diff --git a/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md b/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
index 95193940..53ca9ee7 100644
--- a/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
+++ b/1-Introduction/2-history-of-ML/README.md
@@ -73,7 +73,7 @@ Research was well funded by government agencies, advances were made in computati
 * "Blocks world" was an example of a micro-world where blocks could be stacked and sorted, and experiments in teaching machines to make decisions could be tested. Advances built with libraries such as [SHRDLU](https://wikipedia.org/wiki/SHRDLU) helped propel language processing forward.
 
     [![blocks world with SHRDLU](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "blocks world with SHRDLU")
-    
+
     > 🎥 Click the image above for a video: Blocks world with SHRDLU
 
 ---
diff --git a/1-Introduction/2-history-of-ML/translations/README.ru.md b/1-Introduction/2-history-of-ML/translations/README.ru.md
new file mode 100644
index 00000000..65c72724
--- /dev/null
+++ b/1-Introduction/2-history-of-ML/translations/README.ru.md
@@ -0,0 +1,146 @@
+# История машинного обучения
+
+![Краткое изложение истории машинного обучения в заметке](../../../sketchnotes/ml-history.png)
+> Заметка [Томоми Имура](https://www.twitter.com/girlie_mac)
+
+## [Тест перед лекцией](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/3/)
+
+---
+
+На этом уроке мы рассмотрим основные вехи в истории машинного обучения и искусственного интеллекта.
+
+История искусственного интеллекта (ИИ) как области переплетается с историей машинного обучения (machine learning, ML), поскольку алгоритмы и вычислительные достижения, лежащие в основе ML, способствовали развитию ИИ. Полезно помнить, что, хотя эти области как начали выделяться в отдельные в 1950-х годах, важные [алгоритмические, статистические, математические, вычислительные и технические открытия](https://wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning) предшествовали и происходили в эту эпоху. На самом деле, люди думали об этих вопросах в течение [сотен лет](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B0): в этой статье рассматриваются исторические интеллектуальные основы идеи "мыслящей машины".
+
+---
+## Заметные открытия
+
+- 1763, 1812 [Теорема Байеса](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%B0) и ее предшественники. Эта теорема и ее приложения лежат в основе вывода, описывающего вероятность события, происходящего на основе предварительных знаний.
+- 1805 [Теория наименьших квадратов](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BD%D0%B0%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%8C%D1%88%D0%B8%D1%85_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2) французского математика Адриена-Мари Лежандра. Эта теория, о которой вы узнаете в нашем блоке регрессии, помогает в аппроксимации данных.
+- 1913 [Цепи Маркова](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0), названный в честь русского математика Андрея Маркова, используется для описания последовательности возможных событий на основе предыдущего состояния.
+- 1957 [Персептрон](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D1%86%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD) - это тип линейного классификатора, изобретенный американским психологом Фрэнком Розенблаттом, который лежит в основе достижений в области глубокого обучения.
+
+---
+
+- 1967 [Метод ближайшего соседа](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%BB%D0%B8%D0%B6%D0%B0%D0%B9%D1%88%D0%B8%D0%B9_%D1%81%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%B4) - это алгоритм, изначально разработанный для отображения маршрутов. В контексте ML он используется для обнаружения закономерностей.
+- 1970 [Обратное распространение ошибки](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8) используется для обучения [нейронных сетей с прямой связью](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C_%D1%81_%D0%BF%D1%80%D1%8F%D0%BC%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D1%8C%D1%8E).
+- 1982 [Рекуррентные нейронные сети](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C) являются искусственными нейронными сетями, полученными из нейронных сетей прямой связи, которые создают временные графики.
+
+✅ Проведите небольшое исследование. Какие еще даты являются ключевыми в истории ML и ИИ?
+
+---
+## 1950: Машины, которые думают
+
+Алан Тьюринг, поистине великий человек, который был выбран [общественностью в 2019 году](https://wikipedia.org/wiki/Icons:_The_Greatest_Person_of_the_20th_Century) величайшим ученым 20-го века. Считается, что он помог заложить основу концепции "машины, которая может мыслить". Он боролся со скептиками и своей собственной потребностью в эмпирических доказательствах этой концепции, частично создав [Тест Тьюринга](https://www.bbc.com/news/technology-18475646), которые вы изучите на наших уроках NLP.
+
+---
+## 1956: Летний исследовательский проект в Дартмуте
+
+"Летний исследовательский проект Дартмута по искусственному интеллекту был основополагающим событием для искусственного интеллекта как области", и именно здесь был придуман термин "искусственный интеллект" ([источник](https://250.dartmouth.edu/highlights/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)).
+
+> Всякий аспект обучения или любое другое свойство интеллекта может в принципе быть столь точно описано, что машина сможет его симулировать.
