Fizmat AI Olympiad (FAIO) Бейжіңдегі дүниежүзілік олимпиададан кейінгі серпінін жоғалтпай, алға қарай қадам басып - енді халықаралық деңгейге шыққалы жатыр!
Бұл біз үшін ерекше олимпиада: былтыр дәл осы байқаудан Қазақстандағы мектеп оқушыларына арналған ЖИ сайыстары басталған еді. Ол үлкен серпіліс беріп, ЖИ саласының дамуына жол ашты. Ең бастысы, біздің оқушылардың әлемдік аренадағы жетістіктеріне ықпал етті.
FAIO енді осы брендті сақтап, жан-жақты дамытқысы келеді.
Алдарыңызда - алғашқы халықаралық FAIO! Уақыт өте келе әлемдік ЖИ олимпиадалардың біріне айналады деп сенеміз
28 қыркүйек: онлайн-іріктеу
30–31 қазан: оффлайн-финал
Сайт: faio.kz
Олимпиада чаты: t.me/fizmatai
Өткен жылғы шараны көргіңіз келсе
Өткен жылы барлық тапсырмаларды өздері жасады, биыл компанияларды да тартқылары келеді. Егер деректеріңізді анонимдеп, есеп ретінде ұсынуға мүмкіндік болса - мархаббат! Ал жай ғана тапсырма құрастыруға қызығатын энтузиастар да қош келдіңіздер!
Серіктестер мен демеушілер іздейді. Компания логотипі барлық материалда болады, бұқаралық ақпарат құралдарында аталып өтеді, ең бастысы - болашақ таланттар арасында кеңінен танылады.
@khan17ds немесе @kuanyshoteu
Дереккөз
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥5
QA көзқарасымен 👀
Қазіргі жобада сапаға жауап беріп жүргеніме 1 жылдан асты. Командаға кейін қосылсам да, аз уақыт ішінде өнімді терең меңгеріп, шешім қабылдау кезінде ықпал ете бастадым.
Бизнес-аналитик бізге тек бірнеше ай бұрын ғана қосылды. Оған дейін дұрыс жазылған юзер стори болған жоқ. Бүкіл команда болып шамамыз келгенше құжаттар дайындап жүрдік. Өзім үшін жасаған тест құжаттарым кейін толыққанды қабылдау критерийлеріне айналды.
Сол кезеңде бір жұмыстың қайта-қайта жасалатынын байқадым. Негізгі себеп – клиенттердің техникалық білімінің болмауы және ортақ шешімге бірден келе алмауы еді. Бұған біз тосқауыл қоя алмадық, тек оның әсерін азайтуға тырыстық. Осы мақсатта үш бағытта жұмыс істедік.
1️⃣ Қағида. Код емес, құндылық жазыңдар
Жобаға алғаш келгенімде ешқандай құжат болмады. “Түсініксіз болса, командадан сұрап ал” деді. Фронтендерден сұрасам: “Мен тек интерфейстің суретін салдым, мәнін білмеймін” – деді. Бұл маған өте оғаш көрінді. Кейін сол элементпен көп жұмыс істедік. Логикасы күрделі, әрі Қазақстанда қолданылмайтын дүние екен.
Бизнес құндылықты түсіну – қателікті азайтуға ғана емес, клиентке шынымен қажет шешімді жасауға мүмкіндік береді.
2️⃣ Қағида. Функция жеке жұмыс істейді, бірақ өнім бірге сөйлесін
Жекелеген модульдер талапқа сай болғанымен, өнім тұтастай қарағанда қисынсыз болып шығатын кездер көп болды. Әрқайсы жеке дұрыс код жазады, бірақ бірге қосылғанда қолданушы үшін түсініксіз жүйе пайда болады.
❗️ DoD – әр тапсырманың нақты “біткенін” өлшейтін тізім. Ол ішкі топта да, бүкіл командада да талқыланып, келісілген болуы тиіс. Бұл өнімнің логикасын сақтап, қайталанатын қателікті азайтады, бірізділігін сақтауға көмектеседі.
