<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" encoding="UTF-8" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/" xmlns:admin="http://webns.net/mvcb/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom/" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:googleplay="http://www.google.com/schemas/play-podcasts/1.0" xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd" xmlns:fireside="http://fireside.fm/modules/rss/fireside">
  <channel>
    <fireside:hostname>web01.fireside.fm</fireside:hostname>
    <fireside:genDate>Wed, 06 May 2026 03:43:53 -0500</fireside:genDate>
    <generator>Fireside (https://fireside.fm)</generator>
    <title>Тилда Наклонена Черта - Episodes Tagged with “Llm”</title>
    <link>https://www.tilde-slash.fm/tags/llm</link>
    <pubDate>Thu, 04 May 2023 06:00:00 +0300</pubDate>
    <description>Опитни програмисти си говорят подробно и дълго на всевъзможни технически теми. От античното до модерното с периодично спиране на забавното и интересното. 100% код, 0% мениджмънт.
Ако разбирате това, значи ще ви е интересно:
 
-&gt;_{_%_}["-&gt;_{_%%_}[%p]"]

Ако не – още повече.
</description>
    <language>bg</language>
    <itunes:type>episodic</itunes:type>
    <itunes:subtitle>Разговори за програмиране</itunes:subtitle>
    <itunes:author>Stefan Kanev, Vladimir Petkov and Govori Internet</itunes:author>
    <itunes:summary>Опитни програмисти си говорят подробно и дълго на всевъзможни технически теми. От античното до модерното с периодично спиране на забавното и интересното. 100% код, 0% мениджмънт.
Ако разбирате това, значи ще ви е интересно:
 
-&gt;_{_%_}["-&gt;_{_%%_}[%p]"]

Ако не – още повече.
</itunes:summary>
    <itunes:image href="https://media24.fireside.fm/file/fireside-images-2024/podcasts/images/8/8957756d-dfe7-49e5-864f-af9bf76e05b4/cover.jpg?v=6"/>
    <itunes:explicit>yes</itunes:explicit>
    <itunes:keywords>code, bulgarian, discussion, programming</itunes:keywords>
    <itunes:owner>
      <itunes:name>Stefan Kanev, Vladimir Petkov and Govori Internet</itunes:name>
      <itunes:email>info@govori-internet.com</itunes:email>
    </itunes:owner>
<itunes:category text="Technology"/>
<itunes:category text="Science">
  <itunes:category text="Mathematics"/>
</itunes:category>
<itunes:category text="Society &amp; Culture">
  <itunes:category text="Philosophy"/>
</itunes:category>
<item>
  <title>21: Димитър Тодоров (Machine Learning)</title>
  <link>https://www.tilde-slash.fm/21</link>
  <guid isPermaLink="false">815e13e8-7c0b-4093-8768-0d5fd80c48a0</guid>
  <pubDate>Thu, 04 May 2023 06:00:00 +0300</pubDate>
  <author>Stefan Kanev, Vladimir Petkov and Govori Internet</author>
  <enclosure url="https://aphid.fireside.fm/d/1437767933/8957756d-dfe7-49e5-864f-af9bf76e05b4/815e13e8-7c0b-4093-8768-0d5fd80c48a0.mp3" length="196718968" type="audio/mpeg"/>
  <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
  <itunes:season>2</itunes:season>
  <itunes:author>Stefan Kanev, Vladimir Petkov and Govori Internet</itunes:author>
  <itunes:subtitle></itunes:subtitle>
  <itunes:duration>2:16:36</itunes:duration>
  <itunes:explicit>yes</itunes:explicit>
  <itunes:image href="https://media24.fireside.fm/file/fireside-images-2024/podcasts/images/8/8957756d-dfe7-49e5-864f-af9bf76e05b4/cover.jpg?v=6"/>
  <description>&lt;p&gt;В епизода Владо и Стефан си говорят с Димитър Тодоров на тема ChatG... ммм, Machine Learning. Разговорът е по-фундаментален, като старателно избягва злободневието, и се фокусира върху основите на машинното самообучение и пивотира към полу-успешен опит за лекция по радиото. &lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Основните акценти на разговора:&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;

&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Въведение в машинното самообучение (алгоритми, задачи и какво е deep learning)&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Невронните мрежи (какво са, какви са, как се обучават и какви са тези LLM)&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Инфраструктура и платформи (къде да ги учим, къде да ги хостваме, как да си говорим с тях)&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;Злободневие (Владо, все пак, успява да вмъкне малко злободневие, за цвят).&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Връзки&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;