+
+---
+
+Ведущий исследователь, профессор математики Джон Маккарти, надеялся "действовать, основываясь на предположении, что всякий аспект обучения или любое другое свойство интеллекта может в принципе быть столь точно описано, что машина сможет его симулировать". Среди участников был еще один выдающийся ученый в этой области - Марвин Мински.
+
+Семинару приписывают инициирование и поощрение нескольких дискуссий, в том числе "развитие символических методов, систем, ориентированных на ограниченные области (ранние экспертные системы), и дедуктивных систем по сравнению с индуктивными системами". ([источник](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%BC%D1%83%D1%82%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80)).
+
+---
+## 1956 - 1974: "Золотые годы"
+
+С 1950-х до середины 70-х годов оптимизм рос в надежде, что ИИ сможет решить многие проблемы. В 1967 году Марвин Мински уверенно заявил, что "В течение одного поколения... проблема создания "искусственного интеллекта" будет в значительной степени решена". (Мински, Марвин (1967), Вычисления: Конечные и бесконечные машины, Энглвуд-Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл)
+
+Исследования в области обработки естественного языка процветали, поиск был усовершенствован и стал более мощным, и была создана концепция "микромиров", где простые задачи выполнялись с использованием простых языковых инструкций.
+
+---
+
+Исследования хорошо финансировались правительственными учреждениями, были достигнуты успехи в вычислениях и алгоритмах, были созданы прототипы интеллектуальных машин. Некоторые из этих машин включают:
+
+* [Робот Shakey](https://ru.wikipedia.org/wiki/Shakey), который мог маневрировать и решать, как "разумно" выполнять задачи.
+
+    ![Shakey, умный робот](../images/shakey.jpg)
+    > Shakey в 1972 году
+
+---
+
+* Элиза, ранний "чат-бот", могла общаться с людьми и действовать как примитивный "терапевт". Вы узнаете больше об Элизе на уроках NLP.
+
+    ![Элиза, бот](../images/eliza.png)
+    > Версия Элизы, чат-бота
+
+---
+
+* "Мир блоков" был примером микромира, в котором блоки можно было складывать и сортировать, а также проводить эксперименты по обучению машин принятию решений. Достижения, созданные с помощью библиотек, таких как [SHRDLU](https://ru.wikipedia.org/wiki/SHRDLU) помогло продвинуть обработку языка вперед.
+
+    [![мир блоков SHRDLU](https://img.youtube.com/vi/QAJz4YKUwqw/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=QAJz4YKUwqw "мир блоков SHRDLU")
+
+    > 🎥 Нажмите на изображение выше для просмотра видео: Мир блоков SHRDLU
+
+---
+## 1974-1980: "Зима искусственного интеллекта"
+
+К середине 1970-х годов стало очевидно, что сложность создания "интеллектуальных машин" была занижена и что ее перспективы, учитывая доступные вычислительные мощности, были преувеличены. Финансирование иссякло, и доверие к этой области снизилось. Некоторые проблемы, повлиявшие на доверие, включали:
+---
+- **Ограничения**. Вычислительная мощность была слишком ограничена.
+- **Комбинаторный взрыв**. Количество параметров, необходимых для обучения, росло экспоненциально по мере того, как усложнялись задачи для компьютеров, без параллельной эволюции вычислительной мощности и возможностей.
+- **Нехватка данных**. Нехватка данных затрудняла процесс тестирования, разработки и совершенствования алгоритмов.
+- **Задаем ли мы правильные вопросы?**. Сами вопросы, которые задавались, начали подвергаться сомнению. Исследователи начали подвергать критике свои подходы:
+  - Тесты Тьюринга были поставлены под сомнение, среди прочего, с помощью "теории китайской комнаты", которая утверждала, что "программирование цифрового компьютера может создать впечатление, что он понимает язык, но не может обеспечить реальное понимание". ([источник](https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room/))
+  - Этика внедрения в общество искусственного интеллекта, такого как "терапевт" ЭЛИЗА, была поставлена под сомнение.
+
+---
+
+В то же время начали формироваться различные школы ИИ. Произошло разделение на подходы ["неряшливого" и "чистого" ИИ](https://wikipedia.org/wiki/Neats_and_scruffies). Приверженцы _неряшливого ИИ_ часами корректировали программы, пока не получали желаемых результатов.  Приверженцы _Чистого ИИ_ были "сосредоточены на логике и решении формальных задач". ЭЛИЗА и SHRDLU были хорошо известными _неряшливыми_ системами. В 1980-х годах, когда возник спрос на то, чтобы сделать системы машинного обучения воспроизводимыми, _Чистый_ подход постепенно вышел на передний план, поскольку его результаты более объяснимы.
