-
174 - Bayesiánus hajókatasztrófa és az USA elnökválasztása
-
173 - EESZT - Adathorror és a hosszú élet záloga egyszerre
-
172 - Benzinvér és villanyroller
-
171 - Karrierváltás a növényi tej hiánya miatt?
-
170 - A milliárdos matematikus, aki nem hordott zoknit
-
169 - Az önprogramozó coder-segéd és a technobióták
-
168 - Agyunkra megy a Neuralink
-
167 - Rossz-e a világ legjobb AI jogszabálya?
-
166 - Egri Botond, a logónyomozó
-
165 - Beszántja-e az MI az adattudományt?
-
164 - Apple AI vagy mindmeghalunk?
-
163 - A fogalmatlan maharadzsa és a Manhattan terv
-
162 - Megtalálta-e Gyula az adatbázisok lelkét?
-
161 - Google, OpenAI vagy a matektanár Taylor Swift
-
160 - Vesszünk össze a ChatGPT-n!
-
159 - Nagy megmondások a dataSTREAM 2024 farvizén
-
158 - Bál volt az Operában, BASIC-ben
-
157 - Robotkapitányok a rumoshordón ülve
-
156 - Nem csak Budapestről indulhatnak világcégek
-
155 - A konzumidiotizmus találkozása az MI-vel
-
154 - Fogunk-e mindnyájan venni atyáskodó elektromos autókat?
-
153 - A háromtest probléma a Netflixen
-
152 - Hogyan tanítjuk meg egy chatbotnak, hogy befogja a száját?
-
151 - Bukott Tesla és halott Lou Reed
-
150 - Megszabadulunk-e a SORA-val a hollywoodi színészektől?
-
149 - A világnak kellenek a bullshit melók!
-
148 - Mitől hagyja abba a ChatGPT a hallucinálást?
-
147 - A véleménykutatás jól van, pedig zombik tépik
-
146 - Mi köze Taylor Swiftnek a Nagy Nyelvi Modellekhez?
-
145 - Van-e még jövője a közvéleménykutatásnak?
-
144 - Dataracing Gáspár Csabával
-
143 - Az MI megérkezett a porszívókba is!
-
142 - Mivel tölti a napját egy matematikus?
-
141 - 2024 az áram éve lesz?
-
140 - 2023 a valóságérzékelésünk fekete lukában
-
139 - Egy magyar adattudós Sandokan nyomában
-
138 - Az új Mad Maxtől a milicista haláláig
-
137 - Hol voltak a leglazább sales-es állások 2023-ban?
-
136 - Matekos mémek magyar módra
-
135 - Lesz-e jövőre MI generálta sláger? - A State-of-AI jelentés
-
134 - ChatGPT-cunami a conTEXT 2023-on
-
133 - A ChatGPT csak beszél, de akarni nem tud
-
132 - A podcasterek szoftverterméket tesztelnek
-
131 - A képzőművész, az MI és a giccsfestők
-
130 - Mihez kezdjünk a Nobel-díjasainkkal?
-
129 - Szélhámos szakértők az MI körül
-
128 - Hol áll hazánk az MI-világlistán?
-
127 - Ügyfélszolgálat vagy profitorientált időhúzás?
-
126 - Béla beindul az OSINT-ra!
-
125 - MI is csak emberek vagyunk!
-
124 - Munkahelyi románcot fogott a csalásdetektor
-
123 - Döntéshozó drónok és legyőzött vadászpilóták
-
122 - Kézműves hamburgert minden zenerajongónak?
-
121 - Történetek Adatországból
-
120 - Most akkor a Facebook tényleg nem is veszélyes a társadalomra?
-
119 - Virtuális valótlanság?
-
118 - Krézi hírek, avagy rácsodálkozunk a világra
-
117 - Kell-e gyorstalpalt szakértőnek a lineáris regresszió?
-
116 - Elveszi-e az AutoML a munkánkat?
-
115 - Kit nevezhetünk MI szakértőnek?
-
114 - Nagy Nyári Salátaörvény
-
113 - Podcastfesztivál az adattudós szemüvegén át
-
112 - Boldog szülinapot, Clementine!
-
111 - Mennyit keres egy ChatGPT-idomár?
-
110 - Ki kicsoda a Nagy ChatGPT-aggódásban?
-
109 - Beszélgetés a skynetezésről a dataSTREAM-en
-
108 - Sztochasztikus papagáj vagy Terminator?
-
107 - A magyar nagymester szemmel ismer fel madárhangokat
-
106 - Az IBM és a német-görög filozófusok focimeccse
-
105 - Nyelvcsapások és a digitális gyarmatosítás
-
104 - Tavaszi zuhanyhíradó
-
103 - A legújabb data science címkék kiakasztják a bullshit-métert
-
102 - Felszikrázott az AGI a GPT-4-ben
-
101 - Hülyék-e az MI-startupok?
-
100 - Ezt is megértük!
-
099 - A KDNuggets és az örök amatőr orosz bölcs
-
098 - A GPT alapú keresők forradalmat hoznak
-
097 - Az igazság a Covid statisztikák körül
-
096 - Elvirát felköszöntötték névnapja alkalmából
-
095 - Elmetrükkök a prezentáció tudományában
-
094 - Kifényeztük a tavalyi kristálygömbünket!
-
093 - Így működik a ChatGPT
-
092 - MI-tél helyett MI-nyár lett 2022-ben
-
091 - Önvezető babakocsi és intelligens sütő Las Vegasban
-
090 - Egy igazán magyar hangasszisztens!
