Чи замінить штучний інтелект розробників? - Блог ITVDN
ITVDN: курси програмування
Відеокурси з
програмування

    Обери свою IT спеціальність

    Підписка

    Обери свою IT спеціальність

    Підписка

      Чи замінить штучний інтелект розробників?

      advertisement advertisement
      1. Що таке ШІ?
        1. Визначення та типи
        2. Використання ШІ в ІТ
        3. Нейронні мережі
      2. Людський мозок vs Штучний інтелект
      3. Український ринок ІТ після буму AI
      4. Чи варто боятися розробникам: що думає про це сам штучний інтелект?
      5. Майбутнє співробітництва ШІ та людини
      6. Висновки

      Сучасний технологічний ландшафт зазнає змін з неймовірною швидкістю, і штучний інтелект (ШІ, AI) сьогодні є одним з його Еверестів. Він вже допомагає нам в автоматизації різних завдань і процесів: спрощує написання текстів та програмного коду, генерує зображення та відеоряди, консультує нас із різних запитань, допомагає вчити іноземні мови.

      Як відомо, більшість гір виникають на місці зіткнень тектонічних плит під супровід землетрусів – схожий процес маємо і з активним розвитком ШІ. Людство розділилося на два великі табори: перші захоплено спостерігають за процесом утворення технологічних Гімалаїв, а другі пророкують ряд катастроф – однією з найстрашніших вказують можливе безробіття, особливо серед розробників.

      ITVDN – це освітня онлайн платформа для вивчення програмування та ІТ, тому ми не могли пройти осторонь теми перспективності професії розробника. Пропонуємо поринути в неї і разом розібратися, чия літосферна плита буде зверху та хто візьме гору в цій боротьбі – програмісти чи штучний інтелект?

      Що таке ШІ?

      Визначення та типи

      Штучний інтелект означає здатність машин імітувати людські когнітивні функції, такі як навчання, вирішення проблем і прийняття рішень. Він охоплює широкий спектр технологій і застосунків, що дозволяють машинам виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту, як-от візуальне сприйняття, розпізнавання мови, прийняття рішень і мовний переклад.

      Відповідно до відеоролику “The 7 Types of AI” з офіційного YouTube-каналу IBM Technology (IBM – один із найбільших в світі провайдерів ІТ-інфраструктури, ПЗ та консультаційних послуг), AI має щонайменше 7 типів, але реалізацію мають лише три з них.
       

      Назва

      Короткий опис

      Artificial Narrow Intelligence або вузький AI (слабкий AI)

      Призначений для виконання конкретного завдання або вузького кола завдань. Серед прикладів – сучасні сервіси Alexa, Siri, Cortana тощо.

      Artificial General Intelligence або загальний AI (сильний AI)

      Здатен розуміти, навчатися і застосовувати знання в широкому спектрі завдань – подібно до людини. Цей рівень ШІ все ще залишається здебільшого теоретичним і наразі існує хіба що в науковій фантастиці.

      Artificial Super Intelligence або штучний суперінтелект

      Гіпотетичний рівень ШІ, перевершує людський інтелект у всіх відношеннях і здатний перевершити найкращі людські розуми в кожній галузі.

      Reactive Machines або реактивні машини

      Штучний інтелект найпростішого типу, не має здатності формувати пам'ять або використовувати минулий досвід для прийняття обґрунтованих рішень. Працює виключно на основі поточних даних і не враховує контекст. Як приклад – Deep Blue від IBM, який може грати в шахи на рівні гросмейстера і прораховувати усі можливі сценарії.

      Limited memory або обмежена пам’ять

      На відміну від реактивних машин, ШІ з обмеженою пам'яттю може звертатися до минулого досвіду для прийняття рішень. Він може зберігати і згадувати попередні дані, що дозволяє йому адаптуватися до ситуації і відповідним чином реагувати. Приклади: самокеровані автомобілі, системи рекомендацій, спам-фільтри, чат-боти, пристрої розумного будинку тощо.

      Theory of Mind або теорія розуму

      Головна мета – зрозуміти і передбачити поведінку, емоції, відчуття людини, аби потім надати персоналізовані послуги. Цей тип ШІ враховує, що люди мають різні переконання, бажання та перспективи. Наразі Theory of Mind перебуває на стадії досліджень і розробок

      Self-aware AI або самосвідомий ШІ

      “Найстрашніший” вид штучного інтелекту, майбутнє ШІ, яке йому так пророкують. Володіє свідомістю і почуттям власної гідності. Він розуміє власне існування, емоції та процеси мислення, має власні потреби. Однак досягнення самосвідомості штучних систем все ще лежить в суто теоретичній площині.


