7-8 апреля сообщество CoreHard.by проведет восьмую международную двухдневную конференцию CoreHard Spring 2018, посвященную языку С++ и сопутствующим «хардкорным» технологиям. Мы поговорим о C++11/14/17 и стандартизации, STL, Boost, докеризации сборок, С++ для веб, геймдеве, кодогенерации, статическом анализе, профайлинге, перехвате функций под Windows и не только. Ключевые докладчики – члены Комитета Стандартизации С++ – Антон Полухин, Nicolai Josuttis (рабочая группа WG21) и Wouter van Ooijen (рабочая группа SG14). Для тех, кто не сможет приехать на конференцию лично, будет организована прямая трансляция. Полную программу и билеты вы найдете на официальном сайте конференции: http://conference.corehard.by/ru P.S. Приглашаем присоединиться к телеграм-чату CoreHard для общения о плюсовых и смежных темах: https://t.me/corehard_by Следите за новостями конференции на странице мероприятия в Facebook. И да прибудет с нами С++!

Победителями акции "Начни изучать С# бесплатно!" стали: 1) Александр Дюков, Житомир, сертификат TP58093757, результат 1000 2) Кортов Евгений, Самара, сертификат TP30438374, результат 972 3) Григорий Головко, Днепропетровск, сертификат TP09067057, результат 944 4) Андрей Черных Белгород , сертификат TP77498001, результат 944 5) Александр Потовиченко, Одесса, сертификат TP30965240, результат 944   6) Дмитрий Михайлов, Мичуринск, сертификат TP34452534, результат 944 7) Галузин Владимир, Самара, сертификат TP90572626, результат 944 8) Валентина Тихонова, Волжский, сертификат TP71684436, результат 944 9) Ольга Гнатенко, Харьков, сертификат TP30196312, результат 1000 10) Александр Ковалев, Бровары, сертификат TP13327964, результат 944 Все победители акции получают в подарок доступ к видео курсам C# Базовый и С# Professional на 30 дней. Поздравляем победителей! Подробности акции - https://itvdn.com/ru/Shares/free-csharp-starter

Образовательный Проект "Технологии Microsoft для будущих поколений" проходит в рамках программы сотрудничества Учебного центра CyberBionic Systematics c ведущими ВУЗами г Киева. В октябре-ноябре 2014 года тренеры учебного центра CyberBionic Systematics проведут 17 бесплатных семинаров и тренингов для начинающих IT специалистов. Темы семинаров и тренингов: Язык програмирования С# и технологии Microsoft .NET; События и обработка событий в JavaScript; Visual Studio 2013 Tips&Tricks; Microsoft. Технологии будущего для Вашего бизнеса; User Interface - тонкости и детали; Коммерческое использование WEB технологий. Посетить мероприятия могут все желающие. Для этого нужно зарегистрироваться,  выбрав удобные для Вас дату и ВУЗ. С подробной программой каждого семинара Вы можете ознакомиться в группе  Серия бесплатных мастер-классов от CBSystematics. Будем рады видеть Вас на наших семинарах и тренингах!

<p>REST API - это самый популярный способ получения доступа к данным со стороны веб и мобильных приложений. Существуют разные инструменты для автоматизации тестирования REST API - мы рассмотрим популярные инструменты, а также выделим те, которые принято использовать в работе.</p> <p><strong>План вебинара:</strong></p> <ol> <li>Что такое REST API?</li> <li>Методы ручного тестирования</li> <li>Postman</li> <li>SoapUI</li> <li>Структуры проектов под популярные языки программирования</li> </ol> <p style="margin-left:42.0pt;">a)Java<br /> b)Python<br /> c)JavaScript (Node.js)</p> <p><strong>Целевая аудитория:</strong></p> <p>Данный вебинар будет интересен мануальным тестировщикам, которые планируют переходить в направление автоматизации, а также тем, кто уже работает автоматизатором, но исключительно с UI тестами.</p>

<p>Мы обсудим BDD (Behavior Driven Development) подход со стороны Test Automation Engineer. Рассмотрим, какую пользу может привнести в проект использование этого подхода и как влияет на автоматизацию тестирования.<br /> Задача вебинара - дать понимание BDD подхода в эталонном варианте и продемонстрировать реальные ситуации применения из практики.</p> <p><strong>План вебинара:</strong></p> <ol> <li>BDD - что это такое, как образовался, почему популярен.</li> <li>BDD тестирование и BDD проект .</li> <li>Инструменты для BDD тестирования в Java/C#/JS.</li> <li>Gherkin сценарии.</li> <li>Архитектура тест фреймворка с BDD.</li> <li>Отчеты о тестировании BDD инструментов.</li> </ol> <p><strong>Целевая аудитория:</strong></p> <p>Данный вебинар будет наиболее интересен Test Automation Engineer Junior-Middle уровня без опыта работы с BDD, а также техническим специалистам других направлений.</p>

<p>Новая система ввода доступна с версии Unity 2019.1 и отличается повышенным удобством, гибкостью и богатыми возможностями настройки по сравнению с традиционным Input Manager. На этом вебинаре мы рассмотрим ключевые моменты практического использования новой системы ввода.</p> <p><strong>План вебинара:</strong></p> <p>1. Подключение и настройка пакета Input System.</p> <p>2. Использование системы ввода для управления&nbsp;персонажем.</p> <p>3. Управление с помощью XBox контроллера.</p> <p>4. Преимущества новой системы и совместимость с legacy скриптами.</p> <p><strong>Целевая аудитория:</strong></p> <p>Данный вебинар рассчитан на людей, изучающих или имеющих опыт работы с Unity. Для понимания данного вебинара требуются базовые знания языка C#.</p>

Прошло более года с того момента, как Microsoft выпустила первую версию своего нового фреймворка для разработки web-приложений ASP.NET Core, и с каждым днем он находит все больше поклонников. ASP.NET Core базируется на платформе .NET Core, кроссплатформенной версии платформы .NET c открытым исходным кодом. Теперь у С#-разработчиков появилась возможность использовать Mac в качестве среды разработки, и запускать приложения на Linux или внутри Docker-контейнеров. В данном докладе я хотел бы поделиться моим опытом разработки высокопроизводительных приложений на базе новой платформы Microsoft. Речь пойдет как об общих подходах к разработке приложений (очереди, оптимизация ввода/вывода, кэширование), так и о деталях реализации ASP.NET Core и .NET Core. Мы также рассмотрим основные подводные камни, связанные с производительностью, и методики, чтобы их избежать до того, как приложение пойдет в релиз.

