Что подарить близкому человеку в День влюбленных? Это всегда очень сложный вопрос. Все мы такие разные. Но если его (или ее) интересует программирование, если он хочет освоить с нуля IT специальность или изучить новые технологии, у нас для вас хорошая новость. Ко Дню Влюбленных Подарочные сертификаты ITVDN на обучение можно приобрести со скидкой! Вы можете выбрать в подарок: один из универсальных сертификатов – Стартовый, Базовый или Премиум – которые дают доступ ко всем курсам и сервисам Стартовый (3 месяца) – 43 USD (49,99) Базовый (6 месяцев) – 65 USD (89,99) Премиум (12 месяцев) – 122 USD (169,99) сертификат для обучения по одной из 12 IT специальностей: .NET Developer - 64 USD (79.99) Frontend Developer - 56 USD (69. 99) Java Developer - 48 USD (59.99) Python Developer - 43 USD (49.99) ASP.NET Core Developer – 34 USD (39.99) ASP.NET MVC Developer - 34 USD (39.99) Верстальщик сайтов - 34 USD (39.99) JavaScript Developer - 34 USD (39.99) Angular Developer - 34 USD (39.99) PHP Developer - 34 USD (39.99) Android Developer - 34 USD (39.99) Unity/Game Developer - 34 USD (39.99) Подарочный сертификат можно активировать в любое удобное время в течение года с момента его приобретения. Акция действует только 2 дня – 13 и 14 февраля 2020 года! Купить Подарочный сертификат по акционной цене

Покупайте подписку ITVDN на два месяца, а третий получите в подарок! С 11 до 18 мая 2017 года у Вас есть возможность получить в подарок один дополнительный месяц подписки с полным доступом ко всем видео курсам по программированию. В специальном акционном пакете «1+1=3» доступны такие услуги: полный доступ ко всем видео курсам, представленным в Каталоге, на 90 дней возможность скачивать учебные материалы поурочное и итоговое онлайн тестирование электронные сертификаты по успешно пройденным курсам а также возможность формировать практические навыки с помощью Тренажера ITVDN общение с другими пользователями и авторами курсов на Форуме ITVDN В настоящее время в каталоге ITVDN 84 видео курса. Наиболее полно представлены такие направления обучения, как C#./.NET, FrontEnd, ASP.NET MVC, разработка игр на Unity, Python, Java. При составлении плана обучения мы рекомендуем воспользоваться путеводителями по специальности: С#/.NET Developer Frontend Developer Команда ITVDN желает Вам скорейшего достижения Ваших целей в обучении и карьере! Учитесь сами и расскажите о возможностях видео обучения Вашим друзьям. Акция действует до 18:00 18 мая 2017 года. Примечание. В пакет подписки не входят курсы по специальности QA и PM. Оформить подписку по акции «1+1=3»  

<p>22 января состоится вторая онлайн встреча по теме создания блогов на языке C#. В первой части мы рассматривали, что такое блоги, для чего они нужны и как создать собственный блог, используя гибкую и многофункциональную платформу на ASP.NET MVC под названием BlogEngine.NET. Познакомились с основными фичами и возможностями.</p> <p>На втором вебинаре мы рассмотрим немного другой подход в создании блога, в котором используются технологии ASP.NET Core и Angular. Платформа, с которой мы будем работать, называется Blogifier.Core. У&nbsp; нее есть ряд преимуществ в сравнении с BlogEngine.NET, и мы их подробно рассмотрим на нашей встрече.</p> <p><strong>План вебинара:</strong></p> <ol> <li>Введение в Blogifier.Core</li> <li>Для чего библиотека нужна?</li> <li>Установка окружения.</li> <li>Запуск приложения.</li> <li>Обзор возможностей.</li> <li>Темы.</li> <li>Выбор хостинга.</li> <li>Деплой проекта.</li> </ol> <p><strong>Целевая аудитория:</strong></p> <p>Данный вебинар будет интересен двум категориям людей: первая &ndash; это разработчики, которые знают язык и уже разрабатывают свои приложения на C#, вторая - люди, которые только начинают свой путь в карьере .NET разработчика в сфере веб-приложений и в будущем хотят создать что-то своё.</p>

<p>На вебинаре будут показаны примеры лучших архитектурных практик в рамках&nbsp;.NET Core. Вебинар является продолжением темы, рассмотренной на нашей <a href="https://itvdn.com/ru/webinars/description/aspnet-core-arch">предыдущей встрече</a>. Мы обсудим разные аспекты использования (замены) контейнера для Dependency Injection, немного тюнинга и оптимизации Entity Framework, использование&nbsp;внешней аутентификации и deployment посредством Docker.</p> <p><strong>План вебинара:</strong></p> <ol> <li>Обзор ключевых моментов <a href="https://itvdn.com/ru/webinars/description/aspnet-core-arch">прошлого вебинара</a></li> <li>Наше приложение, API + MVC клиент</li> <li>Создаем бизнес-логику, уровень сервисов. Использование Dependency Injection.</li> <li>Тюнинг Entity Framework</li> <li>Использование внешней аутентификации (Google, Facebook)</li> </ol> <p><strong>Целевая аудитория:</strong></p> <p>Основная аудитория данного вебинара &ndash; практикующие .NET разработчики, имеющие опыт не только в разработке, но и проектировании функциональности.</p>

<p>Во время этого вебинара мы создадим веб-страницу с шахматной доской. Посетители смогут перемещать фигуры и видеть ходы других участников. Получится &quot;обычная&quot; шахматная доска, без проверки очерёдности ходов.</p> <p>Мы напишем клиент-серверные шахматы на основе MVC шаблона:</p> <p>M - Модель выполняет ходы на PHP и хранит позицию в MySQL.</p> <p>V - Представление показывает доску, реализовано только на HTML.</p> <p>C - Контроллером является JavaScript прослойка с jQuery.ajax-вызовами.</p> <p><strong>Используемые технологии: </strong>HTML, JavaScript, AJAX, jQuery, JSON, PHP, MySQL.</p> <p><strong>План вебинара:</strong></p> <ol> <li>HTML5. Создание Шахматной доски.</li> <li>jQuery. Перемещение Фигур мышкой.</li> <li>AJAX. Загрузка начальной позиции.</li> <li>PHP. Выполнение ходов на сервере.</li> <li>MySQL. Сохранение позиции в базе.</li> <li>Вызов PHP-методов из JavaScript.</li> <li>Игра в наши Шахматы со зрителями.</li> </ol> <p><strong>Предварительные требования: </strong>Базовые знания и навыки работы с HTML, JavaScript, PHP, MySQL.</p> <p><strong>Целевая аудитория: </strong>Программисты, IT-студенты, инженеры.</p>