      Reactive Machines та Limited memory відносяться до Narrow AI, Theory of Mind – до General AI, а Self-aware – до суперінтелекту.

      Використання ШІ в ІТ

      В 2024 році штучний інтелект продовжує стрімко трансформувати різні сфери ІТ – ось декілька прикладів:

      1. Кібербезпека

      “Розумні” системи аналізують величезні потоки даних для проактивного виявлення загроз та їх мінімізації, вивчають моделі поведінки користувачів і позначають підозрілі дії, аналізують фінансові транзакції, допомагають у створенні звітів тощо.

      2. DevOps і хмарні обчислення

      ШІ автоматизує такі завдання, як виділення ресурсів, управління конфігурацією і масштабуванням, аналізує дані щодо продуктивності системи і пропонує оптимізацію для використання ресурсів і скорочення витрат. Також системи з інтелектом автоматично виявляють і усувають проблеми в хмарній інфраструктурі, підвищуючи відмовостійкість і час безвідмовної роботи системи.

      3. Розроблення програмного забезпечення

      Технологічні інновації в галузі AI дозволяють генерувати, рефакторити та пояснювати код для розробників, виявляти потенційні помилки, автоматизувати процеси тестування, прискорюючи розроблення, автоматично доповнювати код в реальному часі тощо.

      4. Тестування і забезпечення якості

      Інструменти тестування на основі ШІ здатні проводити аналіз коду, виявляти вразливості, вивчати результати попередніх тестів, автоматично генерувати тест-кейси тощо.

      5. Управління даними та аналітика

      Автоматизація завдань з опрацювання даних, виявлення та виправлення помилок, підготовка даних до аналізу, інтелектуальний аналіз даних, генерування звітів та презентацій, виявлення прихованих закономірностей, прогнозування майбутніх тенденцій та результатів, асистенція під час стратегічного планування та розподілу ресурсів – і це тільки загальні точки, в яких штучний інтелект впливає на домени Big Data, Data Science тощо.

      6. Управління мережею

      Машинний інтелект виявляє незвичайні шаблони мережевого трафіку, щоб запобігти кібератакам та/або перебоям у роботі мережі. Також він аналізує мережеві дані та автоматично налаштовує конфігурації для оптимальної продуктивності та використання ресурсів, прогнозує тенденції мережевого трафіку і динамічно розподіляє ресурси, щоб забезпечити безперебійну роботу і уникнути появи вузьких місць (так званих “bottlenecks”).

      7. Управління ІТ-сервісами (ITSM)

      Людино-машинна взаємодія із залученням ботів на основі ШІ сприяє автоматизації рутинних завдань як-от скидання паролів і вирішення інцидентів, зменшуючи навантаження на службу підтримки та підвищуючи її ефективність. Також ці системи аналізують дані ІТ-інфраструктури, щоб прогнозувати потенційні збої, вживати превентивні заходи, мінімізувати час простою, діагностувати першопричини проблем і пропонувати рішення, оптимізуючи процеси усунення несправностей.

      І це тільки частина тих сфер, де штучний інтелект вже використовується і активно розвивається. До них можна додати:

      • ІТ-менеджмент;
      • інтернет речей (IoT) і робототехніка загалом (як цивільна, так і військова);
      • розроблення на основі NLP: віртуальні асистенти, чат-боти, інтерфейси, що активуються голосом;
      • електронна комерція: рекомендаційні, аналітичні системи;
      • віртуальна реальність, комп’ютерні ігри тощо.

      Виходить, під загрозою “вимирання” не тільки розроблення, а й інші ІТ-галузі.

      Нейронні мережі

      Нейронна мережа – важливий фундамент в розумінні штучного інтелекту. Хоча це популярний та ефективний метод побудови штучних систем, існують й інші методи, наприклад системи на основі правил, дерева рішень, генетичні алгоритми, машини опорних векторів тощо. Ці методи часто використовують у поєднанні з нейромережами для створення більш складних інтелектуальних систем.

      То яким чином нейронки пов’язані з розумними машинами?