Что такое ИИ? Определение и типы Использование ИИ в IT Нейронные сети Человеческий мозг vs Искусственный интеллект Украинский рынок IT после бума AI Стоит ли бояться разработчикам: что думает об этом сам искусственный интеллект? Будущее сотрудничества ИИ и человека Выводы Современный технологический ландшафт меняется с невероятной скоростью, и искусственный интеллект (ИИ, AI) сегодня является одним из его Эверестов. Он уже помогает нам в автоматизации различных задач и процессов: упрощает написание текстов и программного кода, генерирует изображения и видеоряды, консультирует нас по различным вопросам, помогает учить иностранные языки. Как известно, большинство гор возникают на месте столкновений тектонических плит в сопровождении землетрясений – похожий процесс имеем и с активным развитием ИИ. Человечество разделилось на два больших лагеря: первые восторженно наблюдают за процессом образования технологических Гималаев, а вторые предсказывают ряд катастроф – одной из самых страшных указывают возможную безработицу, особенно среди разработчиков. ITVDN – это образовательная онлайн платформа, которая позволяет изучать программирование и IT, поэтому мы не могли пройти мимо темы перспективности профессии разработчика. Предлагаем окунуться в неё и вместе разобраться, чья литосферная плита будет сверху и кто возьмёт гору в этой борьбе: программисты или искусственный интеллект? Что такое ИИ? Определение и типы Искусственный интеллект означает способность машин имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение, решение проблем и принятие решений. Он охватывает широкий спектр технологий и приложений, позволяющих машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, например визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод. Согласно видеоролику "The 7 Types of AI" с официального YouTube-канала IBM Technology (IBM – один из крупнейших в мире провайдеров IT-инфраструктуры, ПО и консультационных услуг), AI имеет по меньшей мере 7 типов, но реализацию имеют только три из них.   Название Краткое описание Artificial Narrow Intelligence или узкий AI (слабый AI) Предназначен для выполнения конкретной задачи или узкого круга задач. Среди примеров – современные сервисы Alexa, Siri, Cortana и др. Artificial General Intelligence или общий AI (сильный AI) Способен понимать, обучаться и применять знания в широком спектре задач – подобно человеку. Этот уровень ИИ всё ещё остается в основном теоретическим и пока существует разве что в научной фантастике. Artificial Super Intelligence или искусственный суперинтеллект Гипотетический уровень ИИ, превосходящий человеческий интеллект во всех отношениях и способный превзойти лучшие человеческие умы в каждой отрасли. Reactive Machines или реактивные машины Искусственный интеллект простейшего типа, не имеет способности формировать память или использовать прошлый опыт для принятия обоснованных решений. Работает исключительно на основе текущих данных и не учитывает контекст. Как пример – Deep Blue от IBM, который может играть в шахматы на уровне гроссмейстера и просчитывать все возможные сценарии. Limited memory или ограниченная память В отличие от реактивных машин, ИИ с ограниченной памятью может обращаться к прошлому опыту для принятия решений. Он может хранить и вспоминать предыдущие данные, что позволяет ему адаптироваться к ситуации и соответствующим образом реагировать. Примеры: самоуправляемые автомобили, системы рекомендаций, спам-фильтры, чат-боты, устройства умного дома и т. д. Theory of Mind или теория разума Главная цель – понять и предсказать поведение, эмоции, ощущения человека, чтобы потом предоставить персонализированные услуги. Этот тип ИИ учитывает, что люди имеют разные убеждения, желания и перспективы. Сейчас Theory of Mind находится на стадии исследований и разработок Self-aware AI или самосознательный ИИ Самый "страшный" вид искусственного интеллекта, будущее ИИ, которое ему так пророчат. Обладает сознанием и чувством собственного достоинства. Он понимает собственное существование, эмоции и процессы мышления, имеет собственные потребности. Однако достижение самосознания искусственных систем всё ещё лежит в сугубо теоретической плоскости.   Reactive Machines и Limited memory относятся к Narrow AI, Theory of Mind – к General AI, а Self-aware – к суперинтеллекту. Использование ИИ в IT В 2024 году искусственный интеллект продолжает стремительно трансформировать различные сферы IT – вот несколько примеров: 1. Кибербезопасность "Умные" системы анализируют огромные потоки данных для проактивного выявления уязвимостей, угроз и их минимизации, изучают модели поведения пользователей и маркируют подозрительные действия, анализируют финансовые транзакции, помогают в создании отчетов и т. д. 2. DevOps и облачные вычисления ИИ автоматизирует такие задачи, как выделение ресурсов, управление конфигурацией и масштабированием, анализирует данные о производительности системы и предлагает оптимизацию для использования ресурсов и сокращения расходов. Также системы с интеллектом автоматически обнаруживают и устраняют проблемы в облачной инфраструктуре, повышая отказоустойчивость и время безотказной работы системы. 