ai.
Полезные задачи на Kaggle ( LLM, Diffusion Models)
В мире Data Science и Data Engineering ценится не только теория, но и практический опыт: умение работать с реальными данными, строить модели и доводить решения до результата. Однако получить такой опыт непросто: рабочие проекты часто закрыты NDA, а учебные кейсы не отражают сложность реальных задач.Именно поэтому платформа Kaggle заняла особое место в индустрии. Это крупнейшее мировое сообщество специалистов по данным:🌍 более 13 миллионов участников из разных стран;🏆 сотни активных соревнований ежегодно;📊 миллионы доступных датасетов и готовых ноутбуков.
Новый TimesFM 2.5 от Google обошёл все модели в рейтингах
Google Research представила TimesFM 2.5
Будущее системного анализа: три сценария роста профессии сквозь исследование McKinsey
Истоки системного анализа — в середине XX века, когда крупные инженерные и космические проекты (NASA, оборонные программы США) требовали строгого планирования сложных систем.Именно тогда появилась идея: нужен человек, который сможет разложить огромную задачу на понятные части и описать, как все они будут работать вместе.В 1960–1970-х в ИТ появились первые методы структурного анализа (Structured Analysis, SADT), а в 1980-х — стандарты проектирования (UML, BPMN).С ростом корпоративного софта и интернета в 1990–2000-х появилась отдельная роль системного аналитика
OpenAI против Anthropic: битва за доверие пользователей
Согласно новому исследованию аналитической компании TipRanks, две крупнейшие ИИ-компании — OpenAI и Anthropic — демонстрируют разный подход к разработке и использованию своих инструментов, а вместе с ним и разные сценарии применения.
Конец классическому фотошопу? Новый AI-редактор Reve угрожает Adobe
Компания Reve представила свой новый продукт
Искусственный интеллект в руках детей: как Gen Alpha создаёт будущее через ИИ-инструменты
Детям, родившимся после 2010 года, не придётся учиться программировать нейросети — они с ними просто разговаривают. Поколение Alpha не просто потребляет контент, созданный ИИ, оно уже активно им управляет, переопределяя наше цифровое будущее.
Prompt Engineering: Паттерны проектирования. Часть 2 — ToDo list
Продолжаем анализировать паттерны проектирования агентов из репозитория https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools и после разбора XML-тегов в первой части переходим к следующему ключевому элементу.Речь пойдет о механизме To-Do list (списка задач) - одном из самых важных и часто встречающихся паттернов в продвинутых системных промптах. Его реализация и цели могут сильно различаться.
AI-ассистент в мире кода: как стать пилотом, а не пассажиром
Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе «Специалист по Data Science»