⸻
Ендігі кезекте бәрі талапқа сай жасалған сияқты, бірақ неге өнімді қолдану әлі де ыңғайсыз? Осы сұраққа жауап іздеуге әлек болдым…⌛
3️⃣ Қағида. Өнім нұсқаусыз да қолданылуы тиіс
Функцияны талқылауда көп жағдайда ыңғайлылықты өз тарапымыздан бағалаймыз: қай құрал жеңіл, қай тәсіл уақытты үнемдейді. Ал нәтиже соңғы қолданушы үшін түсініксіз болды: нұсқаусыз сценарийді дұрыс орындау мүмкін емес еді.
Кейін қадамдар санын қысқарттық, экрандағы ақпаратты толықтырдық, артық элементтерді алып тастадық. Өнім әлдеқайда түсінікті болды. Бұл да бизнес құндылықты дұрыс түсінудің нәтижесі.
Жоба ішінде жаңа талаптар пайда болды, команда мүшелері ауысты, процестер өзгерді. Бірақ осы үш қағида өнім сапасын тұрақты деңгейде ұстап тұруға мүмкіндік берді.
Тәжірибесімен бөліскен автор✍️ : Aruzhan Ashimakhun
#QA
Digital Dala
Сіз де тәжірибеңізбен бөліскіңіз келсе➕ қалдырып кетіңіз
Қазіргі жобада сапаға жауап беріп жүргеніме 1 жылдан асты. Командаға кейін қосылсам да, аз уақыт ішінде өнімді терең меңгеріп, шешім қабылдау кезінде ықпал ете бастадым.
Бизнес-аналитик бізге тек бірнеше ай бұрын ғана қосылды. Оған дейін дұрыс жазылған юзер стори болған жоқ. Бүкіл команда болып шамамыз келгенше құжаттар дайындап жүрдік. Өзім үшін жасаған тест құжаттарым кейін толыққанды қабылдау критерийлеріне айналды.
Сол кезеңде бір жұмыстың қайта-қайта жасалатынын байқадым. Негізгі себеп – клиенттердің техникалық білімінің болмауы және ортақ шешімге бірден келе алмауы еді. Бұған біз тосқауыл қоя алмадық, тек оның әсерін азайтуға тырыстық. Осы мақсатта үш бағытта жұмыс істедік.
Жобаға алғаш келгенімде ешқандай құжат болмады. “Түсініксіз болса, командадан сұрап ал” деді. Фронтендерден сұрасам: “Мен тек интерфейстің суретін салдым, мәнін білмеймін” – деді. Бұл маған өте оғаш көрінді. Кейін сол элементпен көп жұмыс істедік. Логикасы күрделі, әрі Қазақстанда қолданылмайтын дүние екен.
Бизнес құндылықты түсіну – қателікті азайтуға ғана емес, клиентке шынымен қажет шешімді жасауға мүмкіндік береді.
Жекелеген модульдер талапқа сай болғанымен, өнім тұтастай қарағанда қисынсыз болып шығатын кездер көп болды. Әрқайсы жеке дұрыс код жазады, бірақ бірге қосылғанда қолданушы үшін түсініксіз жүйе пайда болады.
⸻
Ендігі кезекте бәрі талапқа сай жасалған сияқты, бірақ неге өнімді қолдану әлі де ыңғайсыз? Осы сұраққа жауап іздеуге әлек болдым…
Функцияны талқылауда көп жағдайда ыңғайлылықты өз тарапымыздан бағалаймыз: қай құрал жеңіл, қай тәсіл уақытты үнемдейді. Ал нәтиже соңғы қолданушы үшін түсініксіз болды: нұсқаусыз сценарийді дұрыс орындау мүмкін емес еді.
Кейін қадамдар санын қысқарттық, экрандағы ақпаратты толықтырдық, артық элементтерді алып тастадық. Өнім әлдеқайда түсінікті болды. Бұл да бизнес құндылықты дұрыс түсінудің нәтижесі.
Жоба ішінде жаңа талаптар пайда болды, команда мүшелері ауысты, процестер өзгерді. Бірақ осы үш қағида өнім сапасын тұрақты деңгейде ұстап тұруға мүмкіндік берді.
Тәжірибесімен бөліскен автор
#QA
Digital Dala
Сіз де тәжірибеңізбен бөліскіңіз келсе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Digital Dala
Қазақ тіліндегі IT және Технология әлемі жайлы жазбалар; сұрақтар бойынша @achilova немесе @aikerim_abdulla
❤9
Сәлем, бүгін сіздерге AI-ге байланысты тегін курсттарды әкелдік 🌱
Автор: https://www.linkedin.com/in/sandugash-yertayeva-06968a182?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=ios_app
Автор: https://www.linkedin.com/in/sandugash-yertayeva-06968a182?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=ios_app
❤🔥9👍2❤1
Компанияның құны 1 миллиард доллардан асты. Бұл туралы Higgsfield AI-дың негізін қалаушылардың бірі Алекс Машрабов ресми жариялады.