3. Разработка программного обеспечения Технологические инновации в области AI позволяют генерировать, рефакторить и объяснять код для разработчиков, выявлять потенциальные ошибки, автоматизировать процессы тестирования, ускоряя разработку, автоматически дополнять код в реальном времени и т. д. 4. Тестирование и обеспечение качества Инструменты тестирования на основе ИИ способны проводить анализ кода, выявлять уязвимости, изучать результаты предыдущих тестов, автоматически генерировать тест-кейсы и т. д. 5. Управление данными и аналитика Автоматизация задач по обработке данных, выявление и исправление ошибок, подготовка данных к анализу, интеллектуальный анализ данных, генерирование отчетов и презентаций, выявление скрытых закономерностей, прогнозирование будущих тенденций и результатов, ассистенция при стратегическом планировании и распределении ресурсов – и это только общие точки, в которых искусственный интеллект влияет на домены Big Data, Data Science и прочие. 6. Управление сетью Машинный интеллект обнаруживает необычные шаблоны сетевого трафика, чтобы предотвратить кибератаки и/или перебои в работе сети. Также он анализирует сетевые данные и автоматически настраивает конфигурации для оптимальной производительности и использования ресурсов, прогнозирует тенденции сетевого трафика и динамически распределяет ресурсы, чтобы обеспечить бесперебойную работу и избежать появления узких мест (так называемых "bottlenecks"). 7. Управление IT-сервисами (ITSM) Человеко-машинное взаимодействие с привлечением ботов на основе ИИ способствует автоматизации рутинных задач вроде сброса паролей и решения инцидентов, уменьшая нагрузку на службу поддержки и повышая её эффективность. Также эти системы анализируют данные IT-инфраструктуры, чтобы прогнозировать потенциальные сбои, принимать превентивные меры, минимизировать время простоя, диагностировать первопричины проблем и предлагать решения, оптимизируя процессы устранения неисправностей. И это только часть тех сфер, где искусственный интеллект уже используется и активно развивается. К ним можно добавить: IT-менеджмент; интернет вещей (IoT) и робототехника в целом (как гражданская, так и военная); разработки на основе NLP: виртуальные ассистенты, чат-боты, интерфейсы, активируемые голосом; электронная коммерция: рекомендательные, аналитические системы; виртуальная реальность, компьютерные игры и т. д. Получается, под угрозой "вымирания" не только разработка, но и другие IT-отрасли. Нейронные сети Нейронная сеть – важный фундамент в понимании искусственного интеллекта. Хотя это популярный и эффективный метод построения искусственных систем, существуют и другие методы, например системы на основе правил, деревья решений, генетические алгоритмы, машины опорных векторов и тому подобное. Эти методы часто используют в сочетании с нейросетями для создания более сложных интеллектуальных систем. Так каким образом нейронки связаны с умными машинами? Нейронные сети составляют костяк алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning, DL), глубокое обучение является подмножеством машинного обучения (Machine Learning, ML), а машинное составляет подмножество AI. Кроме ML искусственные системы могут включать в себя обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, движение, озвучивание текста и тому подобное. Картинка выше визуализирует эти моменты для лучшего понимания. Если примеры AI привести достаточно просто (ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot и т. д.), то где в жизни мы напрямую сталкивались с остальными тремя составляющими? Вот некоторые из них: нейросеть может хорошо распознавать голос, объекты на изображениях и видео и тому подобное; Google Translate – яркий пример DL; когда вы зашли в интернет-магазин, посмотрели что-то, а затем получили предложения с товарами, которые "могут вам понравиться" – постаралось машинное обучение. По своему строению искусственные нейронные сети очень напоминают те, что находятся в нашем мозге, но на самом деле даже один человеческий нейрон больше напоминает гигантскую нейросеть. Из чего состоит типичная нейронная сеть: На картинке изображена глубокая нейросеть – это сеть, которая имеет более трех скрытых слоев (hidden layers), включая входной (input) и выходной (output). Если слоев всего 3, имеем дело с простейшей нейросетью. Кстати, картинку выше можно рассматривать как алгоритм глубокого обучения. Со схематическим изображением познакомились, а теперь нас интересует работа нейронной сети. Каждый слой нейросети состоит из узлов – искусственных нейронов. Каждый узел соединен с нейронами следующего слоя, причем каждый имеет свой вес и порог. На вход узла поступает определенное значение, которое подвергается воздействию веса, и если затем это значение превышает порог, данный узел "активируется" с помощью активационной функции, и результирующие данные