<ul> <li>Что такое Angular. Коротко об истории развития Angular.</li> <li>Преимущества Angular. Главные особенности и терминология.</li> <li>Зачем Angular разработчику нужен TypeScript? &bull; Общая архитектура приложений Angular.</li> <li>Что нового в Angular 4?</li> <li>Создание REST сервиса с использованием ASP.NET MVC WebAPI.</li> <li>Создание приложения с маршрутизацией несколькими компонентами и сервисом для работы с backend.</li> </ul> <p>Презентация- <a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&amp;v=ka6zZMjWtq8&amp;redir_token=bABWnG4oJj0DLmADJUpwiGoc3cR8MTU0NDY5NDM5NEAxNTQ0NjA3OTk0&amp;q=https%3A%2F%2Fgoo.gl%2FELZxcB" rel="nofollow" target="_blank">https://goo.gl/ELZxcB</a></p> <p>Примеры кода- <a href="https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&amp;v=ka6zZMjWtq8&amp;redir_token=bABWnG4oJj0DLmADJUpwiGoc3cR8MTU0NDY5NDM5NEAxNTQ0NjA3OTk0&amp;q=https%3A%2F%2Fgoo.gl%2FxF7GcF" rel="nofollow" target="_blank">https://goo.gl/xF7GcF</a></p>

Дорогие друзья! Предлагаем вашему вниманию перевод статьи, опубликованной на DOU.ua 10 ноября 2020 года. Оригинальная версия на украинском языке доступна по ссылке. На DOU размещено более 450 вакансий для .NET-разработчиков, что свидетельствует о популярности этой технологии. Редакция DOU собрала вопросы, которые .NET-разработчики задают своим коллегам на технических собеседованиях. Готовьтесь на здоровье :) Вопросы для Junior Общее 1. Назовите основные принципы ООП. 2. Что такое наследование, инкапсуляция, абстракция, полиморфизм: приведите примеры (желательно из собственного опыта). От какого класса неявно наследуются все классы в .NET? Разрешено ли множественное наследование в C#? 3. Что такое рекурсия? 4. Что такое лямбда-выражение? 5. Что такое параллельное программирование (многопоточность) и его назначение? Какие классы используются? 6. Что такое JSON? 7. Как вы понимаете REST? 8. Расскажите о SPA concept. 9. Какие GoF-паттерны использовали? 10. Какая разница между GET и POST HTTP методами? 11. Какую проблему решает Docker? Каковы его плюсы и минусы? 12. Чем принципиально отличаются unit-тесты от интеграционных тестов?   Обработка исключений 13. Что такое Exception? 14. Для чего служат try, catch, finally? В каком случае может не выполниться блок finally? 15. Что такое call stack? Какие ключевые слова вы знаете?   Платформа .NET 16. Что такое ASP.NET? 17. Какие существуют типы Action filters? 18. Что такое Web Service? 19. Что такое CLR? 20. Что такое сборщик мусора (Garbage Collector) на базовом уровне? 21. Что такое делегат? 22. Отличается ли Delegate от Action? 23. Что такое LINQ и для чего используется? Приведите несколько примеров применения LINQ. 24. Что такое пространство имен (namespace) и зачем это нужно?   Типы данных, коллекции и структуры данных 25. Какие типы данных вы знаете? 26. Какие примитивные типы знаете? 27. Что такое Nullable-тип? 28. Что такое тип значения, а что такое тип ссылки? Что из этого class, а что struct? В каком участке памяти они хранятся? 29. Чем отличаются value от reference type? String - это reference или value? 30.В чем отличие между string builder и string? 31. Что такое дженерики? Какие проблемы они решают? 32. Что такое boxing / unboxing? 33. Что такое Array, List, HashSet, Dictionary? Приведите примеры использования этих структур данных. Какая сложность операций с ними (поиск, вставка, удаление)? 34. Какие знаете коллекции? 35. Что делает оператор yield?   Классы, структуры и интерфейсы 36. Что такое класс? 37. Чем отличается класс от абстрактного класса? 38. Чем отличается абстрактный класс от интерфейса? Для чего нужны интерфейсы и какие задачи они выполняют? 39. Какие вы знаете модификаторы доступа? 40. В чем разница между обычным классом и статическим? 41. В чем разница переопределения метода между ключевыми словами new и override? 42. Какое различие между const и read only? 43. Разница между структурой и классом. Приведите примеры структур. 44. Может ли экземпляр структуры храниться в куче (heap)? Как это сделать?   Асинхронность 45. Что такое асинхронность и чем она отличается от многопоточности? 46. Какие есть ключевые слова для использования асинхронности в коде? 47. Что означают ключевые слова async / await?   Базы данных 48. Разница между реляционными и нереляционными базами, плюсы и минусы использования обоих вариантов. 49. Что такое индексы в RDBMS? 50. Какие типы JOIN существуют в SQL?   Тестирование 51. Для чего нужны unit-тесты? 52. Какие преимущества и недостатки использования unit-тестов? 53. Из каких трех логических блоков состоит unit-тест?   Вопросы для Middle   Общее 54. Вы набираете google.com в браузере. Расскажите как можно подробнее, что происходит в это время на HTTP-уровне? 55. Как работает HTTPS? 56. Как вы понимаете SOLID? 57. Какие протоколы сериализации вы знаете и где они применяются? 58. Что такое в вашем понимании чистая функция? Какие у нее преимущества? 59. Что такое dependency injection и зачем оно нужно? 60. Что такое cohesion и coupling (связанность и связность)? 61. Что такое IaaS, PaaS, SaaS и каковы различия между ними? 62. Какие способы отладки программы вы используете? 