Towards Data Science

131 Epizód

1. 111. Mo Gawdat - Scary Smart: A former Google exec’s perspective on AI risk

   Közzétéve: 2022. 01. 26.
2. 110. Alex Turner - Will powerful AIs tend to seek power?

   Közzétéve: 2022. 01. 19.
3. 109. Danijar Hafner - Gaming our way to AGI

   Közzétéve: 2022. 01. 12.
4. 108. Last Week In AI — 2021: The (full) year in review

   Közzétéve: 2022. 01. 05.
5. 107. Kevin Hu - Data observability and why it matters

   Közzétéve: 2021. 12. 15.
6. 106. Yang Gao - Sample-efficient AI

   Közzétéve: 2021. 12. 08.
7. 105. Yannic Kilcher - A 10,000-foot view of AI

   Közzétéve: 2021. 12. 01.
8. 104. Ken Stanley - AI without objectives

   Közzétéve: 2021. 11. 24.
9. 103. Gillian Hadfield - How to create explainable AI regulations that actually make sense

   Közzétéve: 2021. 11. 17.
10. 102. Wendy Foster - AI ethics as a user experience challenge

    Közzétéve: 2021. 11. 10.
11. 101. Ayanna Howard - AI and the trust problem

    Közzétéve: 2021. 11. 03.
12. 100. Max Jaderberg - Open-ended learning at DeepMind

    Közzétéve: 2021. 10. 27.
13. 99. Margaret Mitchell - (Practical) AI ethics

    Közzétéve: 2021. 10. 20.
14. 98. Mike Tung - Are knowledge graphs AI’s next big thing?

    Közzétéve: 2021. 10. 13.
15. 97. Anthony Habayeb - The present and future of AI regulation

    Közzétéve: 2021. 10. 06.
16. 96. Jan Leike - AI alignment at OpenAI

    Közzétéve: 2021. 09. 29.
17. 95. Francesca Rossi - Thinking, fast and slow: AI edition

    Közzétéve: 2021. 09. 22.
18. 94. Divya Siddarth - Are we thinking about AI wrong?

    Közzétéve: 2021. 07. 28.
19. 93. 2021: A year in AI (so far) - Reviewing the biggest AI stories of 2021 with our friends at the Let’s Talk AI podcast

    Közzétéve: 2021. 07. 21.
20. 92. Daniel Filan - Peering into neural nets for AI safety

    Közzétéve: 2021. 07. 14.