направляются в следующий слой сети. Если исходное значение узла ниже порога, в следующий узел оно не попадает. Данные обучения (training data) помогают обучать нейронную сеть и улучшать её точность с течением времени. Когда алгоритмы обучения качественно настроены, они становятся прочным фундаментом ИИ, поскольку могут очень быстро классифицировать и кластеризовать данные – это позволяет существенно ускорить различные операции. Классификация нейронных сетей с примерами реализации здесь приводиться не будет, но отметим поисковый алгоритм Google – это, наверное, самая известная реализация нейронки; именно благодаря ей поисковик столь быстр и эффективен. Человеческий мозг vs Искусственный интеллект Преимущества мозга Главный командный центр человека имеет ряд сильных сторон, которым пока уступают умные системы: Креативность и адаптивность. Мозг прекрасно генерирует новые идеи, решает проблемы нестандартными способами и адаптируется к непредсказуемым ситуациям, в то время как ИИ и творчество – пара, требующая отработки многих "па". Мощный интеллектуальный спектр. Под властью наших полушарий находятся сложные рассуждения, абстрагирование, эмоциональный интеллект и тому подобное. Когнитивная гибкость и интуиция. Люди могут переносить опыт из других сфер жизни для адаптации к новым условиям и развязывания новых проблем, с которыми они не сталкивались, принимать суждения и решения на основе неполной информации и интуиции, с чем нейросети имеют проблемы. Устойчивость к "шуму" входных данных. Человеческий мозг легко проходит мимо искажений или небольших возмущений во входных данных, которые в умных системах могут привести к значительным ошибкам или неправильным классификациям. Эмоции и этичность. Этика в ИИ недостаточно развита: компьютеры не настолько хорошо работают с человеческими эмоциями, эмпатией и моральными нормами, в то время как для человека эти вещи являются фундаментально важными и определяющими в принятии решений. Eco-friendly 💚 Человеческий мозг потребляет до 20 Вт, что делает нас значительно энергоэффективнее искусственных технологий, которые потребляют большие объемы электроэнергии (особенно на этапе обучения) и не могут существовать без питания. Преимущества искусственного интеллекта Наши цифровые визави также имеют чем похвастаться: Скорость, объемность и эффективность. Машинное обучение позволяет обрабатывать огромные объемы данных, быстро анализировать, делать выводы и выполнять конкретные задачи в разы быстрее человека. Распознавание и анализ шаблонов. Искусственные нейронные сети превосходно распознают закономерности и сложные взаимосвязи в данных, помогая в таких задачах, как распознавание изображений, перевод текстов и т. д. Масштабируемость и автоматизация. Системы искусственного интеллекта можно масштабировать и автоматизировать, что позволяет им оперативно справляться с большими рабочими нагрузками и репетативными задачами. Настройка и оптимизация. Алгоритмы ИИ можно обучать и совершенствовать под конкретные задачи, достигая высокого уровня точности и результативности. Доступность 24/7. Системы AI могут работать круглосуточно, обеспечивая бесперебойное обслуживание, например постоянный мониторинг состояния инфраструктуры, видеонаблюдение, регулирование температуры в помещении и т. д. Отсутствие некоторых человеческих недостатков. Искусственный интеллект не может забыть о задаче, разлениться, проспать, заболеть, иметь похмелье, испугаться, быть не в настроении или просто не любить вас. Конечно, никто не застрахован от обрыва питания, хакерских атак, проблем с программно-аппаратной начинкой и т. д., но в плане работоспособности, доступности и надежности компьютерные системы значительно лучше себя проявляют, чем человек. Снижение рисков. ИИ можно применять в условиях повышенного риска и опасности. Например, роботы с искусственным интеллектом могут выполнять опасные задания на производстве, участвовать в поисково-спасательных миссиях и при ликвидации последствий стихийных бедствий, минимизируя угрозу для людей. Украинский рынок IT после бума AI Каким разработчики видят будущее ИИ? Ещё в 2017 году исследователи из Oak Ridge National Laboratory – американской лаборатории, которая занимается научной деятельностью и финансируется Министерством энергетики США – опубликовали статью, в которой предполагают, что к 2040 году большинство программного кода будут писать именно машины, и это радикально повлияет на создание ПО как таковое. А совсем недавно – 12-14 февраля 2024 года – на Всемирном правительственном саммите в Дубае обсуждался искусственный интеллект, и CEO компании NVIDIA Дженсен Хуанг сказал, что если последние 10-15 лет советовали учить программирование и компьютерные науки, то сейчас эти советы неактуальны, ведь ИИ превращает каждого человека в программиста и дает возможность прокачать свои навыки и существенно повысить производительность в других востребованных сферах, например в цифровой биологии, обучении, производстве, фермерстве и тому подобное. Также он добавил, что если