63. Какие знаете паттерны? Объясните суть перечисленных. 64. В чем суть паттерна Singleton? Почему его еще называют антипаттерном? 65. Для чего нужен паттерн Strategy? 66. Какие ключевые различия между распределенными системами и монолитными? 67. Какие паттерны проектирования распределенных систем вы знаете? 68. Какие есть принципы работы Message bus? Почему могут возникать дубликаты в очередях? 69. Какие принципы построения идемпотентных сервисов знаете? 70. Расскажите, как работают асинхронные методы? Чем асинхронность отличается от параллелизма?   Платформа .NET 71. Какие исключения нельзя остановить в блоке catch? 72. Какая разница между .NET Standard Class Library и .NET Core Class Library? 73. Объясните разницу между отложенным и немедленным исполнением в LINQ. Приведите примеры. 74. Для чего нужен метод ConfigureServices в Startup.cs? 75. Какая разница между services.AddTransient и services.AddScope в ASP.NET Core? 76. Что такое Kestrel? 77. Опишите ASP.NET MVC request pipeline. 78. Как в ASP.NET WebAPI настроить кэширование ответов на HTTP-запросы?   Управление памятью 79. Что такое куча и стек? Различия, принцип работы. 80. Как работает сборщик мусора? 81. Зачем нам зарезервированное слово using в C#, если в .NET есть автоматическое управление памятью? Как с этим связан disposable-паттерн и зачем такой сложный паттерн для managed и unmanaged ресурсов? 82. Какие особенности работы с Large Object Heap?   Типы данных, коллекции и структуры данных 83. Когда генерируется дженерик-класс конкретного типа - при выполнении программы или во время компиляции? 84. Что такое рефлексия? 85. Расскажите о коллекции LinkedList <T>. Чем она отличается от других коллекций? 86. Что такое индексатор? 87. Что такое immutable object? Какие преимущества дает использование immutable object? Предложите способ реализации его в .NET. 88. Когда использовать StringBuilder, а когда string? Как работает StringBuilder? 89. Что такое балансирование деревьев? 90. Что такое Key-value структуры? 100. Что такое хэш-функция и зачем нужны хэш-таблицы? 101. Какими свойствами должна обладать идеальная хеш-функция? 102. Что такое коллизии и как с ними бороться? 103. В чем заключается сложность CRUD-операций в Dictionary <K, V> в .NET? 104. Где хранятся массивы? Массивы примитивных типов? 105. В чем отличие между массивом (T [ ]) и списком (List <T>)? 106. В чем разница между IList <T> и IEnumerable <T>? 107. Зачем нужны Enumerable, Observable, AsyncEnumerable и какие модели получения данных они реализуют? 108. В чем разница между IEnumerable и IQueryable? 109. Что такое enum flags?   Базы данных 110. Расскажите о нормальных формах в СУБД. 111. Что такое индекс в БД? 112. Когда следует использовать индексы? Преимущества и недостатки. 113. Какие типы индексов существуют? Чем они отличаются? 114. Что такое ACID? 115. Какие вы знаете уровни изоляции транзакций? 116. Что такое план выполнения запроса (execution plan) в MS SQL? 117. Проблема: запрос долго выполняется. Какие есть методы ее диагностики и решения? 118. Как ORM (Entity Framework или Entity Framework Core) транслируют C# код в язык запросов базы данных? Что для этого используется?   Параллелизм 119. Для чего использовать Task.ConfigureAwait? 120. Например, есть веб-сервер, который по HTTP-запросу делает выборку из базы данных. Всего на сервере 16 тредов (threads). Каждый HTTP-request выполняет запрос в базу и ожидает результатов, в этом случае тред блокируется. Можно ли оптимизировать эту работу средствами .NET? 121. Зачем нужен ThreadPool? Опишите механику работы: как поток выделяется и возвращается обратно в ThreadPool.   Вопросы для Senior   Общее 122. Какие ещё практики, кроме ООП, использовали (AOP, FP и т. д.)? 123. Назовите три самые сложные проблемы, которые вам приходилось решать. Как вы это сделали, как пришли к этому решению? 124. Что такое слабосвязанный код? Чем он лучше сильносвязанного кода? Как бы вы достигали более слабой связности кода? 125. Использование статических классов повышает или понижает связность кода? 126. Как можно измерить performance кода? Влияет ли факт замеров на производительность? 127. Для чего используются и как работают multi-stage билды в Docker? 128. Как понять, что какая-то часть кода утилизирует много памяти или долго выполняется? Что может быть ботлнеком в разных случаях? Какие есть способы уменьшения памяти и трафика памяти? 129. Как бы вы реализовали cross-cutting concern (например, логирование, валидация, транзакции)? 130. Расскажите о Rest Maturity Model. 131. Что такое CPU и IO-bound задачи? 132. Что такое маршалинг? 133. Как работает async / await (подробно)? Почему нельзя использовать async void методы?   Платформа .NET 134. Как работает lock? Можно ли использовать структуры внутри выражения lock? 135. Что такое Expression Tree? 136. Как работает сборщик мусора (подробно)? Почему в GC три поколения, а не, скажем, пять, десять или два? 137. Как бы вы организовали трассировки Web API сервисов? 138. Как в .NET Core можно настроить хранение секретов на компьютерах разработчиков и на рабочих средах? 139. Как бы вы организовали процесс CI/CD .NET Core сервисов для их деплоймента в облачную инфраструктуру? 140. Как включить CORS в AspNetCore?   Типы данных, коллекции и структуры данных 141. Как реализованы дженерики? 142. Как создать собственный immutable-тип? 143. Как работает IEnumerable <T> (подробно)? 144. Какой алгоритм использует коллекция STACK? 145. Какие структуры данных вы реализовывали сами для платформы .NET? Расскажите, чем они отличались от стандартных реализаций. 