Higgsfield AI Ерзат Дулат пен Алекс Машрабов негізін қалаған. Стартаптың басты бағыты - генеративті видео технологияларын дамыту. Яғни, қарапайым мәтіндік сұраныстан бірегей видеоконтент жасауға мүмкіндік береді.
Бүгінде Higgsfield өнімдерін әлемдік деңгейдегі брендтер мен контент жасаушылар қолданып жүр, ал аудиториясы миллиондаған қолданушыға жетеді
🇰🇿 Higgsfield AI - осындай деңгейге шыққан Қазақстандағы алғашқы стартап. Еліміздің IT саласы үшін тарихи жетістік!
#IT_жаңалық
@DigitalDala
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20❤3❤🔥2
Forwarded from Shekaradan Tys
Shekaradan Tys: Ішкі Схемалар
#4 шығарылым
Нейрондық Схемаларды Өңдеу (NCE). Жасанды миға жасалған хирургия.
Біз үлкен тілдік модельдерді (LLM) ұзақ уақыт бойы «қара жәшік» ретінде қабылдадық. Ақпаратты береміз, жауап аламыз. Бірақ оның ішіндегі ойлау процесі бізге беймәлім болды. Егер модель қателессе, галлюцинация жасаса немесе біржақты пікір білдірсе, бізде көбінесе тек бір ғана шешім болды: оны жаңа деректермен қайта оқыту (fine tuning). Бұл қымбат, ұзақ және жиі күтпеген жанама әсерлерге әкеледі.
Бүгінгі көзқарас түбегейлі өзгерді. Ғалымдар енді модельді біртұтас құрылым емес, өзара байланысқан модульдер мен схемалардың күрделі жүйесі ретінде көре бастады. Бұл бізге жаңа мүмкіндік береді: ЖИ ді үйретудің орнына, оны жөндеу.
Бұл тәсіл Нейрондық Схемаларды Өңдеу (Neural Circuit Editing, NCE) деп аталады. Бұл ЖИ ді дамытудан ЖИ хирургиясына жасалған қадам.
Қара Жәшіктен Шығу
Мәселе модельдің қалай жұмыс істейтінін түсінбеуде еді. Механистикалық Түсіндіру (Mechanistic Interpretability) ғылымы ЖИ дің ішкі әлеміне үңілуге мүмкіндік береді. Негізгі идея: әрбір дағды, білім немесе тіпті қателік модельдің ішкі архитектурасында белгілі бір нейрондық байланыстарға (схемаларға) сәйкес келеді.
Егер біз осы схемаларды таба алсақ, біз оларды басқара аламыз.
Механизм: Диагностика және Интервенция
NCE процесі екі негізгі кезеңнен тұрады: Диагностика және Интервенция. Біз модельдің оқытылған салмақтарын (weights) өзгертпейміз. Оның орнына, біз оның жұмыс барысындағы (инференс кезінде) ішкі күйіне әсер етеміз.
1. Диагностика (Causal Tracing):
Алдымен біз мәселенің қайда екенін анықтауымыз керек. Causal Tracing (Себепті іздеу) әдісі бізге нақты мінез құлыққа немесе фактіге модельдің қай нейрондары мен қабаттары жауапты екенін табуға көмектеседі. Мысалы, біз модельдің қай жерде «Астана Қазақстанның астанасы» деген білімді сақтайтынын немесе қай схема оның галлюцинацияға бейімділігін тудыратынын анықтай аламыз.
2. Интервенция (Activation Patching):
Қажетті схеманы тапқаннан кейін, біз оның жұмысына араласамыз. Activation Patching (Активацияны жамау) техникасы модельдің жауап генерациялау процесі кезінде белгілі бір нейрондардың активация мәндерін күштеп өзгертуге мүмкіндік береді.
Ең қызығы: Модульдік Трансплантация
NCE тің басты артықшылығы модельді толығымен қайта оқытпай ақ, оның мінез құлқын мақсатты түрде өзгерту мүмкіндігінде. Біз галлюцинацияға бейім «түйіндерді» анықтап, оларды оқшаулай аламыз.