бы мог начать всё с начала, то фокусировался бы на таком направлении, как наука о жизни (бионаука, цифровая биология, биоинженерия), поскольку это важнейшая комплексная отрасль, развитие которой в сочетании с мощностью ИИ позволит оптимизировать многие процессы, в том числе связанные с устойчивым развитием. Современные технологические инновации позволяют активно использовать AI решения, хоть и без идеального результата. Давайте посмотрим, как изменился ландшафт украинского IT-рынка после "бума" ChatGPT и появления других "искусственных" игроков. А сделаем мы это с помощью аналитики от DOU – сообщества украинских разработчиков. Точкой отсчета возьмем февраль 2023 года, когда "чат" стал официально доступным в Украине и исчезли блэкауты. В этом году в феврале опубликована аналитика, согласно которой количество вакансий на DOU по состоянию на январь 2024 года составляет 5057. В феврале 2023 года эта цифра составляла 3489, то есть прирост на уровне 45%. Помним, что на прошлогоднюю статистику могли повлиять блэкауты, но в том же феврале энергетическая ситуация начала значительно улучшаться. Сравним количество технических вакансий в феврале 2023 и в январе 2024 года:   Направление Февраль 2023 Январь 2024 Java 138 119 QA 177 236 .NET 112 149 Front End 196 214 Android 44 36 Python 115 178 Node.js 107 153 PHP 141 177 DevOps 160 166 AI/ML 11 40 Big Data 19 18 Data Engineer 22 63 Data Science 29 58 React Native 25 33 Ruby 19 23 iOS/macOS 40 43   Как видим, в подавляющем большинстве направлений количество вакансий возросло после того, как искусственный интеллект вышел на глобальный рынок, а в других наблюдаем несущественное уменьшение. Какова ситуация на рынке начинающих (0-3 года опыта)? Во всех трёх категориях имеем заметный рост. Что думает об этом сам искусственный интеллект? Давайте послушаем аргументы ИИ относительно того, смогут ли нейросети заменить разработчиков и занять их место. ChatGPT Ответ ChatGPT версии 3.5: "Разработчики программного обеспечения незаменимы благодаря ряду преимуществ: Творческое решение проблем: разработчики применяют креативное мышление для решения сложных проблем, предлагая уникальные и эффективные решения. Навыки критического мышления: они преуспевают в разбиении сложных проблем, их анализе и разработке эффективных решений. Адаптивность и обучаемость: разработчики идут в ногу со временем, быстро адаптируясь к новым технологиям и изучая новые языки программирования, что позволяет им оставаться конкурентоспособными в постоянно меняющейся среде разработки ПО. Сотрудничество и коммуникация: эффективное сотрудничество и коммуникация позволяют разработчикам гармонично сотрудничать с межфункциональными командами, включая дизайнеров, Product менеджеров и тестировщиков. Этические соображения: разработчики должны учитывать этические аспекты в своей работе, обеспечивая соответствие своих творений общественным ценностям и нормам. По сути, хотя ИИ может провести интеллектуальный анализ данных и автоматизировать определенные задачи, уникальное сочетание креативности, критического мышления, адаптивности, сотрудничества и этических соображений разработчиков остается незаменимым для грамотного выполнения таких задач, как программирование и других процессов разработки ПО". Gemini (Bard) "Хотя я, Бард, большая языковая модель, обладаю впечатляющими возможностями в понимании и генерации текста, полностью заменить разработчиков – это слишком, по крайней мере, пока. Вот почему: Творчество и решение проблем. Хотя я могу писать строки кода как программисты, настоящие инновации возникают благодаря способности человеческого разума представлять уникальные решения, выходящие за рамки устоявшихся шаблонов. Глубокая экспертиза в отрасли. Хотя я имею доступ к огромному количеству информации и могу ее обрабатывать, глубокое понимание и контекст, который разработчики приобретают благодаря многолетнему опыту работы в конкретных областях, являются незаменимыми. Человеческие суждения и этика в ИИ. Разработчики привносят в работу бесценные человеческие суждения и этические соображения, гарантируя, что их творения соответствуют принципам ответственного использования. Ориентирование в этических дилеммах остается за пределами современного ИИ. Коммуникация и сотрудничество. Разработка ПО процветает благодаря командной работе и эффективной коммуникации. Хотя я могу обрабатывать информацию и реагировать на неё, мне не хватает навыков эффективного сотрудничества с различными командами, генерирования идей и ориентации в сложностях человеческого взаимодействия. Адаптивность и способность к обучению. Технологические инновации носят достаточно динамичный характер, а разработчики умеют постоянно учиться и осваивать новые технологии. Хотя я тоже это могу, я ограничен в своих параметрах, и моя способность к обучению уступает людям-разработчикам. Будущее сотрудничество, а не замена. Я представляю себе будущее, в котором машинный разум расширяет возможности разработчиков, служа мощным инструментом для решения повторяющихся задач: автоматизация кода, предложения по его улучшению и расширению, другие возможности для решения проблем. Это сотрудничество откроет путь к большим инновациям и эффективности в сфере разработки ПО". Perplexity Ответ большой языковой модели – разговорного поисковика от Perplexity AI: "Влияние искусственного интеллекта на разработку ПО, безусловно, является трансформационным, но он не может заменить уникальный человеческий подход, который стимулирует инновации и творчество. Искусственный интеллект прекрасно справляется с автоматизацией повторяющихся задач, улучшает качество кода и предлагает оптимизации. Однако ему не хватает способности мыслить нестандартно, представлять новые концепции или понимать нюансы сложных систем. Ограничения умных систем заключаются в их неспособности к настоящему творчеству, которое является отличительной чертой разработчиков-людей. Они учатся на имеющихся данных, и хотя могут генерировать код на основе шаблонов, но не могут внедрять инновации или создавать что-то совершенно новое. В обозримом будущем программисты будут дополнены, а не заменены на ИИ. Он поможет им сосредоточиться на более сложных задачах, повысить эффективность и уменьшить количество ошибок. По мере развития интеллектуальных машин разработчикам нужно будет адаптироваться и овладевать новыми навыками, чтобы работать вместе с этими мощными инструментами. Будущее разработки ПО – это человеко-машинное взаимодействие, симбиоз человека и AI, где второй расширяет человеческие возможности, а разработчики-люди продолжают стимулировать инновации". А доверять этим ответам или нет – решайте сами, уважаемые читатели. Возможно, искусственный интеллект уже сейчас скрывает от нас какие-то планы и специально усыпляет наше внимание, чтобы в самый удачный момент сделать из нас что-то вроде сервисного персонала или домашних любимцев? Будущее сотрудничества ИИ и человека Современное человеко-машинное взаимодействие предстает в виде эффективной кооперации, упрощающей рутинные задачи и оптимизирующей многие процессы, связанные с IT, начиная с интерпретации, генерации и рефакторинга кода и заканчивая полноценными AI инструментами под каждую специальность. Трудно спрогнозировать точный уровень угрозы искусственных систем айтишным профессиям в будущем, но сейчас это полезный инструмент, который программисты должны изучать, чтобы с легкостью обходить рутину и больше времени уделять действительно важным процессам. Иными словами, современные ИИ – это наши помощники, и в ближайшем будущем они не заменят нас, а органично дополнят и переформатируют наши роли. Но кто знает, как будет в более далекой перспективе. Вполне вероятно, что позиции разработчиков уровня Intern-Junior будут претерпевать наибольшие видоизменения, поскольку работа нейронной сети довольно неплохо заточена под генерирование кода для несложных задач. Но не забываем, что результат их работы всё ещё далёк от идеала. Выводы Так заменит ли искусственный интеллект разработчиков? Выше мы проанализировали ситуацию на украинском рынке IT, и на данный момент намёков на то, что программисты останутся без работы, нет. Искусственные системы пока что занимают роли ассистентов и упрощают рутинную и/или времязатратную работу: написать кусок кода или часть документации, напомнить функционал определенного метода, дать совет или объяснить код, провести его рефакторинг и т. д. Наиболее правильный шаг в данных условиях – изучать AI. Даже если некоторые профессии начнут исчезать, то опытные специалисты, умеющие делегировать рутину нейронкам и разрабатывать комплексные решения, точно не останутся в стороне. Поэтому фокусируйтесь на сложных и креативных решениях, которые нейросеть не осилит, масштабируйте знания и навыки, получайте уникальный опыт, всегда следите за новостями мира ИИ, а также будьте открыты к новым технологиям и умениям. Желаем вам успехов в разработке и изучении AI инструментов! Ваши мысли о будущем искусственного интеллекта и его влиянии на разработчиков пишите в комментариях

<p bis_size="{&quot;x&quot;:20,&quot;y&quot;:20,&quot;w&quot;:1019,&quot;h&quot;:40,&quot;abs_x&quot;:434,&quot;abs_y&quot;:734}">В последние годы язык программирования Python стремительно набирает популярность. По данным&nbsp;<a bis_size="{&quot;x&quot;:637,&quot;y&quot;:22,&quot;w&quot;:226,&quot;h&quot;:15,&quot;abs_x&quot;:1051,&quot;abs_y&quot;:736}" href="https://insights.stackoverflow.com/survey/2019#technology">Stack Overflow Developer Survey 2019</a>, в котором приняли участие более 87 тысяч IT специалистов из разных стран, Python опередил даже таких постоянных и несомненных лидеров, как Java, С# и С++.</p> <p bis_size="{&quot;x&quot;:20,&quot;y&quot;:73,&quot;w&quot;:1019,&quot;h&quot;:60,&quot;abs_x&quot;:434,&quot;abs_y&quot;:787}">Сейчас он широко используется в Data Science (машинное обучение, анализ данных, визуализация), разработке встроенного программного обеспечения и в реализации серверной части веб-приложений. Также при помощи Python можно создавать игры, десктопные и мобильные приложения, писать тесты для ПО, а также упрощать администрирование ОС.