Towards Data Science

131 Epizód

1. 71. Ben Garfinkel - Superhuman AI and the future of democracy and government

   Közzétéve: 2021. 02. 17.
2. 70. Sarah Williams - What does ethical AI even mean?

   Közzétéve: 2021. 02. 10.
3. 69. Anders Sandberg - Answering the Fermi Question: Is AI our Great Filter?

   Közzétéve: 2021. 02. 03.
4. 68. Silvia Milano - Ethical problems with recommender systems

   Közzétéve: 2021. 01. 27.
5. 67. Joaquin Quiñonero-Candela - Responsible AI at Facebook

   Közzétéve: 2021. 01. 20.
6. 66. Owain Evans - Predicting the future of AI

   Közzétéve: 2021. 01. 13.
7. 65. Helen Toner - The strategic and security implications of AI

   Közzétéve: 2021. 01. 06.
8. 64. David Krueger - Managing the incentives of AI

   Közzétéve: 2020. 12. 30.
9. 63. Geordie Rose - Will AGI need to be embodied?

   Közzétéve: 2020. 12. 23.
10. 62. Nicolai Baldin - AI meets the law: Bias, fairness, privacy and regulation

    Közzétéve: 2020. 12. 16.
11. 61. Ben Goertzel - The unorthodox path to AGI

    Közzétéve: 2020. 12. 09.
12. 60. Rob Miles - Why should I care about AI safety?

    Közzétéve: 2020. 12. 02.
13. 59. Matthew Stewart - Tiny ML and the future of on-device AI

    Közzétéve: 2020. 11. 25.
14. 58. David Duvenaud - Using generative models for explainable AI

    Közzétéve: 2020. 11. 18.
15. 57. Dylan Hadfield-Menell - Humans in the loop

    Közzétéve: 2020. 11. 11.
16. 56. Annette Zimmermann - The ethics of AI

    Közzétéve: 2020. 11. 04.
17. 55. Rohin Shah - Effective altruism, AI safety, and learning human preferences from the state of the world

    Közzétéve: 2020. 10. 28.
18. 54. Tim Rocktäschel - Deep reinforcement learning, symbolic learning and the road to AGI

    Közzétéve: 2020. 10. 15.
19. 53. Edouard Harris - Emerging problems in machine learning: making AI "good"

    Közzétéve: 2020. 10. 08.
20. 52. Sanyam Bhutani - Networking like a pro in data science

    Közzétéve: 2020. 09. 23.