Бұл бізге «Анти Галлюцинация Модулін» жасауға және оны кез келген ЖИ ге интеграциялауға мүмкіндік береді. Бұл модельдің негізгі біліміне әсер етпей, тек оның сенімділігін арттырады.
Техникалық бөлшектер: Нейрондарды Басқару
NCE қалай жүзеге асырылады?
1. Causal Tracing (Себепті іздеу):
Критикалық жолды қалай табамыз? Біз модельге нақты сұраныс енгізіп, активация ағынын бақылаймыз. Содан кейін біз желінің әртүрлі қабаттарын іріктеп «зақымдаймыз» (noise injection). Егер белгілі бір аймақты зақымдау нәтижені күрт өзгертсе, демек бұл аймақ сол функция үшін өте маңызды. Бұл ЖИ үшін функционалдық МРТ сияқты.
2. Activation Patching (Активацияны жамау):
Бұл нақты уақыттағы интервенция. Модельдің жұмысы кезінде (инференс) біз арнайы ілгектерді (hooks) пайдаланамыз. Бұл ілгектер процесті белгілі бір қабатта тоқтатуға, ішкі күйді (активацияларды) оқуға, оларды біздің мақсатымызға сай өзгертуге (мысалы, қажетсіз мінез құлық векторын азайту) және процесті жалғастыруға мүмкіндік береді.
3. Білімді Өңдеу (Knowledge Editing):
NCE тек мінез құлықты басқарумен шектелмейді. ROME немесе MEMIT сияқты әдістер модельдің салмақтарында (weights) сақталған нақты фактілерді түзетуге мүмкіндік береді. Егер модель ескірген ақпаратты берсе, біз оның ішіндегі сол білімге жауапты шағын аймақты тауып, оны хирургиялық дәлдікпен жаңарта аламыз.
Қорытынды: Жасанды Сананың Нейроинженерлері
«Қара жәшік» дәуірі аяқталуда. Біз түсініксіз алгоритмдерден интерпретацияланатын және басқарылатын жасанды интеллектіге қарай жылжып жатырмыз. Біз енді ЖИ ді жай ғана үйретуші емеспіз. Біз жасанды сананың нейроинженерлеріне айналудамыз, оның функцияларын реттей аламыз
#4 шығарылым
Нейрондық Схемаларды Өңдеу (NCE). Жасанды миға жасалған хирургия.
Біз үлкен тілдік модельдерді (LLM) ұзақ уақыт бойы «қара жәшік» ретінде қабылдадық. Ақпаратты береміз, жауап аламыз. Бірақ оның ішіндегі ойлау процесі бізге беймәлім болды. Егер модель қателессе, галлюцинация жасаса немесе біржақты пікір білдірсе, бізде көбінесе тек бір ғана шешім болды: оны жаңа деректермен қайта оқыту (fine tuning). Бұл қымбат, ұзақ және жиі күтпеген жанама әсерлерге әкеледі.
Бүгінгі көзқарас түбегейлі өзгерді. Ғалымдар енді модельді біртұтас құрылым емес, өзара байланысқан модульдер мен схемалардың күрделі жүйесі ретінде көре бастады. Бұл бізге жаңа мүмкіндік береді: ЖИ ді үйретудің орнына, оны жөндеу.
Бұл тәсіл Нейрондық Схемаларды Өңдеу (Neural Circuit Editing, NCE) деп аталады. Бұл ЖИ ді дамытудан ЖИ хирургиясына жасалған қадам.
Қара Жәшіктен Шығу
Мәселе модельдің қалай жұмыс істейтінін түсінбеуде еді. Механистикалық Түсіндіру (Mechanistic Interpretability) ғылымы ЖИ дің ішкі әлеміне үңілуге мүмкіндік береді. Негізгі идея: әрбір дағды, білім немесе тіпті қателік модельдің ішкі архитектурасында белгілі бір нейрондық байланыстарға (схемаларға) сәйкес келеді.
Егер біз осы схемаларды таба алсақ, біз оларды басқара аламыз.
Механизм: Диагностика және Интервенция
NCE процесі екі негізгі кезеңнен тұрады: Диагностика және Интервенция. Біз модельдің оқытылған салмақтарын (weights) өзгертпейміз. Оның орнына, біз оның жұмыс барысындағы (инференс кезінде) ішкі күйіне әсер етеміз.