146. Чем отличается интерфейс от абстрактного класса? В каких случаях вы использовали бы и то, и другое? 147. Почему в структуре нет конструктора по умолчанию?   Базы данных 148. Как БД сохраняет данные? 149. Какие типы БД вы знаете? 150. Как и когда БД лучше использовать? 151. Что такое денормализации? 152. Когда и какие уровни изоляции транзакций можно использовать? 153. Как в популярных СУБД реализованы принципы ACID (SQL Server, PostgreSQL и т. д.)? 154. Приходилось ли вам оптимизировать запрос в БД? Если да, то как? 155. Опишите, какие вы знаете потенциальные проблемы, связанные с параллельными запросами к БД. 156. Какую базу данных вы бы использовали для реализации distributed lock механизма? Расскажите детали реализации.   Микросервисы 157. Какую проблему решают микросервисы? 158. Какие есть способы коммуникации микросервисов? 159. Расскажите варианты реализации распределенных транзакций в микросервисах. 160. Что такое circuit breaker? 161. Каким образом вы будете налаживать систему, состоящую из множества микросервисов, если нужно отследить полный путь обработки запроса? 162. Что такое брокеры сообщений? Что такое at-least-once, at-most-once семантика? Есть ли какие-то брокеры, которые гарантируют exactly-once семантику? 163. Как должен работать код клиента брокера в зависимости от выбранной семантики? 164. Какие инструменты для работы с очередями вам известны (как в .NET, так и отдельные продукты), какой инструмент/продукт вы бы выбрали и почему?   MS Azure 165. Какие виды сервисов бывают в Service Fabric? 166. Какие особенности и ограничения Azure Table Storage? 167. Как бороться с проблемой холодного старта в Azure Functions? 168. В чем отличие очередей и топиков в Azure Service Bus?   Практические задания   Junior only Опишите, как бы вы реализовали калькулятор. Если понадобится добавить поддержку для римской системы счисления, что будете делать? Напишите программу, чтобы проверить, является ли число простым или нет. Найдите наименьший элемент в массиве. Упорядочите структуры папок в файловой системе. Напишите программу, которая симулирует fizz-buzz. Расскажите, что делает этот код, и предложите, как его улучшить. а) public bool IsArrayEmpty(string[] array) {   if (array.Length > 0)     return false;   else     return true; }   б) protected string GetClass(object url) {   string result = string.Empty;   if (SiteMap.CurrentNode != null && SiteMap.CurrentNode.Url == url.ToString())     result = "class=\"active\"";   return result; }   Middle Напишите программу для тиражирования последовательности Фибоначчи для заданного числа. Спроектируйте базу данных врачей и пациентов в SQL. Создайте stored procedure или запрос в SQL, который вернет врачей, имеющих больше, чем N пациентов. Проверьте коллекцию на наличие дубликатов. Спроектируйте thread-safe класс Singleton в C#. Надо записать некую сущность в базу данных и отправить событие в брокер сообщений. Как это сделать с минимальным риском потери данных? Имеются три сервиса. Выполняется HTTP-запрос на первый. Первый должен записать данные во второй, а второй - в третий. Как гарантировать, что данные при такой сложной коммуникации не потеряются? Как предотвратить записи дубликатов данных? Будет ли работать этот код и почему? a) SomeClass myClass = null; myClass.SomeMethod();   б) var table = GetTable(); table.Draw(); … private SomeClass GetTable() {   using(var table = new SomeClass())   {     table.ID = "www";     table.Width = "95%";     table.Controls.Add(tr);     return table;   } } Расскажите, что делает этот код, и предложите, как его улучшить: а) Shape shape = GetNextShape(); if(shape is Circle) Console.WriteLine(((Circle)shape).Radius);   б) public int Quantity {   get   {     try     {       return int.Parse(TxtQuantity.Text);     }     catch (Exception)     {       return 0;     }   } }   Что не так с кодом?   try {   SomeMethod(); } catch(Exception e) {   Log(e.Message);   throw e; }   Senior Как бы вы спроектировали FTP-сервер? Web-сервер? Хостинг картинок с разделением прав доступа? Систему, состоящую из front- и back-офисов? Создайте клон любой популярной социальной сети (Instagram, Facebook и т.д.) Допустим, есть сущность сделки (Bid). И в сделке есть список партнеров, с которыми эта сделка заключается. Сами сделки хранятся в сервисе сделок (bidding service), а партнеры - в своем сервисе (partners service). И когда показывается список сделок, на начальном скрине нужно отразить количество партнеров. Как бы вы спроектировали хранение и изображение этого счетчика? Задача на знание LINQ: с исходной коллекции данных необходимо получить новую коллекцию по определенным требованиям (например, отсортированную, без дубликатов и т. д.). Напишите программу, которая проверяет, является ли поле судоку 9×9 правильно заполненным. Реализуйте свой Select, Where, SelectMany со всеми характеристиками LINQ (отложенное исполнение, одномоментная (eager) проверка входных данных). С помощью LINQ напишите метод, который вернет такие элементы коллекции, которые делятся на N без остатка, отсортированные от наибольшего значения к наименьшему. Сигнатура метода: List <int> Filter (IEnumerable <int> collection, int n) ;. Напишите функцию, которая вернет сумму всех четных элементов массива, который передается в функцию (JavaScript).   Выражаем благодарность за подготовку статьи Алексею Краевому, Максиму Шнуренку, Андрею Ткаченку, Владу Медведовскому, Сергею Селецкому, Андрею Губскому, Сергею Мащуренку, Александру Скриннику, Андрею Соболю, Богдану Нановскому, Святославу Аксёнчикову, Ивану Корнелюку, Михаилу Пивоварову, Алексею Дерке, Евгению Гуреву, Михаилу Меркулову, Юрию Воронину.

