Podcast Nieliniowy to miejsce, gdzie poruszam takie tematy jak sztuczna inteligencja (artificial intelligence / AI), uczenie maszynowe (machine learning / ML) oraz analityka danych (data science / data analytics). Moich gości pytam też o biznes, naukę i etykę / odpowiedzialność w branży ML. Zapraszam serdecznie
Nieliniowy
Claim This Podcastby Michał Dulemba
4.9(56 reviews)
86 episodes
Updated Weekly
Accepts GuestsHas SponsorsLocation 🇵🇱
Podcast Overview
Podcast Nieliniowy to miejsce, gdzie poruszam takie tematy jak sztuczna inteligencja (artificial intelligence / AI), uczenie maszynowe (machine learning / ML) oraz analityka danych (data science / data analytics). Moich gości pytam też o biznes, naukę i etykę / odpowiedzialność w branży ML. Zapraszam serdecznie
Language
🇵🇱
Publishing Since
7/10/2021
Reach the team behind Nieliniowy
Verified contact details for this show aren't on file yet — sign up to get notified when they land.
Recent Episodes
April 13, 2024
Czy data scientist(ka) może być cyfrowym nomadem - Kasia Hewlet - Codilime
<p>Rozmowa z Kasią Hewlet - data scientist z firmy Codilime.<br/><br/> Poruszamy takie tematy jak:<br/><br/>- praca jako cyfrowy nomad<br/>- kłopoty z zasilaniem i dostępem do internetu <br/>- zanieczyszczenie powietrza w Chinach<br/>- początki Kasi w data science<br/>- nauka programowania na bootcampach<br/>- nieudane i pomyślne rozmowy kwalifikacyjne<br/>- zmiana kariery i przejście do data science<br/>- wypalenie zawodowe<br/>- chatboty oparte o LLM<br/>- zastosowania chatbotów<br/>- zapętlanie się LLMów<br/>- prompty, temperatura, dopracowywanie działania botów<br/>- Claude3 / Anthropic<br/>- introwertycy i ekstrawertycy w data science<br/>- wpływ wystąpień publicznych na karierę w data science<br/>- stereotypy w branży technologicznej<br/>- kobiety w data science<br/>- jak zostać cyfrowym nomadem w data science </p><p>Napisz do mnie:<br/><a href='https://www.linkedin.com/in/michal-dulemba/overlay/contact-info/'>Michal Dulemba | LinkedIn</a><br/><br/>Subskrybuj podcast:<br/><a href='https://podcasts.apple.com/us/podcast/nieliniowy/id1585099819'>Apple Podcasts</a><br/><a href='https://open.spotify.com/show/119zzOEvWlmsZd92sG5zK9'>Spotify</a><br/><a href='https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5idXp6c3Byb3V0LmNvbS8xODAzNjI0LnJzcw=='>Google Podcasts</a><br/><a href='https://podcastaddict.com/podcast/3548106'>Podcast Addict</a><br/><a href='https://feeds.buzzsprout.com/1803624.rss'>RSS</a><br/><br/>Korzystam z: <br/>Buzzsprout (hosting odcinków):<br/><a href='https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532'>https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532</a><br/><br/>Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):<br/><a href='https://www.riverside.fm/?via=dulemba'>https://www.riverside.fm/?via=dulemba</a><br/><br/><br/></p>
March 14, 2024
Czy nowości działają w computer vision - Marianna Parzych - Deepsense.ai
<p>Rozmawiam z Marianną Parzych z Deepsense.ai<br/>Poruszamy takie tematy jak :<br/><br/>- reakcje ludzi na grafiki generowane przez AI<br/>- mody na LLM i powrotu wizji komputerowej do łask<br/>- nowości w wizji komputerowej<br/>- różnice między teorią a praktyką w wykorzystaniu modeli CV<br/>- nowa wersja modelu Yolo <br/>- ograniczenia vs. możliwości generatywnego AI<br/>- halucynacje modeli graficznych<br/>- wiarygodność tworzonych obrazów<br/>- upscalery (zwiększanie rozdzielczości)<br/>- zmiany w percepcji AI przez społeczeństwo<br/>- absurdalnego tempa w poprawianiu jakości grafik AI<br/>- częściowego znieczulenia publiczności na grafiki AI<br/>- różnice między prezentacjami a rzeczywistym użyciem AI<br/>- jakość i percepcja grafik generowanych przez AI<br/>- przyszłość generatywnego AI i jego wpływ na różne sektory<br/>- aktualne trendy i potrzeby rynku w kontekście modeli AI</p><p>Jak znaleźć Mariannę:<br/><a href='https://www.linkedin.com/in/marianna-parzych-dsp/'>https://www.linkedin.com/in/marianna-parzych-dsp/</a><br/><br/>Modele, o których rozmawiamy:<br/>SAM: <a href='https://segment-anything.com/'>https://segment-anything.com</a><br/>DINOv2: <a href='https://dinov2.metademolab.com/'>https://dinov2.metademolab.com</a><br/>LLaVa: <a href='https://llava-vl.github.io/'>https://llava-vl.github.io</a><br/><br/>YOLO-NAS: <a href='https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS.md'>https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS.md</a><br/><br/>Gaussian