Михалев озвучка: Фильмы в переводе Алексея Михалёва. Подборка комедий. Часть 1

Содержание

Озвучка фильмов «Самолетом, поездом, машиной» — Алексей Михалёв

Доступна новая версия Last.fm. Чтобы продолжить беспрепятственное использование сайта, обновите его.

Стань одним из тех, кто может отслеживать эту песню

Отслеживай, ищи и открывай по-новому музыку в аккаунте Last.fm

Зарегистрироваться на Last.fm

Ты что-нибудь знаешь о видеоролике YouTube для этой композиции? Добавить видео

Тексты песен

Тексты песен

Ты что-нибудь знаешь про эту композицию? Написать вики-статью

Об этом исполнителе

Показать полный профиль исполнителя

Перспективные композиции

Показать все перспективные композиции

Избранное

API Calls

Андрей Михалев — последние новости

=»»> 30.05.2013 04:32

Форвард сборной Белоруссии Михалев дисквалифицирован на два года за употребление допинга

ДербентКалугаДагестан

04.04.2013 13:25

Дело Барсукова о покушении на бизнесмена в Петербурге передано в суд

ДербентКалугаДагестан

13.03.2013 23:49

Минское «Динамо»: Михалев приобрел запрещенный препарат самостоятельно

ДербентКалугаДагестан

11.03.2013 21:38

Хоккеист минского «Динамо» Михалев уличен в применении допинга

ДербентКалугаДагестан

=»»> 11.03.2013 21:26

СКА теперь не пропускает

СКА выиграл и третий матч серии у «Северстали»

ДербентКалугаДагестан

26.02.2013 21:52

Минск победил не по правилам

«Спартак» уступил «Динамо» из Минска в первом матче 1/4 финала Кубка Надежды

ДербентКалугаДагестан

10.01.2013 22:54

Замены Овечкину не видно

«Нефтехимик» разгромил оставшееся без Александра Овечкина «Динамо»

ДербентКалугаДагестан

23.10.2012 18:49

Слон-автоматчик сел на 20 лет

В Петербурге вынесен приговор по делу о покушении на владельца «Петербургского нефтяного терминала»

ДербентКалугаДагестан

=»»> 23.10.2012 14:29

Члена ОПГ Барсукова-Кумарина, участвовавшего в одном из покушений, приговорили к 20 годам заключения

ДербентКалугаДагестан

12.09.2012 09:46

На челябинском оборонном предприятии произошел взрыв, шесть пострадавших

ДербентКалугаДагестан

10.05.2012 19:46

Мезин подвел белорусов

Сборная США победила команду Белоруссии

ДербентКалугаДагестан

10.05.2012 14:36

Сборная Белоруссии дозаявила Михалева для участия в ЧМ

ДербентКалугаДагестан

=»»> 30.04.2012 15:39

Хейккиля назвал состав сборной Белоруссии на ЧМ

ДербентКалугаДагестан

27.03.2012 08:28

Хейккиля вызвал в сборную Белоруссии 17 игроков из КХЛ

ДербентКалугаДагестан

31.01.2012 21:55

Яблонски не справился с бременем

«Витязь» дома проиграл ХК «Лев»

ДербентКалугаДагестан

18.01.2012 14:16

Платт пропустит «Матч звезд» КХЛ

ДербентКалугаДагестан

01.10.2011 19:59

«Атлант» вернул должок

Подмосковный «Атлант» победил в гостях минское «Динамо»

ДербентКалугаДагестан

=»»> 10.05.2011 02:20

Нападающий сборной Белоруссии Михалев: многое брали на себя, а нужно было играть в командный хоккей

ДербентКалугаДагестан

09.05.2011 00:51

Батька простит своих

Сборные Белоруссии и Латвии сохранили прописку в элитном дивизионе ЧМ по хоккею

ДербентКалугаДагестан

14.04.2011 12:22

Михалев и Мелешко подписали новые контракты с минским «Динамо»

ДербентКалугаДагестан

02.04.2011 19:41

Белорусы выиграли битву буллитов

Сборная России проиграла команде Белоруссии в матче Европейского хоккейного вызова

ДербентКалугаДагестан

=»»> 24.03.2011 15:31

Стал известен состав сборной Белоруссии на игры «Европейского хоккейного вызова»

ДербентКалугаДагестан

02.03.2011 00:27

Михалев: ничего не закончилось

ДербентКалугаДагестан

24.02.2011 19:15

Тамбовских выманили на крымский берег

Лидеры тамбовской ОПГ задержаны на Украине

ДербентКалугаДагестан

Найдена ошибка?

Закрыть

Спасибо за ваше сообщение, мы скоро все поправим.

