Хотите сменить IT-специализацию, но не знаете, с чего начать?
Разбираем 7 ключевых вопросов о смене роли в технологиях: как выбрать направление, какие навыки прокачать и как получить первый опыт без коммерческого бэкграунда.
В этой теме не обошлось без помощи эксперта. На все вопросы ответила Татьяна Чертова — HR в IT, карьерный консультант и автор канала «Дорога в ИТ».
Цель Татьяны — сделать карьерный путь в технологиях понятным, доступным и вдохновляющим. В канале вы найдёте посты с советами, трендами, поддержкой на пути в IT и рассказами о путешествиях по России. Потому что IT — это не только код и дедлайны, но и люди, их мечты, интересы и стремления.
Разбираем 7 ключевых вопросов о смене роли в технологиях: как выбрать направление, какие навыки прокачать и как получить первый опыт без коммерческого бэкграунда.
В этой теме не обошлось без помощи эксперта. На все вопросы ответила Татьяна Чертова — HR в IT, карьерный консультант и автор канала «Дорога в ИТ».
Цель Татьяны — сделать карьерный путь в технологиях понятным, доступным и вдохновляющим. В канале вы найдёте посты с советами, трендами, поддержкой на пути в IT и рассказами о путешествиях по России. Потому что IT — это не только код и дедлайны, но и люди, их мечты, интересы и стремления.
👍6❤5
#разборполётов — разбираем ошибки в проектах, кейсы и фишки, которые помогут не наступать на те же грабли.
#историяуспеха — от идеи к стартапу: вдохновляющие истории проектов студентов и выпускников, которые сделали это.
#магистратураИРИТ_РТФ — поступление, направления, лайфхаки от студентов и выпускников магистратуры ИРИТ-РТФ. Всё, что нужно знать перед подачей документов.
#ITвКадре — технологии в кино и сериалах: где правда, а где фантастика? Обсуждаем экранные образы хакинга, роботов и цифрового будущего.
#новости — самое важное в мире IT, ИИ и технологий: без воды, только актуальные тренды и прорывы.
#полезныеподборки — лучшие подборки для айтишников и инженеров: экономьте время, выбирайте лучшее.
#ITтрансформирует — цифровая революция в действии: как технологии перекраивают медицину, бизнес и другие сферы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, для вашего удобства мы собрали все наши рубрики в одном месте.
Теперь, чтобы увидеть все посты по интересующей вас теме, просто нажмите на соответствующий хештег. Приятного изучения!
Теперь, чтобы увидеть все посты по интересующей вас теме, просто нажмите на соответствующий хештег. Приятного изучения!
Был ли в СССР искусственный интеллект?
🤩 Если вы хоть раз досматривали до конца фильм «Служебный роман», то наверняка помните сцену, где Людмила Прокофьевна обсуждает с секретаршей Верочкой репродукцию «Джоконды», выполненную на ЭВМ. Верочка сообщает, что изображение запрограммировал некто Баровских, и больше информации не даёт: то ли у нее не хватало знаний, то ли — экранного времени.
А вообще-то рассказать было о чем: примерно за 15 лет до событий фильма, в 1963 году, в США был создан стандарт кодирования символов ASCII, и очень быстро с помощью символов стали передавать не только текстовую и числовую, но и графическую информацию🖥
Ведь если внимательно посмотреть на всякие @, & и другие %, можно разглядеть в них разную плотность, а значит, возможность для имитации ими множества оттенков(да-да, пятьдесят оттенков @#%^, но это уже другой фильм 🙈) . Так появился ASCII-арт, и репродукция «Джоконды» — один из его ярких представителей.
Между прочим, не будь Людмила Прокофьевна в таком благостном настроении, она наверняка задалась бы вопросом, почему это Баровских занимается посторонними делами в рабочее время — ведь на создание каждого ASCII-шедевра на старых ЭВМ уходило по несколько часов.
🎸 Так, ну повторить известную картину — это всё-таки не совсем тот ИИ, который мы знаем сейчас, но были в СССР и примеры создания компьютером нового контента! Ещё в конце 1950-х математик Рудольф Зарипов научил ЭВМ писать вальсы и марши, которые были названы «Уральскими напевами» (в честь композитора ЭВМ «Урал»).
