Технологии

Давно было интересно сделать бота психологической самопомощи на базе нейросети. При реализации получился нейро-коуч, задача которого задавать вопросы, анализировать ответы и на основе них снова что-то спрашивать. Бот конфиденциальный, ничего не хранит. Поскольку изначально делал для собственных нужд, это было обязательным условием. Работает 24/7, в тестовом режиме, нет рекламы. Если будет какой фидбэк или идеи для ботов, будет интересно обсудить в комментах.

В 2020 году Google публиковал статью о способах обнаружения ИИ-контента. Давно было интересно проверить насколько легко выявить тесты, созданные с помощью нейросетей. Параллельно мы коснулись актуальности таких профессий как копирайтеры, сеошники, редакторы. Без лишней интриги, результаты оказались не такими, как я ожидал: нейронки не вывозят создавать уникальный текстовый контент с точки зрения проверочных сервисов. Когда дело доходит до написания тестов для веб-сайта – навыки копирайтинга и редактуры остаются по прежнему в цене. Работа смещается от написания к редактуре, но профессионала нейросети не заменят. Проверка проходила, естественно, на английском языке, однако, думаю, что параллели в РУ-сегменте можно провести схожие. Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм-канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.

18 лучших программ для нейросетей, способных решить большинство задач. 1. Chainer — подходит для создания графов динамических вычислений. 2. SuperLearner — вариант для методологий ансамблевого обучения. 3. NVIDIA Deep Learning AMI — решение для ускорения графического процессора, интегрированного в AWS. 4. Swift AI — решение для бизнес-аналитики на основе данных. 5. NVIDIA DIGITS — решение для интерактивной визуализации глубокого обучения. 6. Keras — вариант для модульности и быстрого экспериментирования. 7. Neuton AutoML — решение для автоматизированного построения и выбора моделей. 8. Caffe — вариант для модульности в средах глубокого обучения. 9. Synaptic.js — подходит для нейросетей в средах JavaScript. 10. Microsoft Cognitive Toolkit — вариант для масштабируемых инструментов глубокого обучения от Microsoft. 11. Google Cloud Deep Learning Containers — подходят для интегрированных в Google Cloud приложений глубокого обучения. 12. Merlin — хорош для исследования синтеза речи. 13. Clarifai — подходит для задач визуального распознавания и обучения искусственному интеллекту. 14. PyTorch — хорош для динамической обработки вычислительных графов. 15. TFLearn — подходит для быстрого построения моделей TensorFlow. 16. DeepPy — хорош для нейросетей с питонической простотой. 17. Bitnami Pytorch — подходит для развертывания PyTorch в Kubernetes. 18. ConvNetJS — подходит для глубокого обучения в веб-браузерах. Преимущества использования качественного программного обеспечения для нейросетей: · Эффективность: программное обеспечение высшего уровня ускоряет процесс проектирования, обучения и развертывания моделей нейросетей. · Настраиваемость: они предлагают гибкую архитектуру, позволяющую пользователям создавать модели, адаптированные к конкретным требованиям. · Масштабируемость: По мере роста ваших данных эти инструменты могут использовать современное оборудование, обеспечивая более быстрое и эффективное обучение моделей. · Комплексные библиотеки: пользователи получают доступ к обширным библиотекам, охватывающим различные функции, архитектуры и предварительно обученные модели, что упрощает процесс разработки. Функции совместной работы: Многие из этих инструментов способствуют сотрудничеству, позволяя командам слаженно работать над моделями и данными. Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм-канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.

Фармацевтические компании стремятся модернизировать свои заводы за счет инвестиций в передовые производственные технологии, такие как отслеживание активов, аналитика, платформы поддержки приложений, безопасность и услуги. Общий доход цифровых фабрик к 2030 году составит более $4,5 млрд, а в период с 2018 по 2030 год среднегодовой темп роста составит 17,5%. До 2028 года услуги платформ устройств/приложений останутся самой востребованной категорией. Однако к 2028 году на смену придут услуги по обработке данных/аналитики, на которые будет приходиться $857 млн. Также существует значительный интерес к профессиональным услугам, поскольку фармацевтическим компаниям нужна помощь третьих сторон для изменения и оптимизации процессов, обучения использованию данных и поддержания операционной безопасности. ABI Research прогнозирует среднегодовой темп роста на 21% в период с 2018 по 2030 год ($850 млн в 2030 году) в вертикали профессиональных услуг в рамках доходов фармацевтических цифровых фабрик. Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм-канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.