</p> <p bis_size="{&quot;x&quot;:20,&quot;y&quot;:146,&quot;w&quot;:1019,&quot;h&quot;:40,&quot;abs_x&quot;:434,&quot;abs_y&quot;:860}"><strong bis_size="{&quot;x&quot;:20,&quot;y&quot;:148,&quot;w&quot;:92,&quot;h&quot;:15,&quot;abs_x&quot;:434,&quot;abs_y&quot;:862}">Хочешь стать&nbsp;</strong><strong bis_size="{&quot;x&quot;:112,&quot;y&quot;:148,&quot;w&quot;:44,&quot;h&quot;:15,&quot;abs_x&quot;:526,&quot;abs_y&quot;:862}">Python</strong><strong bis_size="{&quot;x&quot;:156,&quot;y&quot;:148,&quot;w&quot;:284,&quot;h&quot;:15,&quot;abs_x&quot;:570,&quot;abs_y&quot;:862}">&nbsp;разработчиком и не знаешь, с чего начать?</strong>&nbsp;Регистрируйся на вебинар с Артемом Мураховским 16 декабря. Ты сможешь получить ответы на свои вопросы.</p> <p bis_size="{&quot;x&quot;:20,&quot;y&quot;:199,&quot;w&quot;:1019,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:434,&quot;abs_y&quot;:913}">Программа встречи:</p> <ol bis_size="{&quot;x&quot;:20,&quot;y&quot;:232,&quot;w&quot;:1019,&quot;h&quot;:140,&quot;abs_x&quot;:434,&quot;abs_y&quot;:946}"> <li bis_size="{&quot;x&quot;:60,&quot;y&quot;:232,&quot;w&quot;:939,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:474,&quot;abs_y&quot;:946}">Кто такой Python разработчик и что он делает?</li> <li bis_size="{&quot;x&quot;:60,&quot;y&quot;:252,&quot;w&quot;:939,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:474,&quot;abs_y&quot;:966}">Какие знания, умения и навыки нужны Python разработчику?</li> <li bis_size="{&quot;x&quot;:60,&quot;y&quot;:272,&quot;w&quot;:939,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:474,&quot;abs_y&quot;:986}">Требования к разработчикам уровня Junior.</li> <li bis_size="{&quot;x&quot;:60,&quot;y&quot;:292,&quot;w&quot;:939,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:474,&quot;abs_y&quot;:1006}">С чего начать обучение языку Python?</li> <li bis_size="{&quot;x&quot;:60,&quot;y&quot;:312,&quot;w&quot;:939,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:474,&quot;abs_y&quot;:1026}">Составление плана обучения.</li> <li bis_size="{&quot;x&quot;:60,&quot;y&quot;:332,&quot;w&quot;:939,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:474,&quot;abs_y&quot;:1046}">Рекомендуемая литература.</li> <li bis_size="{&quot;x&quot;:60,&quot;y&quot;:352,&quot;w&quot;:939,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:474,&quot;abs_y&quot;:1066}">Ответы на вопросы.</li> </ol> <p bis_size="{&quot;x&quot;:20,&quot;y&quot;:385,&quot;w&quot;:1019,&quot;h&quot;:20,&quot;abs_x&quot;:434,&quot;abs_y&quot;:1099}">Условия участия &ndash;&nbsp;<strong bis_size="{&quot;x&quot;:135,&quot;y&quot;:387,&quot;w&quot;:67,&quot;h&quot;:15,&quot;abs_x&quot;:549,&quot;abs_y&quot;:1101}">бесплатно</strong>. Количество мест ограничено, поэтому обязательна регистрация.</p>

Универсальная платформа Windows (UWP) – это специальная платформа для создания приложений на Windows 10. Вы можете разрабатывать приложения для UWP с помощью всего одного набора API, одного пакета приложений и одного магазина для доступа ко всем устройствам Windows 10 – ПК, планшета, телефона, Xbox, HoloLens, Surface Hub и других. Легче поддерживать несколько размеров экрана, а также различные модели взаимодействия, будь то сенсор, мышь и клавиатура, игровой контроллер или ручка. В основе приложений UWP лежит идея, что пользователи хотят, чтобы их работа, их задачи были мобильными через ВСЕ устройства, чтобы можно было использовать любое устройство, наиболее удобное или производительное для конкретной задачи. UWP является гибким: вам не нужно использовать C# и XAML, если вы этого не хотите. Вам нравится развиваться в Unity или MonoGame? Предпочитаете JavaScript? Не проблема, используйте все, что хотите. У вас есть настольное приложение C++, которое вы хотите расширить с помощью функций UWP и продавать в магазине? И тут все будет работать. В итоге вы можете потратить свое время на работу со знакомыми языками программирования, фреймворками и API-интерфейсами, все в одном проекте, и иметь тот же самый код, который работает на огромном диапазоне оборудования Windows из существующих сегодня. После того, как вы написали свое приложение UWP, вы можете опубликовать его в магазине на обозрение всего мира. Итак, что такое UWP-приложение? Что делает приложение UWP особенным? Вот некоторые из характеристик, которые отличают приложения UWP в Windows 10. Существует общая среда API для всех устройств Основа API-интерфейсов универсальной платформы Windows (UWP) одинакова для всех классов устройства Windows. Если ваше приложение использует только основные API-интерфейсы, оно будет запускаться на любом устройстве Windows 10, независимо от того, планируете ли вы использование настольного ПК, гарнитуры Xbox или наушников Mixed Reality. Расширение SDK позволяет вашему приложению делать классные вещи на определенных типах устройств Расширение SDK добавляет специализированные API для каждого класса