BM115: Przyszłość Machine Learning - prognozy praktyków i ekspertów
BM114: Nauka Machine Learning - 3 różne perspektywy
BM111: Wizualizacja danych
BM101 - AutoML: możliwości i wyzwania
BM98: Chmura Krajowa - Sztuczna Inteligencja w biznesie
Sztuczna Inteligencja w biznesie (#05)
BM97 – Podsumowanie roku 2020
BM96 – Cyberataki na sztuczną inteligencję
BM95– 3 krótkie historie efektywnego rozwoju
BM94 – Fundacja DataWorkshop – cele i działania
BM93 - NLP w Amazon – porozmawiaj z Alexą
BM92 – W którym kierunku rozwijamy podcast?
BM 91 – Oddychaj zdrowiej dzięki Machine Learning
BM90: Czy uczenie maszynowe daje programistom nowe możliwości?
BM89 – Jak zmusić leniwe sieci neuronowe do produkcji leków
BM88 – Automatyzacja testów za pomocą Machine Learning
BM86 – Projekty Machine Learning – 5 etapów efektywnego procesu
BM85 – Uczenie maszynowe w twojej firmie – mity
Marsz Robotów
BM84 – Kiedy i jak nauczyć się Machine Learning
BM83 – Jak Google i DeepMind wspierają służbę zdrowia?
BM82 – Statystyka w biznesie i marketingu – opowiada Janina Bąk
BM81 – Programowanie probabilistyczne
BM80 – Jak sztuczna inteligencja może pomóc znaleźć Ci mieszkanie
BM79 – Uczenie nienadzorowane oczami naukowca z DeepMind
BM78 – Innowacje w handlu stacjonarnym
BM77 – Różne oblicza Computer Vision
BM76 – Sztuczna inteligencja i robotyzacja
BM75: Świat akademicki, biznes oraz ML – rozmowa z Tomkiem Trzcińskim
BM74: Sztuczna inteligencja i autyzm
BM73: Co może przynieść praktyczny kurs ML i kiedy warto spróbować
BM71: Podsumowanie roku 2019
BM70: Sztuczna inteligencja i bezpieczeństwo
BM68: Czy Twoja firma jest gotowa na ML?
BM67: Dzieją się rzeczy z uczeniem maszynowym w Polsce
BM65: Przypadki użycia NLP w biznesie
BM63: Praktyczne podejście do uczenia maszynowego
BM 62: Rozmowa z machine learning engineer z Netguru: obrazowanie hiperspektralne i inne
BM60: Drony zmieniają branże ubezpieczeń, budowlaną i inne
BM58: Sztuczna inteligencja w Azji
BM57: Możliwe blokery oraz rozwiązania w uczeniu maszynowym
BM56: 10 właściwych pytań przy wdrażaniu uczenia maszynowego
BM55: 10 mitów o sztucznej inteligencji
BM54: Sztuczna inteligencja masowo zastępuje pracowników w bankach
BM47: Przetwarzanie języka naturalnego (rownież polskiego)
BM46: Szeregi czasowe:_rozmowa z doświadczonym inżynierem z Uber
BM44: Prowadzący naukowiec z DeepMind o rozwoju sztucznej inteligencji
BM42: Sztuczna inteligencja i taksówki
BM41: 10 przykładów jak sztuczna inteligencja zmienia_e-commerce
BM40 Przemyslaw Chojecki – doktor po Oxfordzie
Discover more
Search