Продолжить чтение

Vadim DemChog — IMDB

Биография
Награды
Викторины

IMDBPRO

Актер
Писатель

Vadim Demchog родился 13 марта, 1963 в городе. С 4 лет Вадим играл в кукольном театре Дворца пионеров. В обычной школе учился плохо, с ранних лет рос без отца. Вадима воспитывала только мать, которая была очень предприимчивой и энергичной женщиной. Повар по профессии, она работала тамадой на свадьбах, организовывала вечера самодеятельности. Позже Вадим учился в Народном театре под руководством Юрия Михалева. В школе дела тоже не ладились, поэтому Вадим получил аттестат о неполном среднем образовании. В 19В 84 году окончил ЛГИТМиК, класс профессора Зиновия Корогодского, затем устроился на работу в Московский ТЮЗ. С 1987 года Вадим Демчог работал в различных театральных коллективах, посещал театральные семинары и конференции, участвовал в различных международных фестивалях. С 2001 года начал преподавать. Работал в Малом драматическом театре Санкт-Петербурга и в Московском ТЮЗе. С 1992 года работает на радио, сначала на «Европа Плюс» в Санкт-Петербурге, затем с 2003 года на радио «Серебряный дождь». Демчог часто появляется на экране. Сериал «Интерны» сделал его известным актером. Среди его работ также озвучка монологов мультфильма Мистер Фримен.

BornMarch 13, 1963

Awards

Photos

Known for

Interny

TV Series

Superdeep

Solovey-Razboynik

Corset

Credits

Actor

Writer

Мистер Фриман
- сценарист
- Сериал

Видео3

902054 Трейлер0011

Trailer

Trailer 1:42

Official Trailer [eng dub]

Trailer 1:39

Superdeep

Personal details

- Vladimir Demchog
- 5′ 6½″ (1. 69 m 13 марта 1963 г.
- Нарва, СССР, Эстония0010
  Еще для изучения
  Недавно просмотренные
  У вас нет недавно просмотренных страниц
  Вопросы и ответы с Игорем Михалевым: Переосмысление бизнеса и UX с помощью ИИ | by Edenspiekermann
  by Ewa Piotrowska
  За последние несколько лет мы видели, как многие компании слепо следуют различным технологическим ажиотажам, как будто они являются окончательным ответом на то, чтобы сделать бизнес перспективным. В настоящее время искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению уделяется огромное внимание, но действительно ли они меняют правила игры?
  
