Тренд на изучение алгоритмов и языков программирования сформировался не случайно: с этими знаниями можно эффективнее решать задачи многих специалистов. Почему изучение анализа данных так важно даже для людей нетехнических профессий — обсудили с Евгением Соколовым, научным руководителем Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
В Школе анализа данных студенты изучают машинное обучение, работу с большими данными, нейросети и программирование. Базы, которую даёт Школа, достаточно, чтобы стать крутым специалистом в индустрии или заниматься научными исследованиями. Поговорили с Валентиной Бронер, руководителем ML-направления ШАДа, о том, почему стоит поступать в Школу
Космические технологии всегда были передовыми, разработками будущего. Мы не знаем, к чему приведёт современное исследование космоса и что мы сможем благодаря ему улучшить, но можем вдохновляться примерами прошлого. Рассказываем, как космические разработки уже повлияли на нашу повседневную жизнь
Сергей Юдин руководит ML-командой в Яндексе, а ещё он преподаватель в Высшей школе экономики и эксперт Центра непрерывного образования ФКН. Поговорили о том, где учиться передовым технологиям и без каких навыков не построить карьеру в IT
Женя Карташев — ML-инженер в службе компьютерного зрения Яндекса. Поговорили с ним о сложностях распознавания текстов нейросетями и о последних трендах в области компьютерного зрения
Тема сегодняшнего урока — обучение будущего. Собрали актуальные тренды и попробовали пофантазировать, как изменится образование с помощью технологий
Мы уже плохо помним, что означает «записать свежие хиты на болванку» или «заскочить с винчестером к другу за музыкальной коллекцией». И зачем это делать, когда смартфон даёт доступ к огромному количеству треков, а алгоритмы могут предсказать настроение и создать плейлист из наших любимых песен, а также порекомендовать что-то новенькое