Важливість нейромереж у сучасній розробці Короткий огляд нейромережевих технологій ТОП 10 сервісів з використанням нейромереж для розробників Поради та рекомендації щодо вибору AI Висновки Висока динаміка ІТ-індустрії змушує розробників постійно шукати нові шляхи покращення власної продуктивності. Нещодавно людство ковзнуло ще однією спіраллю прогресу, і тепер девелоперів оточує плеяда штучних асистентів, причому часто в їхній основі саме нейромережі. Можливості ШІ дозволяють значно прискорити рутинні процеси, починаючи від зідзвонів з командою і закінчуючи написанням коду та його рефакторингом. І хоча рівень штучного інтелекту ще далекий від ідеалу, це вже великий крок уперед. Які штучні інструменти дозволяють впоратися з розробницькими задачами найбільш успішно? Щоб допомогти вам із відповіддю, в цій статті ми зібрали 10 цікавих ШІ сервісів для розробників з урахуванням функціоналу, вартості, наявності free-версії тощо. Читайте далі, щоб дізнатися більше! Важливість нейромереж у сучасній розробці Сьогодні нейромережі дозволяють значно спростити життя звичайному розробнику. Ось кілька прикладів: Декомпозиція задач. ШІ здатен розбивати комплексні задачі на дрібні, пояснювати їх, надавати підказки щодо їх виконання, пропонувати найоптимальніше рішення. Генерування коду. Розумній моделі можна дати на вхід певну програмістську задачу, а на виході отримати готовий шматок коду. Також AI здатен аналізувати чужий код, пояснювати його, розставляти коментарі, досліджувати технології програмування тощо. Code-рев’ю & рефакторинг. Ви можете зекономити час, довіривши AI внесення необхідних змін: сканування і оптимізація коду, видалення надлишкових фрагментів, покращення лаконічності, алгоритмів тощо. Написання тестів. Розробники не надто люблять займатися unit-тестуванням, хоча це важлива складова забезпечення якості ПЗ. На щастя, штучний інтелект здатен генерувати необхідні тестові кейси, котрі охоплюють різні сценарії, а також автоматизувати виконання цих тестів. Проактивна обробка помилок. ШІ прогнозує потенційні помилки та рекомендує виправлення до того, як вони трапляться, що скорочує час налагодження коду. Потужний аналіз даних. Штучні помічники здатні відносно швидко аналізувати великі масиви даних, щоб з’ясувати причинно-наслідкові зв’язки, виявити закономірності / потенційні проблеми та помилки тощо. Досить актуально для ІТ-спеціалістів, пов’язаних з Data Science, ML, big data тощо. Створення документації. ШІ може аналізувати код і автоматично створювати вичерпну документацію, яка пояснює функціональні можливості, інструкції з використання та посилання на API і багато іншого. Прогнозування. Прогнозування та моделювання поведінки користувачів і продуктивності ПЗ, покладене на плечі AI, дозволяє розробникам планувати масштабованість, виявляти потенційні вузькі місця на ранніх стадіях розробки і проактивно вирішувати їх, щоб забезпечити безперебійну роботу в майбутньому. Список можна розширити багатьма іншими пунктами – в залежності від специфіки напрямку розроблення. Використовуючи нейромережі, девелопери можуть значно підвищити свою ефективність і продуктивність. Однак важливо пам'ятати, що ШІ сьогодні – це помічник, і людський досвід залишається вирішальним для прийняття важливих рішень, творчого розв'язання проблем і забезпечення загальної якості та бачення ПЗ. Короткий огляд нейромережевих технологій: від глибокого навчання до штучного інтелекту Штучний інтелект – це широке поняття, що позначає системи, здатні імітувати когнітивні функції людини: запам’ятовування, креативність, комунікація з використанням мови, вирішення задач, прийняття рішень тощо. Однією з ключових складових ШІ є нейронні мережі, які імітують роботу людського мозку і дають комп'ютерам змогу навчатися і ухвалювати рішення на основі великих обсягів даних. Але між AI та нейромережами стоять ще 2 важливі технології – машинне навчання (МН, Machine Learning) та глибоке навчання (ГН, deep learning). Нижче ми швидко пробіжимося ШІ, МН та ГН, а більше про нейронки ви можете почитати у нашій статті “Чи замінить штучний інтелект розробників?”. ШІ Штучний інтелект містить в собі технологію ML, але лише нею не обмежується. Додатково він здатен використовувати: оброблювач мов – щоб розуміти нашу людську мову і формувати зрозумілі нам відповіді; комп’ютерний зір – аби аналізувати, класифікувати, сегментувати, розпізнавати обличчя та предмети; робототехніку – для виконання завдань з навігації та взаємодії з навколишнім середовищем та багато іншого. Відомі AI-платформи: віртуальні асистенти Alexa, Siri, чат-боти ChatGPT, Gemini, Midjourney тощо. Що таке машинне навчання? Це підмножина ШІ, яка фокусується на розробленні алгоритмів і моделей, що дають змогу комп'ютерним системам "навчатися" на основі даних і досвіду, без явного програмування. На відміну від традиційних програм, де розробник задає явні інструкції, в МН комп'ютерна система сама "витягує" закономірності та зразки з даних, щоб зробити прогнози або прийняти рішення. Машинне навчання використовує різні алгоритми класифікації, регресії, кластеризації, навчання з підкріпленням. Ці алгоритми дають змогу системі обробляти й аналізувати дані, знаходити приховані закономірності та будувати моделі, які можуть робити передбачення на основі нових даних. Приклади МН: спам-фільтри в електронній пошті, рекомендації фільмів на Netflix або товарів на відвіданому вами сайті. Глибоке навчання vs машинне навчання Глибоке навчання – це підмножина МН, яка використовує штучні нейромережі для аналізу даних і навчання. У глибокому навчанні нейронні мережі імітують роботу людських мізків, що складаються з численних шарів нейронів. Ці