  Компании часто не имеют ни малейшего представления о том, как прорывные технологии, такие как ИИ, могут повлиять на опыт и бизнес их клиентов, и у них нет четкого понимания их потенциала и последствий. Вот почему мы пригласили Игоря Михалева из Firmshift, компании по разработке технологий, управляемых данными, ответить на несколько вопросов о машинном обучении и искусственном интеллекте.
  Об Игоре Михалеве
  После руководства несколькими инициативами по разработке научного программного обеспечения для лидеров отрасли в области извлечения знаний, управления большими научными данными и публикации, Игорь Михалев получил степень магистра делового администрирования в Университете Амстердама (Amsterdam Business School). В настоящее время он проводит исследования для докторской диссертации в сотрудничестве с UvA и рядом организаций, все из которых являются отраслевыми партнерами, ведущими исследования и разработки, основанные на данных. Как соучредитель девелоперской компании Firmshift, Игорь также работает над рядом трансформационных проектов, основанных на искусственном интеллекте.
  Мне нравится заново изобретать бизнес-модели, экосистемы и клиентский опыт. ИИ и машинное обучение вполне могут стать платформой следующего уровня для следующей волны преобразований.
  Влияние этих технологий чрезвычайно велико в социальном смысле и требует того, что мы называем антидисциплинарным подходом, чтобы быть успешным. ИИ способствует естественному, близкому и своевременному изменению мышления во всех областях, с которыми я работаю: технологиях, бизнесе, дизайне и науке. Он пересекает их.
  ИИ и расширенное машинное обучение позволяют нам работать с высокой степенью сложности, формами и объемами данных в различных дисциплинах, чтобы понимать, учиться, прогнозировать, а затем адаптироваться. Это позволяет нашим творениям действовать так, как не было явно запрограммировано, что имеет решающее значение для решений нового поколения и результатов исследований, которые мы предоставляем.
  Все, что мы создали как люди, как цивилизация, является результатом нашего разума. Но в то же время у нас есть естественные ограничения в наших рассуждениях и синтезе, и мы склонны забывать, становиться предвзятыми и терять фокус. То, что ИИ мог бы сделать, — это, по сути, инструмент, который поможет нам увеличить человеческий интеллект, стать более творческими и, следовательно, — будем надеяться — более счастливыми.
  Область искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно развивается с момента своего появления в 1943 году. Но в то же время машинное обучение — с его прикладным вкладом в современный бизнес — еще не достигло совершеннолетия. Столько волнения и интереса, но также и завышенных ожиданий и замешательства. Это замечательно. Многие из нас слышали истории о стартапах и конференциях, которые получали приличное финансирование, просто упомянув новую «прорывную» конфигурацию нейронных сетей на куче слайдов Powerpoint. Однако я считаю, что количество шумихи пропорционально конечному результату.
  Я не думаю, что мне следует заглядывать слишком далеко вперед, потому что это, скорее всего, сделает любые предсказания такого рода бессмысленными. Однако, говоря о краткосрочной и среднесрочной перспективе, я полагаю, что основное внимание будет уделяться владению, достаточности и готовности данных, а также организационным возможностям для развития творческого процесса работы с внутренними и внешними данными в контексте перекрестного взаимодействия. функциональная бизнес-инновация (модель), поддерживаемая технологией машинного обучения.
  Данные, важнейший актив в этом процессе, поступают из постоянно растущего количества контента, создаваемого в Интернете людьми и подключенными устройствами: мобильными устройствами, датчиками, камерами, платежными системами и огромным количеством других источников. Его ценность еще не совсем понятна, но я считаю, что это будет одним из немногих основных конкурентных отличий. Общедоступные данные будут становиться все более коммерциализированными, но ценность, скорее всего, будет принадлежать владельцам скудных данных и компаниям, которые интерпретируют данные уникальными способами, и особенно поставщикам решений для предиктивной аналитики, которые могут разработать успешные модели для передачи полученных идей из одной области в другую. другие.
  Вы задаете очень сложный вопрос. Я думаю, что мы, люди, доверяем технологиям только тогда, когда они приносят пользу какое-то время, мы понимаем, как они работают, и они не причиняют нам беспокойства. В случае с ИИ он немного отличается от обычных технологий: в самом общем смысле это интеллектуальный черный ящик, который во многих случаях не позволяет нам узнать, «как». Таким образом, это очень близко к тому, как люди действуют и взаимодействуют друг с другом. Когда вы доверяете другому человеку? Я полагаю, что доверие нужно завоевывать со временем, как и в любых личных отношениях.
  Таким образом, ИИ бросает вызов отношениям между человеком и машиной. Не только потому, что ему не хватает прозрачности и у него есть «собственный разум», но и потому, что он может взять на себя некоторые из существующих видов деятельности и работ, традиционно выполняемых людьми. Если мы не знаем и явно не контролируем, как он работает, кто берет на себя ответственность за его ошибки? Его разработчики, поставщики данных или пользователи? Должны ли мы вообще рассматривать ошибки ИИ как ошибки? Возможно, он «еще учится».
  Как и в случае с людьми, системы ИИ должны пытаться предоставить наилучшее обоснование того, как и почему они пришли к определенному выводу, чтобы человек мог его оценить. Диалоговое взаимодействие, вероятно, является наиболее подходящим способом опроса модели машинного обучения для объяснения конкретного решения — именно так это происходит, когда вы разговариваете с юристом или врачом.
  Нам необходимо решить культурные, социальные и этические проблемы, которые возникнут в результате более широкого внедрения машинного обучения, возможно, путем разработки социальных и этических дорожных карт в качестве инструментов анализа воздействия и проверки существующих законов о соответствии. Он открывает совершенно новое измерение юридических и социальных проблем, где цифровое право и даже цифровая философия могут стать новыми дисциплинами, требующими развития.
  Прежде всего, хочу поделиться с вами результатами нашего недавнего опроса. Более 65% участников сообщили, что машинное обучение имеет решающее значение для повышения конкурентоспособности их компаний — делай или умри!
  Однако, как правило, компании понятия не имеют, с чего начать.
  И я могу это понять — очень трудно ориентироваться в поле, постоянно разрушаемом взрывами новых источников информации, аппаратными инновациями, вызванными миниатюризацией и увеличением мощности компьютеров, быстрой эволюцией инструментов машинного обучения и появлением новых и передовых алгоритмы.
  Прежде всего: не ждите слишком долго, пока технология созреет. Примите неопределенность, знайте свои риски и действуйте сегодня. Откройте для себя свои данные и поиграйте с ними. Свяжитесь с отраслевыми партнерами в виде стартапов, независимых консультантов и академических партнеров и открыто внедряйте инновации вместе.
  Не пытайтесь заставить свою команду специалистов по анализу данных разобраться во всем самостоятельно: мы видели слишком много односторонних усилий, подобных этому, с треском провалившихся. Вместо этого сформируйте междисциплинарную команду и включите внешних специалистов вместе с экспертами вашей организации. Не забывайте о роли дизайнеров и дизайнерского мышления в том, чтобы выйти за пределы разных сфер мышления и «говорить на одном языке», например. между наукой и инженерией или между инженерией и дизайном.
  Работайте с экспертами в своей области бизнеса, чтобы обучить их и понять, где можно разработать решения с использованием ИИ, чтобы выделить компанию и повысить конкурентоспособность. Определите 5–10 жизнеспособных и практичных бизнес-сценариев в течение следующих шести месяцев, вдохновленных искусственным интеллектом, машинным обучением и прототипированием.
  Работайте над созданием эталона и посмотрите, как ваши данные работают в различных сценариях машинного обучения по сравнению с существующими алгоритмами. Как только вы получите первые результаты, повысьте осведомленность и четкое экономическое обоснование, чтобы развить компетентность в области науки о данных, и работайте с HR, чтобы начать развивать культуру, основанную на данных, которая лежит в основе ее важности и полезности. Убедитесь, что искусственный интеллект встроен в подходы, инструменты, методы и командные компетенции.
  Если вы предпочитаете покупать, а не строить, стройте — по крайней мере, в некоторых из ваших инициатив — потому что вы хотите учиться. Выбирайте проекты, которые сформируют новую критическую организационную компетенцию или станут важным отличием вашей бизнес-модели. Выбирайте вариант покупки, когда доступные пакетные приложения хорошо подходят для ваших вариантов использования и когда стоимость и время важнее, чем дифференциация или настройка вашего решения для машинного обучения и обработки данных.
  Здесь нам нужно различать проектирование обычных систем с использованием ИИ и проектирование самого ИИ. Разработка искусственного интеллекта повлечет за собой помощь командам бизнеса, науки и инженерии в творческом мышлении, управлении кросс-функциональным бизнес-процессом (моделью) инноваций, вызове общепринятого мнения и осознании различий, налагаемых сферами мышления друг друга. Визуализация идей, мозговой штурм и быстрое прототипирование, часто осуществляемые дизайнерами и осуществляемые в рамках методологии дизайн-мышления, будут иметь решающее значение для успешного выполнения.
  Проектирование систем с использованием ИИ будет означать захватывающее изменение — радикальное расширение — в наборе инструментов дизайнера: возможность использовать возможности машин для чтения, понимания, письма, обобщения, рассуждений, слушания и речи в сочетании с обычными элементами дизайна. Это намного сложнее, чем кажется.
  Дизайнеры смогут создавать, доставлять и представлять контент, чрезвычайно релевантный текущему контексту и манере вопросов пользователя по всем каналам. Невизуальные аспекты, такие как эмпатия и тон голоса, могут быть адаптированы в зависимости от того, с кем взаимодействует система, чтобы поддерживать оптимальные отношения с пользователем.
  Скорее всего, как и в случае с удобством использования в этом разговоре, нам придется переопределить значение «стиля» как отличительного, эстетически и художественно продвинутого способа представления услуг с помощью ИИ.
  Если рассматривать каждое UX-взаимодействие как диалог с определенной целью, то в настоящее время большинство таких диалогов довольно односторонние: человек просматривает веб-сайт или взаимодействует с сервисом. Они должны соответствовать тому, как спроектирована система, и изучать ее особенности, будь то несовершенства или отличная функциональность.
  Итак, до сих пор понятие удобства использования определялось тем, насколько быстро человек может освоить услугу из-за ее технологических ограничений. Я считаю, что с ИИ эта концепция обратная: как быстро система может вас обучить. Например, ИИ может вывести функцию вознаграждения, которая будет представлять собой наиболее успешный результат для вас (или вашего архетипа) с учетом всех ограничений, опыта и обстоятельств, таких как состояние настроения. Эта функция вознаграждения затем может быть переработана, чтобы предложить наиболее оптимальный путь к успеху, например, получить ответ на вопрос или решить проблему.
  Элементы этого пути могут быть наиболее релевантными для конкретной ситуации и контекста, средством коммуникации, конкретным UX-паттерном, тоном голоса, выбором графического дизайна, типом виртуального помощника и так далее.
  Подводя итог: UX на основе ИИ расширит наши творческие возможности, помогая нам справляться с постоянно растущей сложностью цифровых продуктов и сценариев использования.
  Это интервью было отредактировано. Если вы хотите узнать больше о том, что ИИ или машинное обучение могут сделать для удобства и бизнеса ваших клиентов, свяжитесь с одним из наших специалистов.