1. Диагностика (Causal Tracing):
Алдымен біз мәселенің қайда екенін анықтауымыз керек. Causal Tracing (Себепті іздеу) әдісі бізге нақты мінез құлыққа немесе фактіге модельдің қай нейрондары мен қабаттары жауапты екенін табуға көмектеседі. Мысалы, біз модельдің қай жерде «Астана Қазақстанның астанасы» деген білімді сақтайтынын немесе қай схема оның галлюцинацияға бейімділігін тудыратынын анықтай аламыз.
2. Интервенция (Activation Patching):
Қажетті схеманы тапқаннан кейін, біз оның жұмысына араласамыз. Activation Patching (Активацияны жамау) техникасы модельдің жауап генерациялау процесі кезінде белгілі бір нейрондардың активация мәндерін күштеп өзгертуге мүмкіндік береді.
Ең қызығы: Модульдік Трансплантация
NCE тің басты артықшылығы модельді толығымен қайта оқытпай ақ, оның мінез құлқын мақсатты түрде өзгерту мүмкіндігінде. Біз галлюцинацияға бейім «түйіндерді» анықтап, оларды оқшаулай аламыз.
Бұл бізге «Анти Галлюцинация Модулін» жасауға және оны кез келген ЖИ ге интеграциялауға мүмкіндік береді. Бұл модельдің негізгі біліміне әсер етпей, тек оның сенімділігін арттырады.
Техникалық бөлшектер: Нейрондарды Басқару
NCE қалай жүзеге асырылады?
1. Causal Tracing (Себепті іздеу):
Критикалық жолды қалай табамыз? Біз модельге нақты сұраныс енгізіп, активация ағынын бақылаймыз. Содан кейін біз желінің әртүрлі қабаттарын іріктеп «зақымдаймыз» (noise injection). Егер белгілі бір аймақты зақымдау нәтижені күрт өзгертсе, демек бұл аймақ сол функция үшін өте маңызды. Бұл ЖИ үшін функционалдық МРТ сияқты.
2. Activation Patching (Активацияны жамау):
Бұл нақты уақыттағы интервенция. Модельдің жұмысы кезінде (инференс) біз арнайы ілгектерді (hooks) пайдаланамыз. Бұл ілгектер процесті белгілі бір қабатта тоқтатуға, ішкі күйді (активацияларды) оқуға, оларды біздің мақсатымызға сай өзгертуге (мысалы, қажетсіз мінез құлық векторын азайту) және процесті жалғастыруға мүмкіндік береді.
3. Білімді Өңдеу (Knowledge Editing):
NCE тек мінез құлықты басқарумен шектелмейді. ROME немесе MEMIT сияқты әдістер модельдің салмақтарында (weights) сақталған нақты фактілерді түзетуге мүмкіндік береді. Егер модель ескірген ақпаратты берсе, біз оның ішіндегі сол білімге жауапты шағын аймақты тауып, оны хирургиялық дәлдікпен жаңарта аламыз.
Қорытынды: Жасанды Сананың Нейроинженерлері
«Қара жәшік» дәуірі аяқталуда. Біз түсініксіз алгоритмдерден интерпретацияланатын және басқарылатын жасанды интеллектіге қарай жылжып жатырмыз. Біз енді ЖИ ді жай ғана үйретуші емеспіз. Біз жасанды сананың нейроинженерлеріне айналудамыз, оның функцияларын реттей аламыз
❤7🤔1
Forwarded from QazTech Meetup
Сәлем, достар👋🏻
🤖 Machine Learning & AI — жаңа деңгейде!
Ұзақ үзілістен кейін қазақ тіліндегі IT митаптар қайта оралады!
Бұл жолы біз QazCode компаниясымен бірлесіп өткізетін ерекше кездесуде жасанды интеллекттің қыр-сырын талқылаймыз.
📅 21 қараша | 18:00–20:00
📍 Алматы, Политехническая к., 2, Element Tower, 2-қабат (Beeline жаңа офисы)
💸 Қатысу тегін!
📲 Тіркел: https://forms.gle/A8ZJAeasSQmUR2Kw5
Жақында спикерлер тізімімен таныстырамыз 💡
Кел, бірге қазақша IT қауымдастығын дамытайық!