Этот пост — дружеский коллаб с каналом научного постмодерна «Глупые вопросы». В нём к.х.н. Вера Мусияк делится интересными фактами и квизами. Подписывайтесь☺️
А вообще-то рассказать было о чем: примерно за 15 лет до событий фильма, в 1963 году, в США был создан стандарт кодирования символов ASCII, и очень быстро с помощью символов стали передавать не только текстовую и числовую, но и графическую информацию
Ведь если внимательно посмотреть на всякие @, & и другие %, можно разглядеть в них разную плотность, а значит, возможность для имитации ими множества оттенков
Между прочим, не будь Людмила Прокофьевна в таком благостном настроении, она наверняка задалась бы вопросом, почему это Баровских занимается посторонними делами в рабочее время — ведь на создание каждого ASCII-шедевра на старых ЭВМ уходило по несколько часов.
Этот пост — дружеский коллаб с каналом научного постмодерна «Глупые вопросы». В нём к.х.н. Вера Мусияк делится интересными фактами и квизами. Подписывайтесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👾2
Нейросеть от уральских учёных за секунды находит трещины в мостах и дорогах
Учёные из УрФУ разработали нейросеть, способную за секунды обнаруживать опасные трещины в мостах, дорогах и зданиях. Технология может заменить многочасовые ручные проверки, снизить аварийность и сэкономить бюджет на обслуживании инфраструктуры. Точность модели на тестовых снимках из России и Китая составила 88,7%.
Как это работает?
🔹 Скорость: обрабатывает до 232 кадров в секунду — в 100 раз быстрее ручного осмотра.
🔹 Точность: использует механизм SimAM (имитирует фокусировку человеческого зрения) и модуль Concat_BiFPN для лучшего распознавания мелких трещин.
🔹 Оптимизация: благодаря C3Ghost модель стала легче на 16%, что позволяет запускать её даже на дронах с маломощными процессорами.
Планы на будущее
— Интеграция с беспилотниками и инфракрасными камерами для поиска дефектов ночью и под слоем грязи.
— Совместимость с международными стандартами (ASTM, CEN) для глобального применения.
Пока алгоритм дорабатывают, обучая на новых данных. Если найдутся партнёры для пилотных испытаний, технология может быстро выйти в реальное использование.
🔗 Исследование опубликовано в журнале Sensors.
#новости
Учёные из УрФУ разработали нейросеть, способную за секунды обнаруживать опасные трещины в мостах, дорогах и зданиях. Технология может заменить многочасовые ручные проверки, снизить аварийность и сэкономить бюджет на обслуживании инфраструктуры. Точность модели на тестовых снимках из России и Китая составила 88,7%.
Как это работает?
🔹 Скорость: обрабатывает до 232 кадров в секунду — в 100 раз быстрее ручного осмотра.
🔹 Точность: использует механизм SimAM (имитирует фокусировку человеческого зрения) и модуль Concat_BiFPN для лучшего распознавания мелких трещин.
🔹 Оптимизация: благодаря C3Ghost модель стала легче на 16%, что позволяет запускать её даже на дронах с маломощными процессорами.
Планы на будущее
— Интеграция с беспилотниками и инфракрасными камерами для поиска дефектов ночью и под слоем грязи.
— Совместимость с международными стандартами (ASTM, CEN) для глобального применения.
Пока алгоритм дорабатывают, обучая на новых данных. Если найдутся партнёры для пилотных испытаний, технология может быстро выйти в реальное использование.
🔗 Исследование опубликовано в журнале Sensors.
#новости
👍4❤2👀2
Почему 90% проектов разваливаются на старте?
Выгорание фаундеров, хаос в задачах, бесконечные баги и демотивированная команда — знакомо? Большинство стартапов спотыкаются об одни и те же грабли. Но что, если есть проверенные способы избежать этих ловушек?
Мы разобрали 8 частых проблем в управлении проектами и нашли решения для каждой. В теме помогли разобраться эксперты:
🔹 Антон Иванов — продакт-менеджер в «Технической системе», автор канала о продуктовой разработке «ПРОД|УДАР»;
🔹 Евгений Кислицын — руководитель магистерской программы «Разработка и управление в программных проектах» в ИРИТ-РТФ.
Выгорание фаундеров, хаос в задачах, бесконечные баги и демотивированная команда — знакомо? Большинство стартапов спотыкаются об одни и те же грабли. Но что, если есть проверенные способы избежать этих ловушек?
