Practical AI这是由 http://Changelog.com推出的节目。Changelog 本身做了许多跟软件开发的 podcast 节目 。比如《The Changelog》播客 ，这是一个专注于软件领域的播客，每周一发布最新新闻摘要，周三进行深入技术访谈，周五则是访谈节目。该播客涵盖了从Web开发、开源项目、创业公司建设到人工智能和人脑研究等多个方面。此外，还提到了一些特定的话题和事件，如Go社区的最新动态、Apple的WWDC大会、隐私泄露问题、以及Google Go团队的工作方式等。通过这些内容，可以看出《The Changelog》旨在为听众提供一个关于软件和技术世界的全面视角，同时也关注行业内的最新发展和重要讨论。
这个 Practical AI 则是聚焦在机器学习、数据科学，如何实际运用在真实世界的场景。播客专注于人工智能和相关主题的讨论，包括神经网络、机器学习、深度学习、GAN、AIOps、MLOps等内容。该播客专为希望了解人工智能最新进展的技术专业人士、商务人士、学生、爱好者和专家嘉宾而设计。
节目列表：
翻译如下：
友好的联邦学习
2018年回顾与2019年大胆预测
2019年AI前五名
语音技术创新的25年
NVIDIA的3D资产与仿真
关于因果推断的随意谈话
- 开发者的SOTA AI工具包
- 与Kaggle大师一起加速数据科学
- 在MLCommons加速ML创新
- 意外构建的SOTA AI
- 实现可证明有益的、与人类兼容的AI
- 主动学习与濒危语言
- GenAI黑客马拉松回顾
- 大型、成熟公司中的AI采用
- 企业中的AI采用
- 促进良好科学的AI代码
- AI竞赛与云资源
- AI for Good在非洲的清洁水访问
- Etsy的AI搜索
- 英特尔的AI社会公益
- 医疗中的AI、舞蹈动作合成、硬件加速
- 浏览器中的AI
- 主要世界中的AI与模型蒸馏
- 美国国会中的AI
- 现实生活中的AI与Mozilla的互联网健康报告
- AI正在创造从未听过的声音！
- 2024年AI预测
- http://You.com的AI搜索
- AI先驱将人放在首位
- AI趋势Latent Space交叉
- AI与软件开发者对抗
- AI对开发者的影响
- AI在重编程免疫中的作用
- 制造中的AI驱动自动化
- 古代世界的AI驱动研究与良好GANs
- OpenAI Codex的AI生成代码
- AI驱动的科学探索与发现
- 看起来像人的AI并创造人的肖像
- AlphaFold正在革命生物学
- Anaconda + Pyston等
- 通过艺术和电影分析AI对社会的影响
- 分析2021年AI指数报告
- 回答Quora上的AI问题
- Apache TVM与OctoML
- 应用的NLP解决方案与AI教育
- NVIDIA的人工智能
- 问我们任何关于AI的问题
- Cølønês文本的攻击！
- 自动化所有UIs！
- 使用AI进行自动制图
- 使用LLMs自动优化代码
- 谷歌的AutoML与AI
- 自主战斗机！
- 平衡人类智慧与AI
- BERT：一个统治所有的NLP模型
- 黑名单上的面部识别和监控公司
- AI权利法案蓝图
- 用Streamlit构建定制ML工具
- 在数据科学领域建立职业
- 建设数据团队
- 构建深度学习工作站
- 构建世界上最受欢迎的数据科学平台
- 生成模型的大爆发
- LLMs的能力
- 因果推断
- 庆祝第50集与神经网络！
- ChatGPT进入黄金时间！
- 与Coqui克隆声音
- 将AI包装在数据布中
- CMU的AI飞行员登上新闻
- LLM应用程序的协作与评估
- 计算机科学家作为流氓艺术历史学家
- 控制和合规的AI应用
- 用Gretel合成数据
- Copilot诉讼与Galactica科学
- COVID-19问答与CORD-19
- 创建创新文化
- 创建指令调优模型
- CTRL-labs让你用思想控制机器
- DALL-E是浣熊的一大步！
- 使用LlamaIndex进行数据增强
- 所有人的数据
- 数据管理、法规和AI的未来
- 为直观用户体验的数据科学
- 为SOTA LLMs合成数据
- 使用Rust和Burn进行深度学习
- 药物发现的深度学习技术
- 深度强化学习
- 为语音民主化ML
- 部署模型（到拖拉机上）
- 使用深度学习检测行星
- 数字人类与情绪检测
- 消除AI失败
- Elixir遇上机器学习
- 端到端云计算用于AIML
- 与政府合作的AI公益
- 逃离AI基础设施的黑暗时代
- 自然语言处理的瞬间
- 没有测试数据的模型评估
- 人人可访问的可解释AI
- 解释AI可解释性
- 探索新的AI词汇
- 探索深度强化学习
- 探索NVIDIA的Ampere与A100 GPU
- 探索COVID-19开放研究数据集
- 揭露DeepFakes的欺骗
- 眼动追踪，亨利·基辛格谈AI，Vim
- 联邦学习
- 打击AI中的偏见（和招聘中的偏见）
- 企业中AI的成功
- 微调与RAG
- GPT-4o的初印象
- AlphaPilot的AI无人机竞赛
- 基础模型
- 从ML到AI到生成AI
- 从笔记本到Netflix规模的Metaflow
- 从研究到Azure AI的产品