Splatting:<br/><a href='https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/'>https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/</a><br/>LLM-aided visual reasoning: ViperGPT: <a href='https://viper.cs.columbia.edu/'>https://viper.cs.columbia.edu</a></p><p>Napisz do mnie:<br/><a href='https://www.linkedin.com/in/michal-dulemba/overlay/contact-info/'>Michal Dulemba | LinkedIn</a><br/><br/>Subskrybuj podcast:<br/><a href='https://podcasts.apple.com/us/podcast/nieliniowy/id1585099819'>Apple Podcasts</a><br/><a href='https://open.spotify.com/show/119zzOEvWlmsZd92sG5zK9'>Spotify</a><br/><a href='https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5idXp6c3Byb3V0LmNvbS8xODAzNjI0LnJzcw=='>Google Podcasts</a><br/><a href='https://podcastaddict.com/podcast/3548106'>Podcast Addict</a><br/><a href='https://feeds.buzzsprout.com/1803624.rss'>RSS</a><br/><br/>Korzystam z: <br/>Buzzsprout (hosting odcinków):<br/><a href='https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532'>https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532</a><br/><br/>Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):<br/><a href='https://www.riverside.fm/?via=dulemba'>https://www.riverside.fm/?via=dulemba</a><br/><br/><br/></p>
February 20, 2024
Kiedy wektorowe wyszukiwanie jest słusznym rozwiązaniem - Kacper Łukawski - Qdrant
<p>Interesuje Cię podcastowanie ?<br/>Poznaj moją książkę: <a href='https://www.jakzaczacpodcast.pl/'>Jak zacząć podcast - Michał Dulemba</a><br/><br/><br/>Z Kacprem Łukawskim z firmy Qdrant rozmawiamy m.in na temat:<br/>- algorytmów ANN (aproximate nearest neighbour)<br/>- przydatności wyszukiwania po embeddingach (wektorach)<br/>- budowaniu systemów search w oparciu o różne silniki<br/>- polskiej obecności w firmach zajmujących się LLMami<br/>- przejściu z roli developera do roli dev advocate<br/>- skalowaniu systemów opartych o wektor search w szczególności Qdrant<br/>- promocji wiedzy na temat AI w Polsce<br/>- roli prelegenta pokazującego zastosowanie określonej technologii<br/>- o wykorzystywaniu rozwiązań prototypowych na produkcji<br/>- ograniczenia w budowaniu systemów opartych o vector search<br/><br/>Przydatne linki:<br/>AI Embassy<br/>https://www.embassy.ai/<br/><br/>Qdrant - baza wektorowa<br/>https://qdrant.tech/<br/><br/>Więcej na temat ANN:<br/>https://towardsdatascience.com/comprehensive-guide-to-approximate-nearest-neighbors-algorithms-8b94f057d6b6<br/><br/>Algorytm HNSW<br/>https://towardsdatascience.com/similarity-search-part-4-hierarchical-navigable-small-world-hnsw-2aad4fe87d37<br/><br/></p><p>Napisz do mnie:<br/><a href='https://www.linkedin.com/in/michal-dulemba/overlay/contact-info/'>Michal Dulemba | LinkedIn</a><br/><br/>Subskrybuj podcast:<br/><a href='https://podcasts.apple.com/us/podcast/nieliniowy/id1585099819'>Apple Podcasts</a><br/><a href='https://open.spotify.com/show/119zzOEvWlmsZd92sG5zK9'>Spotify</a><br/><a href='https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5idXp6c3Byb3V0LmNvbS8xODAzNjI0LnJzcw=='>Google Podcasts</a><br/><a href='https://podcastaddict.com/podcast/3548106'>Podcast Addict</a><br/><a href='https://feeds.buzzsprout.com/1803624.rss'>RSS</a><br/><br/>Korzystam z: <br/>Buzzsprout (hosting odcinków):<br/><a href='https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532'>https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532</a><br/><br/>Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):<br/><a href='https://www.riverside.fm/?via=dulemba'>https://www.riverside.fm/?via=dulemba</a><br/><br/><br/></p>
86 total episodes available
Deep-dive analytics for Nieliniowy
Frequently asked questions
Have a different question and can't find the answer you're looking for? Reach out to our support team by sending us an email and we'll get back to you as soon as we can.
- What is Nieliniowy?
- How often does this podcast release new episodes?
This podcast updates weekly.
- Where can I listen to this podcast?
This podcast is available on 10 platforms including Apple Podcasts, Spotify, and more. You can also use the RSS feed directly.
- Does this podcast accept guests?
Yes, this podcast regularly features guests.
Legal Disclaimer
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at hey@podengine.ai for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.