🤖 Machine Learning & AI — жаңа деңгейде!
Ұзақ үзілістен кейін қазақ тіліндегі IT митаптар қайта оралады!
Бұл жолы біз QazCode компаниясымен бірлесіп өткізетін ерекше кездесуде жасанды интеллекттің қыр-сырын талқылаймыз.
📅 21 қараша | 18:00–20:00
📍 Алматы, Политехническая к., 2, Element Tower, 2-қабат (Beeline жаңа офисы)
💸 Қатысу тегін!
📲 Тіркел: https://forms.gle/A8ZJAeasSQmUR2Kw5
Жақында спикерлер тізімімен таныстырамыз 💡
Кел, бірге қазақша IT қауымдастығын дамытайық!
❤7
Forwarded from QazTech Meetup
☄️ Сәлем, достар!
Біз QazCode және QazaqTech бірлесіп өткізетін ML & AI митапқа санаулы ғана бір апта қалды! 🤖
Бұл кездесу — жасанды интеллект пен машиналық оқытудың ең өзекті бағыттарын біріктіретін алаң болады.
Бүгін сіздерді спикерлермен таныстыруға асықпыз — олар өз тәжірибелерімен бөлісіп, нақты мысалдар арқылы AI мен ML-дің шынайы мүмкіндіктерін көрсетеді! 💡
🎙 Спикерлер:
АДЕТБЕКОВ ЕЛДОС
💼 Lead Data Scientist, QazCode
🖇 «Процестерді автоматтандыру және AI-агенттер n8n платформасында»
САҒЫНДЫҚ БЕКСҰЛТАН
💼 Senior Data Scientist, Yieldmo
🖇 «Post-training және оның қазақ тілі үшін тілдік модельдерді “түзетуге” көмегі»
ӨТЕУ ҚУАНЫШ
💼 QazLM Techlead, Freedom AI
🖇 «Қазақша қоңыр дауысты speech-to-speech моделін құрастыру»
🎤 Модератор:
ТОҚТАҒАНОВ ӘДІЛХАН
Head of Analytics, BTS Digital
📅 21 қараша, 18:00
📍 Алматы қ., Политехн. к., 2, Element Tower, 2 қабат
💵 Қатысу тегін!
📥 Тіркелу: https://forms.gle/A8ZJAeasSQmUR2Kw5
💬 Келіп, AI мен ML мамандарымен пікір алмасып, жаңа байланыстар орнатыңыз!
Қазақ тіліндегі IT қауымдастығын бірге дамытайық! 🇰🇿 @qazaqtech
Біз QazCode және QazaqTech бірлесіп өткізетін ML & AI митапқа санаулы ғана бір апта қалды! 🤖
Бұл кездесу — жасанды интеллект пен машиналық оқытудың ең өзекті бағыттарын біріктіретін алаң болады.
Бүгін сіздерді спикерлермен таныстыруға асықпыз — олар өз тәжірибелерімен бөлісіп, нақты мысалдар арқылы AI мен ML-дің шынайы мүмкіндіктерін көрсетеді! 💡
🎙 Спикерлер:
АДЕТБЕКОВ ЕЛДОС
💼 Lead Data Scientist, QazCode
🖇 «Процестерді автоматтандыру және AI-агенттер n8n платформасында»
САҒЫНДЫҚ БЕКСҰЛТАН
💼 Senior Data Scientist, Yieldmo
🖇 «Post-training және оның қазақ тілі үшін тілдік модельдерді “түзетуге” көмегі»
ӨТЕУ ҚУАНЫШ
💼 QazLM Techlead, Freedom AI
🖇 «Қазақша қоңыр дауысты speech-to-speech моделін құрастыру»
🎤 Модератор:
ТОҚТАҒАНОВ ӘДІЛХАН
Head of Analytics, BTS Digital
📅 21 қараша, 18:00
📍 Алматы қ., Политехн. к., 2, Element Tower, 2 қабат
💵 Қатысу тегін!
📥 Тіркелу: https://forms.gle/A8ZJAeasSQmUR2Kw5
💬 Келіп, AI мен ML мамандарымен пікір алмасып, жаңа байланыстар орнатыңыз!
Қазақ тіліндегі IT қауымдастығын бірге дамытайық! 🇰🇿 @qazaqtech
❤8