нейронні мережі можуть розпізнавати складні образи, обробляти природну мову та ухвалювати рішення на основі великих обсягів даних. Відмінність машинного навчання від deep learning полягає у здатності другого автоматично витягувати ознаки і представлення з даних. Замість ручного визначення ознак, як у традиційних методах МН, глибоке навчання використовує багатошарові нейромережі, які автоматично дістають ієрархічні ознаки з даних. Приклади архітектур ГН включають згорткові нейронні мережі (CNN) для оброблення зображень, рекурентні нейронні мережі (RNN) для послідовних даних і трансформатори для оброблення природної мови. Таким чином, deep learning зосереджується на використанні нейронних мереж з багатьма шарами для вивчення представлень безпосередньо з даних. Приклади ГН: розпізнавання облич для розблокування смартфонів, системи для перекладу тексту з однієї мови на іншу. То який можна зробити узагальнюючий висновок з цього розділу? Штучний інтелект відображає комп'ютерні системи, здатні імітувати і моделювати людське мислення та поведінку. Машинне навчання дає змогу комп'ютерним системам навчатися на основі даних і досвіду, без явного програмування. А глибоке навчання використовує штучні нейронні мережі для аналізу даних і навчання. ТОП 10 сервісів з використанням нейромереж для розробників Назва AI-платформи Короткий опис GitHub Copilot Інструмент доповнення та прогнозування коду CodiumAI Інструмент тестування та підвищення якості кодування Fathom Розумний помічник для відеозв'язку Scribe Інструмент автоматизованого документування Snyk Інструмент пошуку та виправлення вразливостей Codeium Інструмент автодоповнення коду Mintlify Інструмент генерування документацій Tabnine Інструмент автозавершення коду ChatGPT Розумний мультизадачний помічник Stepsize AI Інструмент відстежування командних процесів GitHub Copilot GitHub Copilot – це інноваційний інструмент, що входить в ТОП сервіси на основі ШІ у багатьох рейтингах. Розроблений спільними зусиллями GitHub, OpenAI та Microsoft, аби докорінно змінити досвід кодингу для розробників. Використовуючи потужну мовну модель OpenAI Codex, GitHub Copilot дає пропозиції та доповнення коду в режимі реального часу безпосередньо у вашому середовищі розроблення. Інтелектуальні інструменти розробки від Copilot дозволяють здійснювати аналіз даних, створювати фрагменти коду, генерувати цілі функції, коментарі, налагоджувати та виявляти проблеми безпеки. Вартість: Individual: 10 USD/місяць або 100 USD/рік Business: 19 USD/місяць Enterprise: 39 USD/місяць Безкоштовна версія для перевірених студентів, викладачів та тих, хто веде популярні open-source репозиторії на GitHub. Оцінки: Capterra: 4.7 з 5 зірок (19 відгуків) G2: 4.5 з 5 зірок (132 відгуки) Capterra та G2 – популярні американські онлайн-платформи, що спеціалізуються на оглядах та рейтингах різного ПЗ та послуг. CodiumAI Codium AI – це інструмент, який відсуває програмування на другий план і більше зосереджується на тестуванні та забезпеченні якості коду. Його можливості включають: декілька фреймворків для тестування: Jest, Mocha, Jasmine, Karma тощо; генерування тестового плану, test cases; детальний аналіз вашого коду; оптимізація коду з аргументацією. Вартість: Developer: безкоштовно. Teams: 19 USD/місяць. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 4.9 з 5 зірок (29 відгуків). Capterra: відсутні оцінки. Product Hunt: 4.7 з 5 зірок (7 відгуків). Product Hunt – платформа та онлайн-спільнота для ентузіастів, де вони діляться існуючими програмними й апаратними рішеннями, дізнаються про інновації в ІТ та надають їм свою оцінку. Fathom Fathom є чудовим рішенням для тих, хто прагне, щоб автоматизація збільшила продуктивність їхніх Zoom / Google Meet / Microsoft Teams зустрічей в рази. Даний AI записує ваш відеозв’язок, транскрибує бесіду в реальному часі (з таймлайн прив’язкою до відео), а як вишенька на торті – ШІ-чат для контекстних питань. Справжній digital transformation довготривалих мітингів у есенцію ключових тез! І це лише частина його можливостей. Українська мова, на жаль, не підтримується, зате розробники та інші учасники онлайн зустрічі гарно підтягнуть англійську! Вартість: free forever. Чому? Творці використовують Fathom для привернення уваги до інших своїх продуктів, які розширюють можливості цього AI асистента. Їхнє підключення якраз і потребує оплати (підключення опціональне). Оцінки: Product Hunt: 4.8 з 5 зірок (199 відгуків). G2: 5 з 5 зірок (2370 відгуків). Capterra: 5 з 5 зірок (289 відгуків). Scribe Scribe AI – це інструмент для розробників на базі ШІ для створення, управління та спрощення процесів, пов’язаних із документуванням. Серед його можливостей: автоматизація розроблення стандартних операційних процедур (SOP), мануалів, документації, захоплення ваших дій в реальному часі (на кшталт захоплення екрану) з подальшим створенням покрокових інструкцій тощо. Штучний інтелект Scribe значно полегшує допомогу в онбордингу нових працівників, пошук відповідей на запитання, підтримку клієнтів тощо. Вартість: Basic: безкоштовно. Pro Personal: 23 USD/міс. (річна підписка), 29 USD/міс. (місячна). Pro Team: 12 USD/міс. (річна підписка), 15 USD/міс. (місячна) – для команд з 5+ особами. Enterprise: індивідуально. Оцінки: Product Hunt: 4.9 з 5 зірок (155 відгуків). G2: 4.8 з 5 зірок (67 відгуків). Capterra: 4.9 з 5 зірок (10 відгуків). Snyk Інструмент, який дозволяє виявляти вразливості вашого коду і виправляти їх. Snyk може також сканувати залежності і пакети, Docker-файли, інфраструктуру коду (IDE), GitHub-репозиторії тощо. Підійде для розробників, які серйозно ставляться до сучасних digital transformation трендів, кібербезпеки та захищеності програмних продуктів. Згідно з даними вебсайту Snyk.io, їхнє рішення успішно використовують ТОП сервіси AWS, Google, Atlassian, Salesforce тощо. Вартість: Free: безкоштовно. Team: стартує від 25 USD за продукт/місяць, мінімум 5 розробників / 1,375 USD на рік. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 4.5 з 5 зірок (118 відгуків). Capterra: 4.7 з 5 зірок (17 відгуків). Codeium Творці Codeium позиціонують свій продукт як безкоштовний та потужний AI інструментарій, котрий розробники обов’язково оцінять. Він надає розширені можливості: оптимізація коду, його доповнення, пошук інформації, чат для запитань. Що цікаво, самі автори порівнюють своє рішення з GitHub Copilot і запевняють у низці переваг кодіуму: оцінка 5 з 5 зірок у маркетплейсах VS Code та JetBrains; безкоштовна версія для одноосібного розроблення; дешевша підписка для командного розроблення; більша кількість підтримуваних середовищ програмування (40+) та мов (70+); кращі можливості для стадії розгортання ПЗ (deployment); відповідність нормам безпеки SOC 2 Type 2. Вартість: Individuals: безкоштовно. Team: 12 USD/міс. у річній підписці та 15 USD/міс. – у місячній. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 4.7 з 5 зірок (менше 5 відгуків). Product Hunt: 4.8 з 5 зірок (28 відгуків). Mintlify На черзі інструмент для полегшення документування процесів на базі програмування – Mintlify. Він виконує аналіз даних і дозволяє генерувати ґайди, керівництва API, SDK-документації на основі вашого коду, а також використовувати AI-чат на базі GPT-4 для аналізу та відповідей на питання за вашими текстами. Mintlify швидко сканує код і генерує пояснювальні інструкції, що робить його ідеальним рішенням для розробників, продуктових менеджерів та support-команд, які прагнуть використати нейромережі для спрощеного написання документації та підвищити зрозумілість коду. На додачу забезпечує легку інтеграцію з GitHub, Slack та Dropbox. Вартість: Free: безкоштовно. Startup: 120 USD/місяць/проєкт – річна підписка, 150 USD – місячна. Growth: 400 USD/місяць/проєкт – річна підписка, 450 USD – місячна. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 5 з 5 зірок (менше 5 відгуків). Product Hunt: 5 з 5 зірок (6 відгуків). Capterra: відсутні оцінки. Tabnine Tabnine AI Assistant – це ШІ-інструмент, котрий інтегрується у середовище розробки і слугує як Copilot: доповнює код на льоту, створює власний на основі ваших коментарів, а також надає ШІ-чат, де ви можете ставити додаткові задачі вашою рідною мовою. Під капотом – машинне навчання для надання допомоги при написанні коду, що пропонує персоналізовані та контекстно-залежні підказки на основі мови програмування та вподобань користувача. Tabnine доступний для інтеграції у велику кількість середовищ: Visual Studio, VS Code, IntelliJ IDEA, WebStorm, PhpStorm, Sublime, Eclipse, PyCharm, Android Studio тощо. Алгоритми машинного навчання Tabnine дають масу переваг: відносна точність, підказки щодо генерації коду та підтримка багатьох мов. Вартість: Basic: безкоштовно. Pro: безкоштовно перші 90 днів, потім – 12 USD/місяць. Enterprise: 39 USD/місяць за умови річної підписки. Оцінки: Capterra: 4.5 з 5 зірок (менше 5 відгуків). G2: 4.2 з 5 зірок (37 відгуків). ChatGPT ChatGPT – найвідоміший інтелектуальний асистент, розроблений компанією OpenAI, який використовує штучний інтелект для цілого спектру завдань. “Чат” є одним із найкращих безкоштовних помічників у кодингу: окрім генерування коду він досить гарно пояснює його, надає додатковий контекст, хоча і може інколи оперувати некоректною інформацією без цитування джерел. Досить гарний free варіант для вивчення програмування, мови запитів даних, big data тощо. Також ChatGPT у вигляді мобільного застосунку доступний на iOS та Android. Вартість: Free – безкоштовно (використовується велика мовна модель GPT 3.5). Plus – 20 USD/міс. (більш досконала GPT 4). Team – 25 USD/міс. при оплаті за рік, 30 USD/міс. при оплаті щомісяця. Enterprise – індивідуальний рахунок. Оцінки: Capterra: 4.6 з 5 зірок (42 відгуки). G2: 4.7 з 5 зірок (479 відгуків). Product Hunt: 4.7 з 5 зірок (538 відгуків). Stepsize AI Якщо у фокусі попередніх продуктів автоматизація коду, то штучний інтелект Stepsize AI націлений на задачі масштабу команди. Це система, яка забезпечує інженерні та продуктові команди розумним відстежуванням оновлень. Вона трекає активності та оновлення у вашому відділі розробки і вчасно надає найважливішу інформацію кожному члену групи. Містить метрику з графіками, діаграмами та автоматичним коментуванням, дозволяє побачити прогрес команди, легко інтегрується з GitHub, Slack, Jira тощо. Даний інструмент створено для команд, які хочуть мати звітність про всі процеси з мінімумом нервів та непотрібних мітингів. Також Stepsize має ще один продукт – Stepsize Technical Debt, який здатен відстежувати та виправляти технічний борг. Це дозволяє зекономити гроші та час, які розробники витратили б на bug fixes, простої, опрацювання клієнтських запитів у відділ підтримки і т. п. Вартість Stepsize AI: Team – 29 USD/міс. за Jira-дошку або команду Linear. Tailored Setup (встановлення під ваші особисті запити) – 29 USD/міс. за Jira-дошку або команду Linear. 