чат-ботов и виртуальных консультантов бизнесом, использование чат-ботов как элемента брендинга
10 сентября (четверг)

Проблема сознания (онлайн-семинар): влияние проблем сознания на системы общего искусственного интеллекта
10 сентября (четверг), 18:00

Вышел новый выпуск аналитического альманаха «Искусственный и интеллект»

Тема выпуска — «Предсказательная аналитика и системы поддержки принятия решений». В альманахе подробно разобраны технологии ИИ, которые используются для предиктивной аналитики, сценарии применения прогнозных моделей, актуальные кейсы (в том числе видео с рассказами о практиках применения). Также представлена экспертная аналитика.

👉🏻 Скачать альманах

Начало работы с машинным обучением

Все ресурсы, упомянутые в этом руководстве, бесплатны и содержат небольшое описание того, почему они полезны. В каждом разделе есть набор отправных точек (обычно курсы, книги, сообщения в блогах и т. д.), соответствующие документы и идеи проектов. Наиболее полезные материалы в каждом разделе отмечены значком ⭐️

https://proglib.io/w/23cfb52d

Machine Learning Refined (2020)
Авторы: Jeremy Watt, Reza Borhani, Aggelos Katsaggelos
Количество страниц: 544

Благодаря интуитивно понятному, но строгому подходу к машинному обучению эта книга предоставляет читателю фундаментальные знания и практические инструменты, необходимые для проведения исследований и создания продуктов на основе данных. Авторы уделяют много внимания геометрической интуиции и алгоритмическому мышлению и включают подробные сведения обо всех основных математических предпосылках, предлагая новый и доступный способ обучения. Особое внимание уделяется практическим приложениям с примерами из разных дисциплин, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, экономику, нейробиологию, рекомендательные системы, физику и биологию.

Скачать книгу

Конференция о ИИ https://s6957389.sendpul.se/go/ec/f39991ad151ae0e3b007190ae814bbfd/ci/MTI1MTMyMzU=/ui/Njk1NzM4OQ==/li/MjM3MjE4NDc4/re/dmljdG9yaWEuZHNAeWFuZGV4LnJ1/l/aHR0cHMlM0ElMkYlMkZ5b3V0dS5iZSUyRjI0ZHdnb1llM1dR/ls/59c6d571b31ac0041fd8e18e0d835ed0bc54c981619bfc00ef068608e8fda85a1b1f6e862fc09313b5b5ff3b5fa30fcecc4595b40048373703fb4866a83636e7123d65506f2cb160b3fdb48e59c77a6468fd4b3e8d4bc2dc248a38516b66253f362a2ee2bf613f105d3c612e6190c83a8b72d168161ca1189af6e4144e4327ce/

Прогнозирование трафика с помощью графовых нейронных сетей.

https://proglib.io/w/53ef277e

🎲 40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist

40 популярных вопросов, которые задавали на собеседованиях соискателям на должность Data Scientist. Приведены также и ответы – c рисунками, формулами и ссылками для самостоятельного изучения.

https://proglib.io/sh/q6rCD0Nca1

Почти по традиции завершаем понедельник под интервью с Валерием Бабушкиным, тимлидом в X5 Retail Group. Параллельно с обсуждением новостей из мира ML, нам удалось:

● Упорядочить особенности найма в такие крупные компании, как Facebook и Google
● Сравнить зарплаты в России, Европе и США
● Решить, какие новые тренды в Data Science заслуживают особо пристального внимания
● Выяснить, где и как нужно учиться, чтобы стать востребованным data science специалистом