      Нейронні мережі складають кістяк алгоритмів глибокого навчання (Deep Learning, DL), глибоке навчання є підмножиною машинного навчання (Machine Learning, ML), а машинне становить підмножину AI. Окрім ML штучні системи можуть включати в себе оброблення природної мови (NLP), комп’ютерний зір, рух, озвучування тексту тощо. Картинка вище візуалізує ці моменти для кращого розуміння.

      Якщо приклади AI навести досить просто (ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot і т. д.), то де в житті ми напряму зіштовхувалися з іншими трьома складовими? Ось деякі з них:

      • нейромережа може гарно розпізнавати голос, об’єкти на зображеннях та відео тощо;
      • Google Translate – яскравий приклад DL;
      • коли ви зайшли в інтернет-магазин, подивилися щось, а згодом отримали пропозиції з товарами, які “можуть вам сподобатися” – постаралося машинне навчання.

      За своєю будовою штучні нейронні мережі дуже нагадують ті, що знаходяться в нашому мозку, але насправді навіть один людський нейрон більше нагадує велетенську нейромережу.

      З чого складається типова нейронна мережа:

      На картинці зображено глибоку нейромережу – це мережа, яка має більше трьох прихованих шарів (hidden layers) включно з вхідним (input) та вихідним (output). Якщо шари всього 3, маємо справу з найпростішою нейромережею. До речі, картинку вище можна розглядати як алгоритм глибокого навчання.

      Зі схематичним зображенням познайомилися, а тепер нас цікавить робота нейронної мережі.

      Кожен шар нейромережі складається з вузлів – штучних нейронів. Кожен вузол з'єднаний з нейронами наступного шару, причому кожен має свою вагу та поріг. На вхід вузла надходить певне значення, яке зазнає впливу ваги, і якщо потім це значення перевищує поріг, даний вузол “активується” за допомогою активаційної функції, і результуючі дані надсилаються до наступного шару мережі. Якщо вихідне значення вузла нижче за поріг, до наступного вузла воно не потрапляє.

      Навчальні дані допомагають навчати нейронну мережу та покращувати її точність із часом. Коли алгоритми навчання якісно налаштовані, вони стають міцним фундаментом ШІ, оскільки можуть дуже швидко класифікувати та кластеризувати дані – це дозволяє суттєво прискорити різні операції. Класифікація нейронних мереж з прикладами реалізації тут наводитися не буде, але відмітимо пошуковий алгоритм Google – це, напевно, найвідоміша реалізація нейронки; саме завдяки їй пошуковик настільки швидкий та ефективний.

      Людський мозок vs Штучний інтелект

      Переваги мозку

      Головний командний центр людини має низку сильних сторін, яким поки поступаються розумні системи:

      1. Креативність та адаптивність. Мозок чудово генерує нові ідеї, вирішує проблеми нестандартними способами та адаптується до непередбачуваних ситуацій, в той час як ШІ та творчість – пара, яка потребує відпрацювання багатьох “па”.
      2. Потужний інтелектуальний спектр. Під владою наших півкуль знаходяться складні міркування, абстрагування, емоційний інтелект тощо.
      3. Когнітивна гнучкість та інтуїція. Люди можуть переносити досвід з інших сфер життя для адаптації до нових умов та вирішення нових проблем, з якими вони не стикалися, приймати судження та рішення на основі неповної інформації та інтуїції, з чим нейромережі мають проблеми.
      4. Стійкість до “шуму” вхідних даних. Людський мозок легко проходить повз викривлення або невеликі збурення у вхідних даних, які в розумних системах можуть призвести до значних помилок або неправильних класифікацій.
      5. Емоції та етичність. Етика в ШІ недостатньо розвинена: комп’ютери не настільки гарно працюють з людськими емоціями, емпатією та моральними нормами, в той час як для людини ці речі є фундаментально важливими та визначальними у прийнятті рішень.
      6. Eco-friendly 💚 Людський мозок споживає до 20 Вт, що робить нас значно енергоефективнішими за штучні технології, які споживають великі об’єми електроенергії (особливо на етапі навчання) і не можуть існувати без живлення.

