​​На музыкальном фестивале в США выступил ИИ. Он представил десятиминутный клип, который сняли специально для этого концерта.

На музыкальном фестиваля Lollapalooza, который в этом году проходит онлайн, выступил искусственный интеллект (ИИ). Аватар Miquela представил песню «Hard Feelings» и 10-минутный клип на композицию.
Miquela — это цифровой аватар, который изначально был инфлюенсером в социальных сетях. Однако в 2019 году робот выпустил несколько синглов и музыкальных клипов. Выступление на Lollapalooza стало для нее первым в истории.
Создатели Miquela — стартап Brud из Калифорнии. Это один из самых популярных аватаров в социальной сети Instagram. Согласно отчету маркетинговой платформы CreatorIQ, у Miquela более 1,8 млн активных подписчиков. Аналитика аккаунта показала, что коэффициент влияния Miquela на аудиторию составляет 2,54%, что соответствует среднему показателю человека-блогера.
По словам Николь де Айора, главного исполнительного директора компании Brud, им предложили выступление аватара сразу после новостей о переносе фестиваля Lollapalooza в онлайн. Компания сняла клип на «Hard Feelings» специально для этого концерта. Это видео сделали дистанционно: режиссер работал из Торонто, хореограф — из Нью-Йорка, а программисты и специалисты по ИИ — из Лос-Анджелеса.
В Brud объяснили, что в этом клипе они не хотели встраивать Miquela в окружающий мир, а сделали ее собственную вселенную. Видео сделали с помощью инструмента Unreal Engine, а для создания кадров использовали виртуальные камеры.

Функция расширения kotlin
#kotlin
Kotlin дает программисту возможность добавлять больше функциональности к существующим классам, не наследуя их . Это достигается с помощью функции, известной как расширения . Когда функция добавляется в существующий класс, она называется расширением функции .

Чтобы добавить функцию расширения к классу, определите новую функцию, добавленную к имени класса, как показано в следующем примере:

Основные недостатки языка Python
Язык программирования Python славится своей простотой и лаконичностью. Немногословный и понятный синтаксис, похожий на псевдокод, а также сильная динамическая типизация способствуют быстрому и безболезненному обучению новичков.

Интерпретатор языка берёт на себя всю низкоуровневую работу, освобождая программиста от необходимости ручного управления памятью. Практическая невозможность получить segmentation fault, а также удобная система исключений, снабжённая понятными сообщениями, позволяют оперативно отлаживать программы. Ситуации, когда их падения из-за возникшей ошибки требуют глубокого дебаггинга, достаточно редки.

Непереполняемые целые числа и безопасность при работе с контейнерами стандартной библиотеки делают из Python хорошее средство предварительного прототипирования идей, а большое число высококачественных математических библиотек обуславливают лидерство этого языка в области машинного обучения, анализа данных и научных вычислений.

ОПЕРАТОРЫ УПРАВЛЕНИЯ ЦИКЛАМИ НА ЯЗЫКЕ GO
#GO
Операторы управления циклами на языке Go используются для изменения выполнения программы. Когда выполнение данного цикла вышло из области видимости, объекты, созданные в области действия, также сносятся. Язык Go поддерживает 3 типа операторов управления циклами:

Перемена
Перейти к
Продолжить
Перерыв Заявление
Оператор break используется для завершения цикла или оператора, в котором он представлен. После этого элемент управления перейдет к операторам, представленным после оператора break, если они доступны. Если оператор break присутствует во вложенном цикле, то он завершает только те циклы, которые содержат оператор break.
Блок-схема:

Гениально или глупо? Самая неоднозначная нейросеть
Некоторые считают нейронную сеть экстремального обучения (ELM) одной из самых удачных нейросетей — изучению её архитектуры даже посвящена отдельная конференция. Сторонники ELM утверждают, что для выполнения стандартных задач ей нужно в разы меньше времени и примеров. С другой стороны, хоть такие нейросети пока мало представлены в сфере машинного обучения, они уже подвергаются жёсткой критике со стороны экспертов, в том числе и Яна Лекуна: по их мнению, ELM явно не заслуживает того внимания и доверия, которое ей оказывают.
Чаще всего концепцию нейросети экстремального обучения считают интересной.

__slots__

Python обладает широкими динамическими возможностями. Строгая динамическая неявная типизация позволяет не указывать типы, но при этом не бояться что в коде просуммируем строку и число. Однако за динамичность приходиться платить - памятью и скоростью.
Но что если хочется максимально уменьшить размер объектов (а в python все объекты) и при этом не потерять в функциональности? Для примера возьмем плоскость. На плоскости, пускай, надо разместить миллион точек (что не так много). При этом надо иметь возможность красить точку в разные цвета, расстояния подсчитывать и прочие действия.
Иными словами:

Алгоритмы в программировании: основные понятия

Алгоритмы описывают точную и понятную последовательность вычислительных действий на языке программирования.
Каждый алгоритм обладает следующими свойствами:
Пошаговость (Дискретность)
Алгоритм состоит из последовательности пошаговых команд. В самом начале вводится набор исходных данные (входные данные), на основе которых выполняется следующий шаг. Каждая последовательность команд выполняется лишь после того, как закончится выполнение предыдущего шага.
Определенность (Однозначность)
На каждом шаге алгоритма команда производит выполнение строго определенного действия. Однозначность полностью определяет перечень действий, которые необходимо выполнить.