+
+---
+## Экспертные системы 1980-х годов
+
+По мере роста отрасли ее преимущества для бизнеса становились все более очевидными, а в 1980-х годах - и распространение "экспертных систем". "Экспертные системы были одними из первых по-настоящему успешных форм программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ)". ([источник](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0)).
+
+Этот тип системы на самом деле был _гибридным_, частично состоящим из механизма правил, определяющего бизнес-требования, и механизма вывода, который использует систему правил для вывода новых фактов.
+
+В эту эпоху также все большее внимания уделялось нейронным сетям.
+
+---
+## 1987 - 1993: 'Охлаждение' к ИИ
+
+Распространение специализированного оборудования экспертных систем привело к печальному результату - оно стало слишком специализированным. Появление персональных компьютеров конкурировало с этими крупными специализированными централизованными системами. Началась демократизация вычислительной техники, и в конечном итоге она проложила путь к современному взрыву больших данных.
+
+---
+## 1993 - 2011
+
+Эта эпоха ознаменовала новую эру для ML и ИИ, которые смогли решить некоторые проблемы, возникавшие ранее из-за нехватки данных и вычислительных мощностей. Объем данных начал быстро увеличиваться и становиться все более доступным, и к лучшему и к худшему, особенно с появлением смартфона примерно в 2007 году. Вычислительная мощность росла экспоненциально, и вместе с ней развивались алгоритмы. Эта область начала набирать зрелость по мере того, как свободные дни прошлого начали превращаться в настоящую дисциплину.
+
+---
+## Сейчас
+
+Сегодня машинное обучение и искусственный интеллект затрагивают практически все сферы нашей жизни. Текущая эпоха требует тщательного понимания рисков и потенциальных последствий этих алгоритмов для человеческих жизней. Как заявил Брэд Смит из Microsoft, "Информационные технологии поднимают проблемы, которые лежат в основе защиты основных прав человека, таких как конфиденциальность и свобода выражения мнений. Эти проблемы повышают ответственность технологических компаний, которые создают эти продукты. На наш взгляд, они также требуют продуманного государственного регулирования и разработки норм, касающихся приемлемых видов использования" ([источник](https://www.technologyreview.com/2019/12/18/102365/the-future-of-ais-impact-on-society/)).
+
+---
+
+Еще предстоит увидеть, что ждет нас в будущем, но важно понимать эти системы, а также программное обеспечение и алгоритмы, которыми они управляют. Мы надеемся, что эта учебная программа поможет вам лучше понять, чтобы вы могли принять решение самостоятельно.
+
+[![История глубокого обучения](https://img.youtube.com/vi/mTtDfKgLm54/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=mTtDfKgLm54 "История глубокого обучения")
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы посмотреть видео: Yann LeCun обсуждает историю глубокого обучения в этой лекции
+
+---
+## 🚀Вызов
+
+Погрузитесь в один из этих исторических моментов и узнайте больше о людях, стоящих за ними. Есть увлекательные персонажи, и ни одно научное открытие никогда не создавалось в культурном вакууме. Что вы обнаружите?
+
+## [Тест после лекции](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/4/)
+
+---
+## Обзор и самообучение
+
+Вот что можно посмотреть и послушать:
+
+[Этот подкаст, в котором Эми Бойд обсуждает эволюцию ИИ](http://runasradio.com/Shows/Show/739)
+
+[![История искусственного интеллекта от Эми Бойд](https://img.youtube.com/vi/EJt3_bFYKss/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EJt3_bFYKss "История искусственного интеллекта от Эми Бойд")
+
+---
+
+## Задание
+
+[Создайте временную шкалу](assignment.ru.md)
\ No newline at end of file
diff --git a/1-Introduction/2-history-of-ML/translations/assignment.ru.md b/1-Introduction/2-history-of-ML/translations/assignment.ru.md
new file mode 100644
index 00000000..7ee1b620
--- /dev/null
+++ b/1-Introduction/2-history-of-ML/translations/assignment.ru.md
@@ -0,0 +1,11 @@
+# Создайте временную шкалу
+
+## Инструкции
+
+Используя [этот репозиторий](https://github.com/Digital-Humanities-Toolkit/timeline-builder), создайте временную шкалу какого-либо аспекта истории алгоритмов, математики, статистики, искусственного интеллекта или ML или их комбинации. Вы можете сосредоточиться на одном человеке, одной идее или на длительном промежутке времени. Обязательно добавьте мультимедийные элементы.
+
+## Рубрика
+
+| Критерии | Образцовый | Адекватный | Нуждается в улучшении |
+| -------- | ------------------------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+| | Развернутая временная шкала представлена в виде страницы GitHub | Код неполон и не развернут | Временная шкала неполная, недостаточно изучена и не развернута |
\ No newline at end of file