      Переваги штучного інтелекту

      Наші цифрові візаві також мають чим похизуватися:

      1. Швидкість, об’ємність та ефективність. Машинне навчання дозволяє обробляти величезні обсяги даних, швидко аналізувати, робити висновки і виконувати конкретні завдання в рази швидше людини.
      2. Розпізнавання та аналіз шаблонів. Штучні нейронні мережі чудово розпізнають закономірності та складні взаємозв'язки в даних, допомагаючи в таких завданнях, як розпізнавання зображень, переклад текстів і т. д.
      3. Масштабованість і автоматизація. Системи штучного інтелекту можна масштабувати й автоматизувати, що дозволяє їм оперативно справлятися з великими робочими навантаженнями і репетативними задачами.
      4. Налаштування та оптимізація. Алгоритми ШІ можна навчати і вдосконалювати під конкретні завдання, досягаючи високого рівня точності і результативності.
      5. Доступність 24/7. Системи AI можуть працювати цілодобово, забезпечуючи безперебійне обслуговування, наприклад постійний моніторинг стану інфраструктури, відеоспостереження, регулювання температури в приміщенні тощо.
      6. Відсутність деяких людських вад. Штучний інтелект не може забути про задачу, розлінитися, проспати, захворіти, мати похмілля, злякатися, бути не в настрої або просто не любити вас. Звісно, ніхто не застрахований від зникнення живлення, хакерських атак, проблем з програмно-апаратною начинкою абощо, але в плані працездатності, доступності і надійності комп’ютерні системи значно краще себе проявляють, ніж людина.
      7. Зниження ризиків. ШІ можна застосовувати в умовах підвищеного ризику та небезпеки. Наприклад, роботи зі штучним інтелектом можуть виконувати небезпечні завдання на виробництві, брати участь у пошуково-рятувальних місіях і під час ліквідації наслідків стихійних лих, мінімізуючи загрозу для людей.

      Український ринок ІТ після буму AI

      Яким розробники бачать майбутнє ШІ?

      Ще в 2017 році дослідники з Oak Ridge National Laboratory – американської лабораторії, яка займається науковою діяльністю і фінансується Міністерством енергетики США – опублікували статтю, в якій припускають, що до 2040 року більшість програмного коду будуть писати саме машини, і це радикально вплине на створення ПЗ як таке.

      А зовсім нещодавно – 12-14 лютого 2024 року – на Всесвітньому урядовому саміті в Дубаї обговорювався штучний інтелект, і CEO компанії NVIDIA Дженсен Хуанг сказав, що якщо останні 10-15 років радили вчити програмування та комп’ютерні науки, то зараз ці поради неактуальні, адже ШІ перетворює кожну людину в програміста і дає можливість прокачати свої навички та суттєво підвищити продуктивність в інших затребуваних сферах, наприклад у цифровій біології, навчанні, виробництві, фермерстві тощо.

      Також він додав, що якби міг почати все з початку, то фокусувався б на такому напрямку, як наука про життя (біонаука, цифрова біологія, біоінженерія), оскільки це надважлива комплексна галузь, розвиток якої в поєднанні з потужністю ШІ дозволить оптимізувати багато процесів, в тому числі пов’язані зі сталим розвитком.

      Сучасні технологічні інновації дозволяють активно використовувати AI рішення, хоч і без ідеального результату. Давайте подивимось, як змінився ландшафт українського ІТ-ринку після “буму” ChatGPT та появи інших “штучних” гравців.

      А зробимо ми це за допомогою аналітики від DOU – спільноти українських розробників. Точкою відліку візьмемо лютий 2023 року, коли “чат” став офіційно доступним в Україні і зникли блекаути.

      Цьогоріч у лютому опубліковано аналітику, відповідно до якої кількість вакансій на DOU станом на січень 2024 року складає 5057. В лютому 2023 року ця цифра становила 3489, себто приріст на рівні 45%. Пам’ятаємо, що на минулорічну статистику могли вплинути блекаути, але в тому ж лютому енергетична ситуація почала значно покращуватися.

      Порівняємо кількість технічних вакансій у лютому 2023 та в січні 2024 року:
       

      Напрямок

      Лютий 2023

      Січень 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


      Як бачимо, в переважній більшості напрямків кількість вакансій зросла після того, як штучний інтелект вийшов на глобальний ринок, а в інших спостерігаємо несуттєве зменшення.

      Яка ситуація на ринку початківців (0-3 роки досвіду)?

      В усіх трьох категоріях маємо помітне зростання.