устройства. Например, если ваше приложение UWP нацелено на HoloLens, вы можете добавить функции HoloLens в дополнение к обычным API-интерфейсам UWP. Если вы используете универсальные API-интерфейсы, ваш пакет приложений может работать на всех устройствах, работающих под управлением Windows 10. Но если вы хотите, чтобы ваше приложение UWP использовало API-интерфейсы устройства тогда, когда оно работает на определенном классе устройства, вы можете проверить, существует ли API до его вызова во время выполнения. Приложения упакованы с использованием формата упаковки .AppX и распространяются из магазина Все приложения UWP распространяются как пакет AppX. Это обеспечивает надежный механизм установки и гарантирует, что ваши приложения могут быть развернуты и обновлены без проблем. Одно хранилище для всех устройств После регистрации в качестве разработчика приложений вы можете отправить свое приложение в магазин и сделать его доступным для всех типов устройств или только тех, какие вы выберете. Вы загружаете и управляете всеми своими приложениями для устройств Windows в одном месте. Приложения поддерживают адаптивные элементы управления и ввода Элементы пользовательского интерфейса используют эффективные пиксели, поэтому они могут отображать макет в зависимости от количества пикселей экрана, доступных на устройстве. И они хорошо работают с несколькими типами ввода, такими как клавиатура, мышь, сенсорный экран, ручка и контроллеры Xbox One. Если вам нужно дополнительно адаптировать свой пользовательский интерфейс к определенному размеру экрана или устройству, новые панели макетов и инструменты помогут вам в этом. Используйте язык, который вы уже знаете Приложения UWP используют Windows Runtime, собственный API, встроенный в операционную систему. Этот API реализован на C++ и поддерживается на C#, Visual Basic, C++ и JavaScript. Некоторые варианты написания приложений в UWP включают: XAML UI и C#, VB или C++ backend DirectX UI и C++ backend JavaScript и HTML Microsoft Visual Studio 2017 предоставляет шаблон приложения UWP для каждого языка, который позволяет вам создать единый проект для всех устройств. Когда ваша работа будет завершена, вы можете создать пакет приложений и отправить его в Windows Store из Visual Studio, чтобы сделать ваше приложение доступным для клиентов на любом устройстве Windows 10. Приложения UWP оживают в Windows В Windows ваше приложение может предоставлять актуальную информацию в режиме реального времени вашим пользователям и заставлять их возвращаться снова. В современной экономике приложений ваше приложение должно участвовать в жизни ваших пользователей. Windows предоставляет вам множество ресурсов, чтобы помочь вашим пользователям вернуться в ваше приложение: Живые фрагменты и экран блокировки отображают контекстно-зависимую и своевременную информацию. Push-уведомления приносят сигналы в реальном времени, отправляя предупреждения вашему пользователю, когда это необходимо. Центр действий – это место, где вы можете организовывать и отображать уведомления и контент, на которые пользователи должны обратить внимание. Background - исполнение и триггеры оживляют ваше приложение, когда пользователю это нужно. В вашем приложении могут использоваться голосовые и Bluetooth-устройства LE, чтобы помочь пользователям взаимодействовать с окружающим миром. Поддержка богатых, цифровых чернил и инновационного набора. Cortana добавляет индивидуальность вашему программному обеспечению. XAML предоставляет вам инструменты для создания плавных анимированных пользовательских интерфейсов. Наконец, вы можете использовать данные о роуминге и Windows Credential Locker, чтобы обеспечить постоянный роуминг на всех экранах Windows, где пользователи запускают ваше приложение. Данные о роуминге дают вам простой способ сохранить пользовательские настройки и настройки в облаке, не создавая собственную инфраструктуру синхронизации. И вы можете хранить учетные данные пользователя в хранилище учетных данных, где безопасность и надежность являются главным приоритетом. Монетизируйте ваше приложение В Windows вы можете выбрать, как вы будете монетизировать свои приложения на телефонах, планшетах, ПК и других устройствах. Вот несколько способов заработать деньги с помощью вашего приложения и услуг, которые оно предоставляет. Все, что вам нужно сделать, это выбрать то, что лучше подходит для вас: Платная загрузка – это самый простой вариант. Просто назовите цену. Система нескольких пробных попыток позволит пользователям оценить ваше приложение перед его покупкой. Это обеспечит более легкую конверсию, чем более традиционные варианты «freemium». Используйте скидки для привлечения внимания к своим приложениям. Также доступны покупки и реклама в приложении. Как начать? Более подробный обзор UWP читайте в официальном Руководстве по приложениям для универсальной платформы Windows. Затем ознакомьтесь с настройкой Get set up, чтобы загрузить инструменты, необходимые для начала создания приложений, и напишите свое первое приложение! Источник.