- 从符号到AI配对编程
- 有效AI代理的全栈方法
- GANs，RL和迁移学习
- Gemini对抗OpenAI
- 通用模型与冰人之声
- 使用智能家居数据生成直觉
- 在Shopify生成产品图像
- 生成艺术与娱乐的未来
- 生成模型从探索到部署
- 与Snorkel AI一起进入流动
- 进入数据科学与AI
- 将Waymo带入自动驾驶
- GIPHY的名人检测器
- http://GirlsCoding.org鼓励年轻女性接受计算机科学
- 全力以赴Graphcore！
- AI法规已经到来
- 政府使用面部识别和谷歌的AI
- 只工作的GPU开发环境
- 绿色AI
- 成长为世界级的AI专家
- 帮助非洲农民使用TensorFlow
- 隐藏门等许多更多
- 微软如何使用AI帮助地球
- 美国军方如何看待AI
- 如何接入AI社区
- 量子处理器的混合计算
- IBM的AI检测神经状态
- AI指数2019年年度报告的见解
- 智能系统与知识图谱
- AI新闻中的大事
- 是时候谈时间序列了
- 机器学习的杀手级开发工具
- 大型动作模型（LAMs）与兔子
- CPU上的大模型
- 国家安全中的AI
- 了解（深度）学习
- 学习生命的语言
- 学习学习深度学习
- 生成内容的法律后果
- 创意的许可与自动化
- 低代码、无代码、加速代码与失败代码
- 小型组织中的机器学习
- 在数据库中的机器学习
- 使GANs实用
- AI for Good基金会让世界变得更美好
- Mamba & Jamba
- AI与GIS交叉的映射
- 世界映射
- 认识你的实际AI主持人
- 与Allegro AI的MLOps和实验跟踪
- MLOps依然活跃
- MLOps并不真实
- 在Seldon的模型检查与解释
- 使用spaCy的现代NLP
- 多GPU训练是很难的（没有PyTorch Lightning）
- 新年决议潜入深度学习！
- 下一代语音助手
- 全球7000多种语言的NLP
- 本地社区的NLP研究
- 帮助肯尼亚孕妇的NLP
- 关于人类的思考
- 统治所有的一个算法
- 开源数据标注工具
- 开源工具、AI用于Dota和企业ML采用
- 开源、磁盘上的向量搜索与LanceDB
- OpenAI与Hugging Face工具
- OpenAI的新危险GPT-2语言模型
- OpenAI、强化学习、机器人、安全
- 使用MemSQL操作MLAI
- Pachyderm的基于Kubernetes的AI基础设施
- AI加速的光子计算
- 实际AI伦理
- 实际AI第100集！
- 深度伪造的实际、积极用途
- AI时代的隐私
- 私有、开源聊天UI
- 生产数据标注工作流
- 在LinkedIn生产化AI
- 推动未来
- 用邪恶数据库保护我们
- 将AI放入盒子中的MachineBox
- PyTorch 1.0对比TensorFlow 2.0
- ML应用程序的快速、美丽的Web UI
- R、数据科学与计算生物学
- RAG继续崛起
- 从电话通话数据中获取实时对话洞察
- 推荐系统与高频交易
- 芯片设计的强化学习
- 搜索的强化学习
- 表示工程（激活黑客）
- AI PC的崛起与本地LLMs
- 机器人手解决魔方
- 机器人感知与Mask R-CNN
- AI开发工作流中的角色
- 自托管与扩展模型
- 无服务器的GPUs
- 用RedisAI提供深度学习模型
- 孩子们是否还应该学编程
- SLICED - 你能否入选（数据科学）
- 所以你有一个AI模型，现在怎么办
- 与Hugging Face的社交AI
- Unbabel的SOTA机器翻译
- Mozilla的语音识别与Common Voice
- 稳定扩散
- 通过AI安全研究避免灾难
- 通过AutoNAS实现卓越推理速度
- 提示中的成功（和失败）
- 怀疑机器
- 技术作为一种积极力量
- TensorFlow开发者峰会2019
- 云中的TensorFlow
- 测试ML系统
- 1万亿美元的ML模型
- AI医生现在会见您
- 构建ML驱动应用程序的最快方法
- 人工智能的地缘政治
- 开源对AI开发的影响
- 开源AI的现状
- 发布模型的实际性
- 白宫AI行政命令
- 世界需要AI超级英雄
- 世界上最大的开放图书馆数据集
- 新Llama到来了
- 走向稳定性和鲁棒性
- 数据标注趋势
- UBER与英特尔的机器学习平台
- Udio与多模态AI时代
- 理解AI技术的全景
- 使用边缘模型查找敏感数据
- 超越炒作的向量数据库
- 用于机器学习的向量数据库
- 可视化与理解RNNs
- 欢迎来到实际AI
- 现今的数据科学究竟是什么
- DocQuery有什么新动态
- 当AI出错时
- AI遇上量子力学时
- 当数据泄露变成麻烦的洪水
- 数据科学中的女性（WiDS）
- 世界正在碰撞 - AI与高性能计算
- YOLOv9：计算机视觉依然活跃
- 零样本多任务学习
- 与Hugging Face一起的所有transformers
- AI社区建设未来
- AI在非洲 - 农业
- AI在非洲 - Makerere AI实验室
- AI在非洲 - Radiant Earth
- AI在非洲 - 语音与语言工具
