Rozmowa z Kasią Hewlet - data scientist z firmy Codilime.

Poruszamy takie tematy jak:

- praca jako cyfrowy nomad
- kłopoty z zasilaniem i dostępem do internetu
- zanieczyszczenie powietrza w Chinach
- początki Kasi w data science
- nauka programowania na bootcampach
- nieudane i pomyślne rozmowy kwalifikacyjne
- zmiana kariery i przejście do data science
- wypalenie zawodowe
- chatboty oparte o LLM
- zastosowania chatbotów
- zapętlanie się LLMów
- prompty, temperatura, dopracowywanie działania botów
- Claude3 / Anthropic
- introwertycy i ekstrawertycy w data science
- wpływ wystąpień publicznych na karierę w data science
- stereotypy w branży technologicznej
- kobiety w data science
- jak zostać cyfrowym nomadem w data science

Napisz do mnie:
Michal Dulemba | LinkedIn

Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS

Korzystam z:
Buzzsprout (hosting odcinków):
https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532

Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):
https://www.riverside.fm/?via=dulemba

Rozmawiam z Marianną Parzych z Deepsense.ai
Poruszamy takie tematy jak :

- reakcje ludzi na grafiki generowane przez AI
- mody na LLM i powrotu wizji komputerowej do łask
- nowości w wizji komputerowej
- różnice między teorią a praktyką w wykorzystaniu modeli CV
- nowa wersja modelu Yolo
- ograniczenia vs. możliwości generatywnego AI
- halucynacje modeli graficznych
- wiarygodność tworzonych obrazów
- upscalery (zwiększanie rozdzielczości)
- zmiany w percepcji AI przez społeczeństwo
- absurdalnego tempa w poprawianiu jakości grafik AI
- częściowego znieczulenia publiczności na grafiki AI
- różnice między prezentacjami a rzeczywistym użyciem AI
- jakość i percepcja grafik generowanych przez AI
- przyszłość generatywnego AI i jego wpływ na różne sektory
- aktualne trendy i potrzeby rynku w kontekście modeli AI

Jak znaleźć Mariannę:
https://www.linkedin.com/in/marianna-parzych-dsp/

Modele, o których rozmawiamy:
SAM: https://segment-anything.com
DINOv2: https://dinov2.metademolab.com
LLaVa: https://llava-vl.github.io

YOLO-NAS: https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS.md

Gaussian Splatting:
https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/
LLM-aided visual reasoning: ViperGPT: https://viper.cs.columbia.edu

Napisz do mnie:
Michal Dulemba | LinkedIn

Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS

Korzystam z:
Buzzsprout (hosting odcinków):
https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532

Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):
https://www.riverside.fm/?via=dulemba

Interesuje Cię podcastowanie ?
Poznaj moją książkę: Jak zacząć podcast - Michał Dulemba


Z Kacprem Łukawskim z firmy Qdrant rozmawiamy m.in na temat:
- algorytmów ANN (aproximate nearest neighbour)
- przydatności wyszukiwania po embeddingach (wektorach)
- budowaniu systemów search w oparciu o różne silniki
- polskiej obecności w firmach zajmujących się LLMami
- przejściu z roli developera do roli dev advocate
- skalowaniu systemów opartych o wektor search w szczególności Qdrant
- promocji wiedzy na temat AI w Polsce
- roli prelegenta pokazującego zastosowanie określonej technologii
- o wykorzystywaniu rozwiązań prototypowych na produkcji
- ograniczenia w budowaniu systemów opartych o vector search

Przydatne linki:
AI Embassy
https://www.embassy.ai/

Qdrant - baza wektorowa
https://qdrant.tech/

Więcej na temat ANN:
https://towardsdatascience.com/comprehensive-guide-to-approximate-nearest-neighbors-algorithms-8b94f057d6b6

Algorytm HNSW
https://towardsdatascience.com/similarity-search-part-4-hierarchical-navigable-small-world-hnsw-2aad4fe87d37

Napisz do mnie:
Michal Dulemba | LinkedIn

Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS

Korzystam z:
Buzzsprout (hosting odcinków):
https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532

Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):
https://www.riverside.fm/?via=dulemba