      Що думає про це сам штучний інтелект?

      Давайте послухаємо аргументи ШІ щодо того, чи зможуть нейромережі замінити розробників і зайняти їхнє місце.

      ChatGPT

      Відповідь ChatGPT версії 3.5:

      Розробники програмного забезпечення незамінні завдяки низці переваг:

      1. Творче вирішення проблем: розробники застосовують креативне мислення для вирішення складних проблем, пропонуючи унікальні та ефективні розв’язки.
      2. Навички критичного мислення: вони досягають успіху в розбитті складних проблем, їх аналізі та розробці ефективних рішень.
      3. Адаптивність і здатність до навчання: розробники йдуть в ногу з часом, швидко адаптуючись до нових технологій та вивчаючи нові мови програмування, що дозволяє їм залишатися конкурентоспроможними в постійно мінливому середовищі розробки ПЗ.
      4. Співпраця та комунікація: ефективна співпраця та комунікація дозволяють розробникам гармонійно співпрацювати з міжфункціональними командами, включаючи дизайнерів, Product менеджерів та тестувальників.
      5. Етичні міркування: розробники повинні враховувати етичні аспекти у своїй роботі, забезпечуючи відповідність своїх творінь суспільним цінностям і нормам.

      По суті, хоча ШІ може провести інтелектуальний аналіз даних та автоматизувати певні завдання, унікальне поєднання креативності, критичного мислення, адаптивності, співпраці та етичних міркувань розробників залишається незамінним для грамотного програмування та інших процесів розробки ПЗ”.

      Gemini (Bard)

      Хоча я, Бард, велика мовна модель, володію вражаючими можливостями в розумінні та генеруванні тексту, повністю замінити розробників – це занадто, принаймні поки що. Ось чому:

      1. Творчість та вирішення проблем. Хоча я можу писати рядки коду як програмісти, справжні інновації виникають завдяки здатності людського розуму уявляти унікальні рішення, що виходять за рамки усталених шаблонів.
      2. Глибока експертиза в галузі. Хоча я маю доступ до величезного обсягу інформації та можу її обробляти, глибоке розуміння та контекст, якого розробники набувають завдяки багаторічному досвіду роботи в конкретних галузях, є незамінними.
      3. Людські судження та етика в ШІ. Розробники привносять в роботу безцінні людські судження та етичні міркування, гарантуючи, що їхні творіння відповідають принципам відповідального використання. Орієнтування в етичних дилемах залишається поза межами сучасного ШІ.
      4. Комунікація та співпраця. Розробка ПЗ процвітає завдяки командній роботі та ефективній комунікації. Хоча я можу обробляти інформацію та реагувати на неї, мені бракує навичок ефективної співпраці з різними командами, генерування ідей та орієнтації в складнощах людської взаємодії.
      5. Адаптивність та здатність до навчання. Технологічні інновації носять досить динамічний характер, а розробники вміють постійно вчитися та опановувати нові технології. Хоча я також це можу, я обмежений в своїх параметрів, і моя здатність до навчання поступається людям-розробникам.

      Майбутня співпраця, а не заміна.

      Я уявляю собі майбутнє, в якому машинний розум розширює можливості розробників, слугуючи потужним інструментом для вирішення повторюваних завдань: автоматизація коду, пропозиції щодо його покращення та розширення, інші можливості для вирішення проблем. Ця співпраця відкриє шлях до більших інновацій та ефективності у сфері розробки ПЗ”.

      Perplexity

      Відповідь великої мовної моделі – розмовного пошуковика від Perplexity AI:

      Вплив штучного інтелекту на розробку ПЗ є безперечно трансформаційним, але він не може замінити унікальний людський підхід, який стимулює інновації та творчість. Штучний інтелект чудово справляється з автоматизацією повторюваних завдань, покращує якість коду та пропонує оптимізації. Однак йому бракує здатності мислити нестандартно, уявляти нові концепції чи розуміти нюанси складних систем.

      Обмеження розумних систем полягають у їхній нездатності до справжньої творчості, яка є відмінною рисою розробників-людей. Вони навчаються на наявних даних, і хоча можуть генерувати код на основі шаблонів, але не можуть впроваджувати інновації чи створювати щось абсолютно нове.