2 безкоштовні тижні для кожного плану. Вартість Stepsize Technical Debt: Free – безкоштовно. Team – 19 USD/міс. (річна підписка). Business – 49 USD/міс. (річна підписка). Enterprise – індивідуально. Оцінки: Product Hunt: 5 з 5 зірок (18 відгуків). Як вибрати відповідний сервіс: поради та рекомендації Обираючи інструменти розробки на базі ШІ ви маєте орієнтуватися на власні запити. Наприклад, ви маєте вирішити: яка мета використання AI-платформи; які задачі AI має покривати; який функціонал безкоштовної версії (якщо така є) і наскільки він покриває ваші потреби; наскільки функціонал платної версії вас задовольняє та скільки ви готові заплатити; інтегрованість із важливими для вас інструментами; скільки уваги приділяється захисту вашого коду, особистих даних, які політики безпеки використовуються тощо; наскільки AI масштабований та гнучкий: чи зможе він ефективно виконувати задачі при розростанні вашого продукту, інтегрувати хмарні обчислення тощо; підтримка постачальника AI-сервісу та вичерпність документації для роботи з AI. Обрати ТОП сервіси вам також допоможуть наступні джерела інформації: YouTube-огляди. Це найшвидший спосіб знайомства з головним функціоналом ШІ. Він є поверхневим, але достатнім, аби скласти перше враження, дізнатися основні плюси-мінуси та зрозуміти, чи є сенс занурюватися у вподобаний інструмент надалі. LinkedIn та інші професійні соціальні мережі. Підпишіться на авторитетних діячів / спеціалізовані групи за напрямком вашої діяльності у лінкедині та/або іншій професійній мережі і слідкуйте за їхніми постами. Такі люди/спільноти завжди оглядають інновації в ІТ і можуть робити тематичні дослідження щодо AI, надати корисні інсайти стосовно найкращих сервісів, розповісти про власні історії успіху тощо. Поради та досвід знайомих розробників. Зверніться за рекомендаціями та думками до колег або спільноти розробників, які мають досвід роботи з різними сервісами ШІ. Таким чином ви отримаєте корисну інформацію з перших вуст, яка пройшла горнило практики, і збережете свій час, нерви та інші ресурси. Форуми з відгуками. Перевірте рейтинги AI та відгуки користувачів, які вже спробували ТОП сервіси і дослідили алгоритми машинного навчання: які переваги/недоліки вони відзначають, чого їм не вистачає, які рекомендації щодо покращення користувацького досвіду вони пропонують тощо. До прикладу, в даній статті ми використовували рейтинги Product Hunt, G2, Capterra. Пробний період / демо-версія. Можливість безкоштовно пограти з ШІ-сервісом може бути ключовою у прийнятті рішення. Якщо після попередніх 4 пунктів ви досі сумніваєтеся в інструменті – спробуйте trial-версію і розставте всі крапки над “і”. Висновок: майбутнє нейромереж у розробці Наш світ зазнає разючих змін під впливом ШІ – і це факт. Вказані у статті сервіси виводять продуктивність розробників на новий рівень, але і ці інструменти вже мають десятки – якщо не сотні – ефективних аналогів, – обирайте на ваш смак. Нейронки, глибоке та машинне навчання тільки посилюватимуть свою роль, тому питання про майбутнє професії “розробник” починає турбувати все більшу кількість девелоперів. То що ж робити? Вивчайте AI-платформи, використовуйте їхню магію для автоматизації рутини та бусту вашої ефективності. Розвивайте ту експертизу, яка штучному інтелектові наразі недосяжна. Зазвичай це комплексні, креативні, системні знання та навички, що знаходяться на сплетінні кількох сфер – унікальний досвід, котрий роботам не по зубам. Слідкуйте за новинами зі світу ШІ, за нашими оновленнями в блозі і розвивайте навички швидкої адаптації. Світ змінюється з неймовірною швидкістю і найкращі місця дістануться тим розробникам, котрі вміють ловити хвилі та швидко пристосовуватися до змін в ІТ.

Дорогие друзья, мы знаем, что многие из вас хотят учиться на ITVDN, но не у всех есть такая возможность. Для тех, кто знает и любит наш образовательный ресурс, мы проводим розыгрыш пяти подарочных сертификатов на три месяца. В акции будет 5 победителей! Чтобы стать участником акции, нужно ответить на несколько вопросов, связанных с развитием ITVDN – какая специальность вас интересует, какие из наших сервисов вам нравятся, какие курсы нужно добавить, кого вы считаете лучшим автором курсов.  Все, кто заполнит анкету, станут участниками розыгрыша 5 подарочных сертификатов. В подарочном пакете подписки будут доступны: более 170 видео курсов ITVDN (и новые, которые появятся в течение 3 месяцев) учебные материалы всех курсов (презентации, практические задания, опорный конспект, рекомендованная литература, домашние задания) онлайн-тестирование и сертификация по изучаемым курсам полный доступ к интерактивному тренажеру навыков Сроки акции: с 4 по 10 июля 2019 года (до 18:00). Победители будут определены с помощью сервиса random.org. в прямом эфире на нашем YouTube канале 11 июля 2019 года в 15:00. После розыгрыша результаты будут опубликованы на нашем сайте. Заполнить анкету

Выполни все задания тренажера ITVDN по SQL и выиграй подписку с доступом к 140 видео курсам! Условия акции: С 7 по 13 июня успешно (на 100%) и с наилучшими результатами пройди все задания тренажера по SQL. Зарегистрируй свой результат до 18:00 13 июня. Принять участие в акции может любой желающий, кто верит в свои силы. Тебе необходимо будет выполнить 40 заданий по 5 темам: Выборка записей из базы Группировка данных. Объединения Вставка, обновление и удаление записей. Подзапросы. Элементы языка DDL. Для лучшего результата рекомендуем пройти курс SQL Essential. Определение победителей Победителем станет тот, кто пройдет тренажер с наибольшим количеством баллов при минимальном количестве попыток. Баллы снимаются при использовании дополнительных попыток и подсказок. При равном количестве баллов и попыток для определения победителей будет также учитываться время, затраченное на прохождение тренажера. 5 победителей получат в подарок подписку ITVDN на 1 месяц. Также на нашем сайте будет опубликован ТОП-20 участников с наилучшими результатами. Регистрационная форма будет открыта до 18:00 13 июня. Итоги акции будут объявлены на сайте ITVDN 14 июня 2018 года. Пусть победят сильнейшие!