&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;
&lt;a href="https://deeplearning.ai" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;https://deeplearning.ai&lt;/a&gt; - въведение в машинното обучение&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;a href="https://www.kaggle.com" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;https://www.kaggle.com&lt;/a&gt; - дейтасети и състезания свързани с машинно обучение&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;a href="https://huggingface.co" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;https://huggingface.co&lt;/a&gt; - репозитори за трансформър модели / дейтасети и не само&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;a href="https://orangedatamining.com" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;https://orangedatamining.com&lt;/a&gt; - инструмент за data mining, в който могат да се ползват различни видове ML&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;
&lt;a href="https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/&lt;/a&gt; - каталог на видовете невронни мрежи&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Shameless plug&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
В електронния ни магазин може да &lt;a href="https://shop.govori-internet.com/collections/%D1%82%D0%B8%D0%BB%D0%B4%D0%B0-%D0%BD%D0%B0%D0%BA%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B0-%D1%87%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%B0" target="_blank" rel="nofollow noopener"&gt;намерите новия дроп от тениски на подкаста&lt;/a&gt;, като освен иконичния първи дизайн сме добавили и още един дизайн от нашия артист UNKO.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;&lt;strong&gt;P.S.&lt;/strong&gt;&lt;br&gt;
Големи езикови модели не бяха използвани за генериране на описанието към епизода. Special Guest: Димитър Тодоров.&lt;/p&gt;
</description>
  <itunes:keywords>Machine Learning, LLM, GPT</itunes:keywords>
  <content:encoded>
    <![CDATA[<p>В епизода Владо и Стефан си говорят с Димитър Тодоров на тема ChatG... ммм, Machine Learning. Разговорът е по-фундаментален, като старателно избягва злободневието, и се фокусира върху основите на машинното самообучение и пивотира към полу-успешен опит за лекция по радиото. </p>

<p><strong>Основните акценти на разговора:</strong></p>

<ul>
<li>Въведение в машинното самообучение (алгоритми, задачи и какво е deep learning)</li>
<li>Невронните мрежи (какво са, какви са, как се обучават и какви са тези LLM)</li>
<li>Инфраструктура и платформи (къде да ги учим, къде да ги хостваме, как да си говорим с тях)</li>
<li>Злободневие (Владо, все пак, успява да вмъкне малко злободневие, за цвят).</li>
</ul>

<p><strong>Връзки</strong></p>

<ul>
<li><a href="https://deeplearning.ai" rel="nofollow">https://deeplearning.ai</a> - въведение в машинното обучение</li>
<li><a href="https://www.kaggle.com" rel="nofollow">https://www.kaggle.com</a> - дейтасети и състезания свързани с машинно обучение</li>
<li><a href="https://huggingface.co" rel="nofollow">https://huggingface.co</a> - репозитори за трансформър модели / дейтасети и не само</li>
<li><a href="https://orangedatamining.com" rel="nofollow">https://orangedatamining.com</a> - инструмент за data mining, в който могат да се ползват различни видове ML</li>
<li><a href="https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/" rel="nofollow">https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/</a> - каталог на видовете невронни мрежи</li>
</ul>

<p><strong>Shameless plug</strong><br>
В електронния ни магазин може да <a href="https://shop.govori-internet.com/collections/%D1%82%D0%B8%D0%BB%D0%B4%D0%B0-%D0%BD%D0%B0%D0%BA%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B0-%D1%87%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%B0" rel="nofollow">намерите новия дроп от тениски на подкаста</a>, като освен иконичния първи дизайн сме добавили и още един дизайн от нашия артист UNKO.</p>

<p><strong>P.S.</strong><br>
Големи езикови модели не бяха използвани за генериране на описанието към епизода.</p><p>Special Guest: Димитър Тодоров.</p>]]>
  </content:encoded>
  <itunes:summary>
    <![CDATA[<p>В епизода Владо и Стефан си говорят с Димитър Тодоров на тема ChatG... ммм, Machine Learning. Разговорът е по-фундаментален, като старателно избягва злободневието, и се фокусира върху основите на машинното самообучение и пивотира към полу-успешен опит за лекция по радиото. </p>

<p><strong>Основните акценти на разговора:</strong></p>

<ul>
<li>Въведение в машинното самообучение (алгоритми, задачи и какво е deep learning)</li>
<li>Невронните мрежи (какво са, какви са, как се обучават и какви са тези LLM)</li>
<li>Инфраструктура и платформи (къде да ги учим, къде да ги хостваме, как да си говорим с тях)</li>
<li>Злободневие (Владо, все пак, успява да вмъкне малко злободневие, за цвят).</li>
</ul>

<p><strong>Връзки</strong></p>

<ul>
<li><a href="https://deeplearning.ai" rel="nofollow">https://deeplearning.ai</a> - въведение в машинното обучение</li>
<li><a href="https://www.kaggle.com" rel="nofollow">https://www.kaggle.com</a> - дейтасети и състезания свързани с машинно обучение</li>
<li><a href="https://huggingface.co" rel="nofollow">https://huggingface.co</a> - репозитори за трансформър модели / дейтасети и не само</li>
<li><a href="https://orangedatamining.com" rel="nofollow">https://orangedatamining.com</a> - инструмент за data mining, в който могат да се ползват различни видове ML</li>
<li><a href="https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/" rel="nofollow">https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/</a> - каталог на видовете невронни мрежи</li>
</ul>

<p><strong>Shameless plug</strong><br>
В електронния ни магазин може да <a href="https://shop.govori-internet.com/collections/%D1%82%D0%B8%D0%BB%D0%B4%D0%B0-%D0%BD%D0%B0%D0%BA%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B0-%D1%87%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%B0" rel="nofollow">намерите новия дроп от тениски на подкаста</a>, като освен иконичния първи дизайн сме добавили и още един дизайн от нашия артист UNKO.</p>

<p><strong>P.S.</strong><br>
Големи езикови модели не бяха използвани за генериране на описанието към епизода.</p><p>Special Guest: Димитър Тодоров.</p>]]>
  </itunes:summary>
</item>
  </channel>
</rss>