      В осяжному майбутньому програмісти будуть доповнені, а не замінені на ШІ. Він допоможе їм зосередитися на більш складних завданнях, підвищити ефективність і зменшити кількість помилок. У міру розвитку інтелектуальних машин розробникам потрібно буде адаптуватися і опановувати нові навички, щоб працювати разом з цими потужними інструментами.

      Майбутнє розробки ПЗ – це людино-машинна взаємодія, симбіоз людини та AI, де другий розширює людські можливості, а розробники-люди продовжують стимулювати інновації”.

      А довіряти цим відповідям, чи ні – вирішуйте самі, шановні читачі. Можливо, штучний інтелект вже зараз приховує від нас якісь плани і спеціально присипляє нашу увагу, аби в найбільш вдалий момент зробити з нас щось на кшталт сервісного персоналу або домашніх улюбленців?

      Майбутнє співробітництва ШІ та людини

      Сучасна людино-машинна взаємодія постає у вигляді ефективної кооперації, що спрощує рутинні задачі та оптимізує багато процесів, пов’язаних з ІТ, починаючи з інтерпретації, генерації та рефакторингу коду і закінчуючи повноцінними AI інструментами під кожну спеціальність.

      Важко спрогнозувати точний рівень загрозливості штучних систем айтішним професіям у майбутньому, але зараз це корисний інструмент, який програмісти мають вивчати, аби з легкістю обходити рутину і більше часу приділяти дійсно важливим процесам.

      Іншими словами, сучасні ШІ – це наші помічники, і в найближчому майбутньому вони не замінять нас, а органічно доповнять і переформатують наші ролі. Та хто знає, як буде в більш далекій перспективі.

      Цілком ймовірно, що позиції розробників рівня Intern-Junior будуть зазнавати найбільших видозмін, оскільки робота нейронної мережі досить непогано заточена під генерування коду для нескладних задач. Але не забуваймо, що результат їхньої роботи все ще далекий від ідеалу.

      Висновки

      То чи замінить штучний інтелект розробників?

      Вище ми проаналізували ситуацію на українському ринку ІТ, і зараз натяків на те, що програмісти залишатися без роботи, немає. Штучні системи поки що займають роль асистентів і спрощують рутинну та/або часовитратну роботу: написати шматок коду або частину документації, нагадати функціонал певного методу, дати пораду або пояснити код, провести його рефакторинг тощо.

      Найрозумніший крок в даних умовах – вивчати AI. Навіть якщо деякі професії почнуть зникати, то досвідчені фахівці, котрі вміють делегувати рутину нейронкам і розробляти комплексні рішення, точно не залишаться осторонь. Тому фокусуйтеся на складних та креативних рішеннях, які нейромережа не осилить, масштабуйте знання та навички, отримуйте унікальний досвід, завжди слідкуйте за новинами світу ШІ, а також будьте відкриті до нових технологій та вмінь.

      Бажаємо вам успіхів у розробці та вивченні AI інструментів! Ваші думки щодо майбутнього штучного інтелекту та його впливу на розробників пишіть у коментарях

      КОМЕНТАРІ ТА ОБГОВОРЕННЯ
      advertisement advertisement

      Купуй передплатуз доступом до всіх курсів та сервісів

      Бібліотека сучасних IT знань у зручному форматі

      Вибирай свій варіант підписки залежно від завдань, що стоять перед тобою. Але якщо потрібно пройти повне навчання з нуля до рівня фахівця, краще вибирати Базовий або Преміум. А для того, щоб вивчити 2-3 нові технології, або повторити знання, готуючись до співбесіди, підійде Пакет Стартовий.

      Стартовий
      • Усі відеокурси на 3 місяці
      • Тестування з 10 курсів
      • Перевірка 5 домашніх завдань
      • Консультація з тренером 30 хв
      59.99 $
      Придбати
      Базовий
      • Усі відеокурси на 6 місяців
      • Тестування з 16 курсів
      • Перевірка 10 домашніх завдань
      • Консультація з тренером 60 хв
      54.00 $
      89.99 $
      Придбати
      Акція
      Преміум
      • Усі відеокурси на 1 рік
      • Тестування з 24 курсів
      • Перевірка 20 домашніх завдань
      • Консультація з тренером 120 хв
      85.00 $
      169.99 $
      Придбати
      Акція
      Notification success
      Ми використовуємо cookie-файли, щоб зробити взаємодію з нашими веб-сайтами та послугами простою та значущою.