Jak już wielokrotnie powtarzaliśmy, doskonale rozumiemy, że nie wszyscy korzystają ze Spotify, Apple podcast czy Deezer. Stąd pojawił się pomysł, by materiały z naszych podcastów z lekkim opóźnieniem ukazywały się na YouTube.
Mimo, że swoje premiery podcasty te miały już jakiś czas temu, to wiele z nich – a sądzimy, że nawet 95% jest nadal niezwykle aktualnych. Po prostu zagadnienia poruszane w rozmowach z naszymi gośćmi dotyczą tematów jak najbardziej uniwersalnych.
Co zatem mogło umknąć Twojej uwadze w minionych dniach? Oto kilka przykładów, do wysłuchania których serdecznie zapraszamy. Przypominamy, że na kanale naszego wydawnictwa – YouTube – odcinki podcastów pojawiają się w poniedziałki, środy i piątki o godzinie 10:00.
Subskrybujcie nasz kanał, komentujcie, pytajcie a nawet sami możecie zgłosić się do nas z pomysłem na ciekawy temat. A teraz… co już opublikowaliśmy w minionym tygodniu.
Polska jest na dzisiaj liderem w Europie pod względem produkcji fleksograficznej. Jednak… to nie takie łatwe wejść w produkcję, która posiada tak wiele zmiennych i w dodatku stanowi największe wyzwanie dla drukarni pod względem stosowanych technologii w jednym przebiegu maszyny np. do produkcji etykiet (offset, flekso, sito, cyfra, hot stamping itd.). Jak w tym wszystkim poradzić sobie z utrzymaniem standardów produkcji? Czy możemy kontrolować produkcję? Jak możemy przy okazji standaryzacji wygenerować duże oszczędności? I od czego rozpocząć?
A teraz nieco inaczej o tym, co jest dookoła nas… Liczba synaps w mózgu dorosłego człowieka wynosi około 100 bilionów. Już sama ta liczba powinna być wskazówką, że to, co rozumiemy przez sztuczną inteligencję, może reprezentować tylko część ludzkiej inteligencji. Dlatego nawet systemy z kategorii Deep Learning są w pewnym sensie „wyspecjalizowanymi idiotami”.
Przykładowo, możliwe jest doprowadzenie komputera lub robota do poziomu mistrza świata w szachach za pomocą algorytmów uczących się, ale nie jest on w stanie nauczyć się grać w halmę. Ten temat również nie jest nowy. Naukowcy w Niemczech pracują nad tym tematem od lat 80-tych, zwłaszcza w zakresie autonomicznej jazdy lub głębokiego uczenia się, z którego korzystają również programy tłumaczące.
Młodzi, zdolni, ambitni i nie bojący się wyzwań. Tak, dokładnie tak jest kiedy rozmawiamy ze studentami w Warszawie. Ale czy poligrafia jest tym pierwszym wyborem? Czy studia rzeczywiście dają szansę na pracę w niezwykle ciekawym i na wskroś interesującym zawodzie? Jak poligrafię postrzegają sami studenci?
Aplikacje głębokiego uczenia są lepsze od ludzi, zwłaszcza jeśli chodzi o analizę dużych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych (Big Data). Na przykład w badaniach nad materiałami sztuczna inteligencja może pomóc przetestować 10 000 razy więcej możliwych alternatyw dla nowych materiałów, niż byłoby to możliwe przy użyciu metod eksperymentalnych. Ma to również zastosowanie w medycynie przy opracowywaniu leków tak szybko, jak to możliwe, a także na przykład przy opracowywaniu nowych warstw płyt drukarskich.
