ИИ в работе разработчика: эксперимент в Back-End и Front-End командах
Привет, Хабр!В последние месяцы мы активно исследуем применение искусственного интеллекта в повседневной работе IT-команд. После пилота с системными аналитиками (об этом мы писали здесь: https://habr.com/ru/companies/inpglobal/articles/896114/ ) мы провели аналогичный эксперимент с Back-End и Front-End разработчиками. Цель — понять, насколько ИИ может реально помочь сократить lead time и разгрузить разработчиков от рутинны. Для объективной оценки мы подготовили план задач, измерили время выполнения с ИИ и без него — результаты оказались интереснее, чем мы ожидали. Ожидания vc реальность
ML-обработка видео в web-браузере для видеоконференций SaluteJazz
Нейросеть, сегментирующая изображение человека в кадре: как ускорить её в четыре раза? Привет, Хабр! Это Дмитрий Балиев из SberDevices. В этой статье, написанной по докладу с речь пойдёт о том, как мы обрабатываем алгоритмами видео в Web-браузерах для сервиса конференции SaluteJazz.Расскажу про контекст и ограничения, сам движок и особенности его реализации. Раскрою тайну, как мы работаем с графами вычислений, как инферим нейросети, и как затем всё это собираем, оптимизируем и тестируем. В конце — несколько полезных советов, как делать нейросети удобнее для встраивания.
7 AI кейсов для бизнеса, которые я бы точно попробовал интегрировать (будь у меня бизнес)
Стало интересно изучить то, какие реальные кейсы применения ИИ можно придумать для бизнесаУсловия кейсовПрименимы для 90% бизнесовMVP можно собрать за 2-3 дня. По моей скромной оценкеНе требует data scientist'овНе vibe marketing / vibe coding. Потому что это отдельный пласт ИИшек, там можно еще 100+ кейсов придуматьЯ сам это делал либо видел создание со стороныСписок кейсов в статье, которые я посчитал интересными для подробного изучения👻 Запросы Natural language → Model Context Protocol → SQL👋 AI поддержка и обработка новых клиентов🔥AI-продуктовая аналитика
Как ИИ упрощает работу системного аналитика
Привет, Хабр. Меня зовут Паша, и в сфере IT я уже 14 лет. Из которых 7,5 лет проработал в госсекторе, можно сказать, фулстек-специалистом — от ремонтов компьютеров до разработки сайтов и приложений. После ушел работать в банковский сектор, в котором уже 6,5 лет работаю в роли системного аналитика. В этой статье хочу рассказать, как в размеренную жизнь системного аналитика ворвался ИИ и как он помогает в повседневной жизни быстрее решать рутинные задачи. Например, описание API и состоваление UML диаграмм в рутинные Confluence.
Разгон Мандельброта: SIMD с бубнами, OpenMP и CUDA
Построение множества Мандельброта — классический пример чрезвычайно параллельной задачи (embarrassingly parallel problem).Вначале мы разберем наивную реализацию, поиграемся с интринсиками (intrinsics) и, не теряя переносимости, заставим компилятор генерировать нам SIMD-инструкции. Далее добавим многопоточность и в заключение обесценим все наши старания несколькими строчками на CUDA.
Как использовать японские подходы в IT. Часть 3: защита от дурака
На одного мудреца приходится 10 000 дураков. Японская пословица. (こんにちは) Конничива! Я Виктор, менеджер проектов в Selectel. В предыдущих частях мы разобрались, что такое кайдзен, а также обсудили, как подходить к нему концептуально. Добро пожаловать в третью часть цикла о применении TPS/TBP (Toyota Production System/Toyota Business Practice) на практике в IT.
Квантизация
Автор статьи: Марк Блуменау - Сотрудник научно-исследовательских институтов ФИАН, ИЗМИРАН, ИФТТ, преподаватель Школы Высшей Математики
Самые быстрые алгоритмы распределенного и асинхронного обучения (с точки зрения теории)
Всем привет! Меня зовут Александр Тюрин, я руководитель группы «Методы оптимизации в машинном обучении» в AIRI и старший преподаватель Сколтеха. Мы с коллегами занимаемся оптимизацией распределённого обучения — это довольно актуальная проблема, учитывая, что современные модели обучаются на многих тысячах GPU. За последние 2 года нам удалось сделать несколько открытий в асинхронных методах оптимизации, которые мы изложили в 5 статьях на NeurIPS и ICLR. В этой статье я расскажу, в чём заключаются особенности распределённого обучения и что нового привнесли в него мы с точки зрения теории.
Как не потерять деньги и команду, пока внедряешь ИИ в e-commerce: обсудим на митапе «Ecom и Вино»
21 марта стартует второй сезон наших встреч «Ecom и Вино». Начинаем с горячей темы: как не потерять деньги и команду, пока внедряешь искусственный интеллект в ecom-продукт.