Go в LiteIDE
#GO
Использование интегрированных сред разработки (IDE) в ряде случаев упрощает упроавление проектом и создание приложения. Для языка Go одной из популярных сред разработки является LiteIDE. Это бесплатная кроссплатформенная среда, которую можно свободно загрузить себе на рабочий компьютер. Официальный сайт IDE - http://liteide.org/en/.
Непосредственно загрузить все файлы данной IDE можно по

Пакетная обработка данных: как ускорить работу с big data в десятки раз
Data science [ru]
Разбираем одну мощнейшую методику обработки данных, позволяющую быстрее работать с большими данными. Это в несколько раз ускоряет бизнес-аналитику, получение отчетности и другие задачи, связанные с обработкой множества файлов.

Что читать про IT и Digital, чтобы не отстать от трендов.

Например, образовательный канал от GeekBrains. У ребят много полезных статей и кейсов, которые сделают вас лучше.

Маркетологам и эсэмэмщикам будет интересно почитать, как строить сторителлинг в SMM, настраивать рекламу в Тик Токе, увеличить онлайн-продажи (несколько неочевидных техник!).

Для тех, кто давно хотел научиться программировать - пошаговые гайды, с чего начать учить Python или Java. 

Дизайнеры, копирайтеры, верстальщики - для вас тоже есть годный контент. 

Держите: @geekbrains_ru

Когда данные слишком большие: Data Platform aaS как тренд

Большие данные (big data) возникают тогда, когда хранить информацию дешевле, чем ее выбросить. Так что люди склонны к накоплению данных. Аналитики Gartner прогнозируют, что в 2020 году мы будем хранить 40 зеттабайт неструктурированной информации. 90% этого объема образовалось за последние 2 года, и объем данных продолжает расти по экспоненте. В 2020 году каждый человек будет генерировать 1,7 МБ данных ежесекундно.

pathlib: удобное формирование путей в файловой системе

В python 3 есть полезный модуль pathlib для формирование путей в файловой системе.
Сравните пример

​​Обмануть систему распознавания лиц — легко

Новый инструмент конфиденциальности Fawkes сделает ваши фотографии менее узнаваемыми системами искусственного интеллекта, но вы даже не заметите разницы.
Повсеместное внедрение систем распознавания лиц начало приводить к появлению программ, обманывающих искусственные интеллекты. Это закон равенства действия и противодействия — третий закон Ньютона, который вполне применим и к социальной сфере.
Мысль о том, что фотографии, которыми мы делимся, собираются компаниями для обучения алгоритмов ИИ — не самая приятная. Но все мы так или иначе попадаем в базы. Сегодня можно купить доступ к одной из них, сфотографировать незнакомого человека и узнать все о нем за считанные секунды.
Например, фирма Clearview AI, занимающаяся распознаванием лиц, заверяет, что собрала около трех миллиардов снимков лиц с таких сайтов, как Facebook, YouTube и Venmo, которые используются для идентификации незнакомцев. Как не бороться с таким безобразием?
Поэтому был разработан специальный инструмент под названием Fawkes, созданный учеными из лаборатории SAND Sands университета Чикаго. В ней тоже используется искусственный интеллект, но он на нашей стороне. Тонко и почти неуловимо ИИ вносит коррективы в снимки, обманывая тем самым системы распознавания лиц.
Метод работы программного обеспечения нельзя назвать простым. Использование инструмента не сделает вас невидимым для систем распознавания лиц. Но программное обеспечение внесет незначительные изменения в ваши снимки, благодаря чему алгоритм сканирования изображений будет определять вас как совершенно другого человека. Это словно добавление невидимой маски.
По словам разработчиков Fawkes, эффективность программы составляет 100% и она легко обманывает современные сервисы распознавания лиц от Microsoft (Azure Face), Amazon (Rekognition) и Face ++ от китайской Megvii.
Попробуйте рассмотреть изменения сами. Слева представлены фото до обработки, а справа — после:

Машинное обучение в промышленности: управление производством, минимизация простоев и аварий

Минимизация простоев на производстве. Простои из-за поломок, сбоев или нехватки сырья могут стоить заводу миллионы долларов. Машинное обучение помогает их предотвратить. Для этого с датчиков на оборудовании собирают данные, а потом смотрят, при каких показателях возникают сбои. В будущем с помощью этой информации можно предсказать, когда и почему случится простой, как его избежать.