-
089 - 2022 megkapja a magáét!
-
088 - Elhozza-e a Vizzu az adatelemzés paradigmaváltását?
-
087 - Miért épít magyar nyelvi korpuszt egy nagybank?
-
086 - Csalásfelsimerés és egy programozó NAV-elnök
-
085 - Mondandónk 20%-a tartalmazza az okosság 80%-át?
-
084 - A tíz legnagyobb data science bullshit
-
083 - Nicolas Cage és Kína nagy GDP-csalása
-
082 - Halott sztárok és kitalált dobosok a zeneiparban
-
081 - A Python alkalmatlan data science-re!
-
080 - Tiszta adat márpedig nincs!
-
079 - Az MI háborúba ment
-
078 - Üzenet a liftből
-
077 - Természettudományt a magaskultúrába?
-
076 - Állást keresel? Vigyázz mit hirdetsz a Jófogáson!
-
075 - A MI királyunk nem olyan!
-
074 - Lesz-e vihar a meteorológiában?
-
073 - Meddig lesz még a focilabda gömbölyű?
-
072 - Gloria in Excel
-
071 - Ada Lovelace, az első programozó nő
-
070 - Történetmesélés adatvizualizációval
-
069 - Mekkora az adatértés minimuma?
-
068 - Gépi tanulás a kiállítóteremben
-
067 - Mókusvakítás-e a hiperperszonalizáció?
-
066 - A Nagy Gravity-exit
-
065 - MNB Fintech jelentés
-
064 - A maciddal beszélgetsz inkább, vagy LaMDÁ-val?
-
063 - A nagy cicabűnöző, mint általános MI
-
062 - Halott színészek hamis videókban
-
061 - Az AI hőse és egy robot fényképezőgép nélkül
-
060 - Felesleges AI és a hasznos szuperappok
-
059 - Yang Győző: nyelvi modellek
-
058 - Élőzés a dataSTREAM 2022 konferencián
-
057 - Quora.com barangolás a gépi tanulás körül
-
056 - Tikk Domonkos: Az ajánlórendszer-üzlet
-
055 - A gépi tanulás algoritmusai
-
054 - Tényleg, milyen nagy a Big Data?
-
053 - Tikk Domonkos: a Gravity-sztori
-
052 - Boldog születésnap
-
051 - A híres hibahatár, ami sokkal nagyobb
-
050 - Így számoljuk meg az elveszett lovagi történeteket
-
049 - Nevek nyomában
-
048 - Texas hold'em
-
047 - Dr. Watsonnak új gazdája lesz
-
046 - Több-e reklámnál a metaverzum?
-
045 - Mi köze a szitakötő agyának az automatizált programozáshoz?
-
044 - Elemző nirvána vagy alapfokú szabadúszás?
-
043 - Hány adatprojekt szakítja át a célszalagot?
-
042 - Téli időszámítás az MI-naptárban
-
041 - Mit láttunk a kristálygömbben?
-
040 - Évvége, bambulás, világbéke
-
039 - Az adatbányászok moziba mennek
-
038 - Hydroinfo és cica-mining
-
037 - Nők az adatbányában
-
036 - Mesterséges apácaviccek és a fizika természetes szépsége
-
035 - Értelem és érzelem és algoritmus
-
034 - Mennyi baja van egy adatjogásznak az adattudósokkal?
-
33. NLP kerekasztal a conTEXT 2021 konferencián
-
32. Az otthonmunkáról szóló gigakutatás platóni szépsége
-
31. Regulázzuk meg a Facebookot!
-
30. Süti-apokalipszis a konferencián
-
29. Hányféleképpen lehet igent mondani?
-
28. Okoswhisky egy jó MI-sakkpartihoz?
-
27. Humánus-e a személyzetis az adatbányában?
-
26. Média-értés adat-alapon, vagy miért podcastolunk?
-
25. Válogatáskazetták a Spotify korából
-
24. Néha az adatelemzők is szemészetre viszik a fájó fogú beteget
-
23. Mikortól gyűlölik meg a matekot a gyerekek?
-
22. Kinek higgyünk - jövőkutatók vagy laikusok?
-
21. Trágya vagy olaj?
-
20. Ne mássz fára, mert elüt a villamos
-
19. Szárnyalj szabadon, szép adattudósom!
-
18. Magyarázzuk az MI bizonyítványát
-
17. Nekünk minden egyformán popzene?
-
16. A falevél-számlálás hitelesítése és a Coelho-i mosoly
-
15. Gólok, árvizek és lórúgások
-
14. A hangok a nadrágzsebünkben mindent tudnak az a4-es méretéről
-
13. Vetélkedők fenegyerekéből az adattudósok kezesbáránya lett Watson
-
12. Nem elég robotnak lenni, annak is kell látszani!
-
11. Amikor szembejön a valóság és nem finomkodik
-
10. Meztelenek és holtak az adattudományban
-
09. Transformerek a bullshit-generálás szolgálatában
-
08. Csokit az ikreknek, pontot a szépeknek!
-
07. A legpontosabb óra az, ami egy helyben áll
-
06. Mindenki álljon az egyik kapufa mellé!
-
05. Kecskét vagy Jaguárt?
-
04. A történetmesélő adatvizualizáció
-
03. Mindenki tapogat
-
02. Az MI üveggömbje
-
01. Humanoid robotok