Мы разобрали 8 частых проблем в управлении проектами и нашли решения для каждой. В теме помогли разобраться эксперты:
🔹 Антон Иванов — продакт-менеджер в «Технической системе», автор канала о продуктовой разработке «ПРОД|УДАР»;
🔹 Евгений Кислицын — руководитель магистерской программы «Разработка и управление в программных проектах» в ИРИТ-РТФ.
❤5👍3🤔2
Разыгрываем Яндекс Станцию Лайт 2 🎉
Знаете ли вы, что Алиса умеет… сопереживать? Яндекс прокачал TTS-модуль (синтез речи), и голосовой помощник научился контекстно-зависимым эмоциям: удивляться, грустить, радоваться — прямо во время разговора.
Как это работает?
— NLU-модуль анализирует не только слова, но и настроение фразы (например, «Мне тяжело» → метка «грусть»).
— Нейросеть на основе актёрских записей подбирает интонацию, паузы и даже вздохи, меняя эмоцию внутри фразы.
Дарим такую станцию одному из вас!
Немного о нас:
🔹 «Данные решают» — канал от ИРИТ-РТФ, где специалисты рассказывают об IT, радиоэлектронике и технологиях без воды. Экспертное мнение, тренды, реальные истории успехов и провалов, а также возможности обучения — всё для вашего роста.
🔹 LoFiCoder — канал молодого учёного, решившего постигнуть код. Вместе объединяем IT и науку, продвигаем и участвуем в масштабном российском ML-проекте (по крайней мере, пытаемся), делимся программами с подписчиками, потому что для вас ничего не жалко, дорогие.
Чтобы участвовать в розыгрыше, нужно:
— подписаться на каналы «Данные решают», LoFiCoder,
— нажать кнопку «Участвую!»,
— поделиться этим постом с другом.
Победитель будет объявлен 25 августа. Удачи!
Знаете ли вы, что Алиса умеет… сопереживать? Яндекс прокачал TTS-модуль (синтез речи), и голосовой помощник научился контекстно-зависимым эмоциям: удивляться, грустить, радоваться — прямо во время разговора.
Как это работает?
— NLU-модуль анализирует не только слова, но и настроение фразы (например, «Мне тяжело» → метка «грусть»).
— Нейросеть на основе актёрских записей подбирает интонацию, паузы и даже вздохи, меняя эмоцию внутри фразы.
Дарим такую станцию одному из вас!
Немного о нас:
🔹 «Данные решают» — канал от ИРИТ-РТФ, где специалисты рассказывают об IT, радиоэлектронике и технологиях без воды. Экспертное мнение, тренды, реальные истории успехов и провалов, а также возможности обучения — всё для вашего роста.
🔹 LoFiCoder — канал молодого учёного, решившего постигнуть код. Вместе объединяем IT и науку, продвигаем и участвуем в масштабном российском ML-проекте (по крайней мере, пытаемся), делимся программами с подписчиками, потому что для вас ничего не жалко, дорогие.
Чтобы участвовать в розыгрыше, нужно:
— подписаться на каналы «Данные решают», LoFiCoder,
— нажать кнопку «Участвую!»,
— поделиться этим постом с другом.
Победитель будет объявлен 25 августа. Удачи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10🔥3⚡2
Нейросети против поискового трафика: как ИИ меняет интернет?
Раньше поисковики отправляли пользователей на сайты — теперь они всё чаще дают ответы напрямую. Разбираемся, как нейросети перекраивают интернет и что делать тем, кто зависит от поискового трафика.
Экспертным мнением поделился Антон Кошелев — кандидат физ.-мат. наук, доцент учебно-научного центра «Искусственный интеллект» ИРИТ-РТФ, руководитель магистратуры по компьютерным наукам и ИИ, автор телеграм-канала «НейроЛифт | AI-трамплин для бизнеса».
Раньше поисковики отправляли пользователей на сайты — теперь они всё чаще дают ответы напрямую. Разбираемся, как нейросети перекраивают интернет и что делать тем, кто зависит от поискового трафика.
Экспертным мнением поделился Антон Кошелев — кандидат физ.-мат. наук, доцент учебно-научного центра «Искусственный интеллект» ИРИТ-РТФ, руководитель магистратуры по компьютерным наукам и ИИ, автор телеграм-канала «НейроЛифт | AI-трамплин для бизнеса».
❤6🔥5👍3