Что программисты ценят больше денег. 9 пунктов

Есть факторы, которые важнее денег. И они сильно влияют на мотивацию. Если работодатель их не обеспечивает, может возникнут ложное ощущение об ошибочно-выбранной профессии. А на самом деле надо просто поменять условия труда. Расскажем о них подробнее.

​​Машинное обучение в финансах: оценка рисков и борьба с мошенничеством
Оценка кредитоспособности. Обычно в банках кредитоспособность клиента оценивают менеджеры. Сотрудники тратят на оценку много времени и часто ошибаются — отклоняют кредиты тем, кто мог бы их платить, и выдают неплатежеспособным.
Алгоритм можно научить оценивать кредитоспособность клиентов банка. Для этого в него загружают информацию о ранее выданных кредитах: выплачены они или нет, были ли просрочки или досрочное погашение. Все это помогает банку автоматизировать выдачу кредитов.
Например, Сбербанк создал «Кредитную фабрику» — систему, которая позволяет принимать решения о кредитоспособности клиента за несколько минут. В 2020 году банк запустил такую фабрику и для юридических лиц — она помогает принимать решения по кредитам для бизнеса за 7 минут. Сейчас 98% кредитов физлицам и 20% кредитов малому и среднему бизнесу выдают автоматически, что экономит миллиарды долларов.
Борьба с мошенничеством. Банки и их клиенты регулярно теряют деньги из-за мошеннических операций. Распознавать такие операции помогает машинное обучение — специальные алгоритмы учатся выявлять признаки мошеннических операций и вовремя их блокировать.
Примеры машинного обучения для предотвращения мошенничества есть у многих банков. Например, Сбербанк использует ИИ для блокировки подозрительных операций, а недавно поймал с его помощью мошенника. Зарубежный Danske Bank снизил процент ложных обвинений в мошенничестве на 60%.

Объявление цикла ForClause и циклов с условием
#GO
Чтобы учесть самые разные случаи использования, существует три разных способа создания циклов for в Go, каждый из которых имеет свои возможности. Вы можете создать цикл for с условием, ForClause и RangeClause. В этом разделе мы расскажем, как объявлять и использовать ForClause и цикл с условием.
Давайте посмотрим, как мы можем использовать цикл for с ForClause.
Цикл ForClause определяется как цикл с инициирующим оператором, за которым следует условие и пост-оператор. Они имеют следующий синтаксис:

Прохождение циклом по последовательным типам данных с помощью RangeClause
#GO
В Go часто используются циклы for для прохождения по элементам последовательных типов данных или коллекций, например, срезов, массивов и строк. Чтобы облегчить этот процесс, мы можем использовать цикл for с синтаксисом RangeClause. Хотя вы можете пройтись по последовательным типам данных с помощью синтаксиса ForClause, RangeClause понятнее и его удобнее читать.
Прежде чем переходить к использованию RangeClause, давайте рассмотрим, как мы можем пройтись по элементам среза с помощью синтаксиса ForClause:

Примеры машинного обучения в медицине: диагностика и роботизированные операции

Улучшение клиентского сервиса. Чем быстрее в клинике проходит процесс регистрации на прием, тем меньше очереди, удобнее работать врачам и лояльнее пациенты.

​​Робот Эрика сыграет главную роль в фильме c бюджетом $70 млн
Пока актеры во время пандемии были вынуждены находиться по домам их место в кинобизнесе заняли роботы с искусственным интеллектом. В Японии главную роль в научно-фантастическом боевике получила гуманоид Эрика. По сюжету картины, ученый, который работал над улучшением ДНК человека, решил, что проект будет опасен для людей и решил сбежать из тайной лаборатории вместе с Эрикой.  
Снимать картину намерены с голливудским размахом. Ее бюджет составит порядка 70 миллионов долларов. Сейчас идут поиски режиссера и человека-актера. Продюсеры уже сняли несколько сцен фильма еще в прошлом году и теперь намерены продолжить съемочный процесс в Европе. Завершить работу на лентой планируется к июню 2021 года.  
Изначально об актерской карьере Эрики даже речи не было. Задачей ученых было просто создать автономного говорящего робота. Было это в 2015 году. “Родители” Эрики – инженеры Хироси Исигуро и Кохей Огава – научили свою “дочь” поддерживать беседу с людьми, считывать их эмоции и менять выражение лица в ответ. После этого робота заметили на телевидении и в театре. Эрика уже исполнила несколько ролей в постановках японских режиссеров и попробовала себя в качестве ведущей новостей.

Вложенные циклы
#GO
В Go циклы можно вкладывать друг в друга, как и в других языках программирования. Вложенность — это размещение одного конструкта внутри другого. В данном случае вложенный цикл — это цикл, который работает внутри другого цикла. Это может быть полезно, когда вы хотите выполнять цикличное действие для каждого элемента набора данных.
Вложенные циклы структурно похожи на вложенные операторы if. Они построены следующим образом: