Комментарии

ИИ используется в разработке программных решений на следующих этапах:

Сбор технических требований

Цифровые ассистенты анализируют документы с собранными требованиями, указывают на разногласия в тексте, нестыковки в цифрах, единицах измерений, суммах и предлагают возможные решения.

Быстрое прототипирование

Преобразование бизнес-требований в программный код обычно занимает месяцы или даже годы. Однако машинное обучение значительно сокращает этот процесс, позволяя специалистам с меньшим опытом использовать методы разработки естественного языка или визуального интерфейса для создания прототипа.

Кодирование

В процессе написания кода, работающая на базе ИИ система автозаполнения предлагает рекомендации для завершения строчек кода. Интеллектуальные помощники сокращают время на создание кода на 50%. Дополнительно они могут рекомендовать обратиться к связанным документам, лучшим практикам и дать примеры кода.

Анализ и обработка ошибок

Виртуальный ассистент может извлекать уроки из прошлого опыта, чтобы выявлять типичные ошибки и автоматически помечать их на этапе разработки. Машинное обучение можно использовать для анализа системных журналов для быстрого и даже упреждающего выявления ошибок.

Автоматический рефакторинг кода

Чистый код необходим для совместной работы и долгосрочного обслуживания. По мере развития компании, программные решения могут изменяться, и остро встает вопрос о том, как модифицировать код для лучшей работы приложений. Машинное обучение используется в этом случае с целью анализа кода и автоматической оптимизации кода для легкой интерпретируемости и повышения производительности.

Тестирование

Автоматизированные системы тестирования используют ИИ не только для того, чтобы запускать процесс тестирования, но и для создания test кейсов.

Ввод в эксплуатацию

Иногда ошибки в программном коде становятся явными только после того, как программное обеспечение введено в эксплуатацию. Но AI-инструменты предотвращают подобные ситуации, проверяя статистику предыдущих релизов и логи приложений.

Управление проектами

Разработка программного обеспечения иногда выходит за рамки бюджета и графика. Системы продвинутой аналитики позволяют использовать данные большого количества проектов по разработке ПО для прогнозирования технических задач, необходимых ресурсов и времени на выполнение проекта. Машинное обучение может извлекать данные из прошлых проектов, такие как истории пользователей, определения функций, оценки и фактические условия, для более точного прогнозирования рабочей нагрузки и бюджета.

Хотелось бы подробней узнать про конкретные области применения искусственного интеллекта при разработке ПО, на каких этапах и какие инструменты

ИИ используется в разработке программных решений на следующих этапах:

Сбор технических требований

Цифровые ассистенты анализируют документы с собранными требованиями, указывают на разногласия в тексте, нестыковки в цифрах, единицах измерений, суммах и предлагают возможные решения.

Быстрое прототипирование

Преобразование бизнес-требований в программный код обычно занимает месяцы или даже годы. Однако машинное обучение значительно сокращает этот процесс, позволяя специалистам с меньшим опытом использовать методы разработки естественного языка или визуального интерфейса для создания прототипа.

Кодирование

В процессе написания кода, работающая на базе ИИ система автозаполнения предлагает рекомендации для завершения строчек кода. Интеллектуальные помощники сокращают время на создание кода на 50%. Дополнительно они могут рекомендовать обратиться к связанным документам, лучшим практикам и дать примеры кода.

Анализ и обработка ошибок

Виртуальный ассистент может извлекать уроки из прошлого опыта, чтобы выявлять типичные ошибки и автоматически помечать их на этапе разработки. Машинное обучение можно использовать для анализа системных журналов для быстрого и даже упреждающего выявления ошибок.

Автоматический рефакторинг кода

Чистый код необходим для совместной работы и долгосрочного обслуживания. По мере развития компании, программные решения могут изменяться, и остро встает вопрос о том, как модифицировать код для лучшей работы приложений. Машинное обучение используется в этом случае с целью анализа кода и автоматической оптимизации кода для легкой интерпретируемости и повышения производительности.

Тестирование

Автоматизированные системы тестирования используют ИИ не только для того, чтобы запускать процесс тестирования, но и для создания test кейсов.

Ввод в эксплуатацию

Иногда ошибки в программном коде становятся явными только после того, как программное обеспечение введено в эксплуатацию. Но AI-инструменты предотвращают подобные ситуации, проверяя статистику предыдущих релизов и логи приложений.

Управление проектами

Разработка программного обеспечения иногда выходит за рамки бюджета и графика. Системы продвинутой аналитики позволяют использовать данные большого количества проектов по разработке ПО для прогнозирования технических задач, необходимых ресурсов и времени на выполнение проекта. Машинное обучение может извлекать данные из прошлых проектов, такие как истории пользователей, определения функций, оценки и фактические условия, для более точного прогнозирования рабочей нагрузки и бюджета.

Хотелось бы подробней узнать про конкретные области применения искусственного интеллекта при разработке ПО, на каких этапах и какие инструменты

Приходит время нового программного обеспечения – Software 2.0. Оно будет на порядок сложнее существующих разработок и его будут помогать разрабатывать машинное обучение и нейронные сети.

Модели машинного обучения находят важные функции и закономерности в данных, а области, которые больше всего выигрывают от программного обеспечения 2.0, включают компьютерное зрение, распознавание речи, машинный перевод, игры, робототехнику и базы данных.

Огромный потенциал эмоционального ИИ наблюдается и в HR-области. Наша команда как раз-таки сейчас проводит исследования для разработки инструментов по эффективному подбору персонала. В эру удаленного сотрудничества (и вряд ли эта эра увидит свой закат в ближайшем будущем) ЭИИ уже в скором времени станет верным ассистентом HR-специалистов для анализа эмоционального состояния кандидата, а также его психологического портрета — все то, на что на расстоянии обратить внимание значительно сложнее, нежели вживую.

Между тем, преимущества ЭИИ могут быть раскрыты в полней мере не только в области рекрутинга, но и в рамках создания продуктивной рабочей среды: оценка степени выгорания, соответствия психотипов, уровень стресса и оценка способностей справляться со сложными задачами — та информация, которая зачастую остается незамеченной сотрудниками по работе с персоналом, несомненно, станет неотъемлемым бизнес-компонентом при выстраивании как начинающих стартапов, так и развитии уже крупных и успешных корпораций и будет доступен для всех участников бизнес-рынка.

Элементы такой передовой технологии будут быстро распространяться среди сфер человеческой жизни. Скептицизм всегда сопровождает многие открытия и находки, но, к счастью, здравый разум неизменно побеждает. Именно поэтому у нас есть шанс наслаждаться “искусственным” светом, мобильной связью и скоростным интернетом. Не так давно многое из этого казалось фантастикой.

Когда мы говорим о будущем, то мыслим о чем-то далеком и гипотетическом. О чем-то невозможном, а потому туманном. Правда, конечно же, в том, что будущее начинается сегодня. Сейчас. И эмоциональный искусственный интеллект способен помочь нам сделать наше будущее значительно осознаннее и благополучнее. Помочь стать эмоционально осознаннее.

Сама по себе технология эмоционального искусственного интеллекта крайне комплексная и объединяет разработки сразу нескольких научных дисциплин: компьютерные и когнитивные науки, психологию и нейробиологию, социологию и лингвистику. Именно такая тесная взаимосвязь между научными направлениями создает плодотворную почву для развития эффективного эмоционального ИИ.

Различные подходы и технологические инструменты расширяют диапазон возможностей распознавания человеческих эмоций, которые считываются с помощью видео, аудио и других биометрических сенсоров. Полученные данные обрабатываются алгоритмами машинного обучения, определяя способ, тип, тональность и эмоциональность ответной реакции. Кроме того, системы эмоционального ИИ отличаются друг от друга по своим предназначениям и целям.

Еще совсем недавно, до периода пандемии, мир выглядел совершенно незыблемым и безграничным: лишь фантастический поворот событий мог нарушить привычный ход наших жизней. Однако, поворот оказался весьма реальным, как и всё, что за ним скрывалось. Так, эмоциональный искусственный интеллект буквально за два года из феномена гипотетического будущего превратился в активно развивающуюся технологию, призванную помочь людям узнать больше о самих себе и природе человеческих эмоций.

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Очень крутая платформа, давно не видел такого функционала и чтоб все работало, установил и все уже есть, по сравнению с другими CMS DST Маркетплейс просто гигант

Примерно так же “ведет” себя легаси. Поэтому работа программиста, который взялся за задачу модернизировать и “вдохнуть вторую жизнь” в проект, должна быть в некой степени ювелирной. Большинство программистов пытаются избегать и вообще “спрыгнуть с темы” технического долга. Даже составил хит-парад самых распространенных цитат, которые приходилось слышать от программистов, оказавшихся в условиях legacy:

— Мы делали “просто” сайт, а теперь вы хотите получить новую “плюшку”, и нам нужно все это переписать, так как у нас легаси…
— Никто не знает, как это работает…
— Чтобы добавить модуль, необходимо весь сайт проверить — только так мы поймем, что и где может вылезти…
— Я туда не полезу ни в коем случае, там уже все плохо…

Но опыт в программировании показывает, что жизнь после legacy существует. Ведь в программировании нет проблем. Есть только задачи, которые нужно решать. И перед составлением плана действий “по преодолению наследственного кода” нужно понять, насколько плохо обстоят дела на проекте в целом. По ходу практики выделил 6 стадий проблемности проекта:

В целом схоже с местами где я работал, но везде все ровно по своему делают.
Никто не придерживается канона

Проработав долго менеджером-проектов с разработчиками я бы выделила следующие вопросы:

Что такое этап разработки и продюсирование?

Среды могут значительно различаться по размеру: среда разработки обычно представляет собой рабочую станцию отдельного разработчика, а производственная среда может представлять собой сеть из множества географически распределенных машин в центрах обработки данных или виртуальных машин в облачных вычислениях.

Что такое тестовый продукт для разработчиков?

Разработка, тестирование, приемка и производство (DTAP) — это поэтапный подход к тестированию и развертыванию программного обеспечения. Четыре буквы в DTAP обозначают следующие общие этапы: Разработка: программа или компонент разрабатываются в системе разработки. Эта среда разработки может не иметь возможностей тестирования.

В чем разница между Dev Test и Prod Environment?

В то время как среда разработки может содержать несколько различных версий продукта или обновления, над которыми ведется работа и тестирование, производственная среда содержит только окончательную версию продукта, чтобы избежать путаницы или уязвимостей безопасности.

Что такое DEV и Staging?

Разработчики тестируют свой код на сервере, предназначенном для разработки, чтобы увидеть, будет ли это приложение работать с другим кодом. Проще говоря, этот сервер представляет собой коробку разработки. Как только разработчик убедится, что приложение готово к работе в прайм-тайм, оно перемещается на промежуточный сервер.

Что такое рабочая среда Dev UAT?

В течение жизненного цикла проекта код будет создаваться и распространяться в различные промежуточные среды, такие как разработка (DEV), системное интеграционное тестирование (SIT), пользовательское приемочное тестирование (UAT), предпроизводственная подготовка (PRE) и производственная (PROD). ).

В чем разница между стадированием и UAT?

Промежуточная среда будет находиться под контролем операционной группы, чтобы обеспечить правильное развертывание. Среда пользовательского приемочного тестирования (UAT) будет использоваться командой заказчика. Также может существовать среда производственных снимков для воспроизведения проблем клиентов.

В чем разница между prod и QA?

Среда контроля качества — это место, где вы тестируете процедуру обновления на данных, аппаратном и программном обеспечении, которые точно имитируют производственную среду, и где вы позволяете предполагаемым пользователям тестировать полученное приложение Waveset. В производственной среде приложение Waveset действительно доступно для использования в бизнесе.

В чем разница между промежуточной средой и средой тестирования?

Среда тестирования помогает убедиться, что каждый компонент выполняет свою работу. Между тем, промежуточная среда гарантирует, что каждый компонент по-прежнему выполняет свою работу, а все остальное происходит вокруг него. И то, и другое поможет вам не сойти с правильного пути.

Что такое «прод» и «непрод»?

Производственная и непроизводственная среды логически и физически разделены. Среды разработки, обеспечения качества и производства используют отдельное оборудование и среды, управление которыми осуществляется отдельно. Производственные данные не реплицируются и не используются в непроизводственных средах. На уровень выше: Безопасность данных.

В чем разница между UAT и производством?

База данных, которая используется при ежедневной обработке транзакций. После завершения UAT данные перемещаются на PROD Server. Производственная среда также называется живой, особенно для серверов, поскольку это среда, с которой пользователи напрямую взаимодействуют. Здесь хранятся живые данные.

Что такое среды разработки/тестирования и живая среда?

Дев, за разработку кода. Тестируйте, проверяйте и проверяйте работающий веб-сайт, прежде чем запускать новый код. Иногда его называют постановкой. Live, где разрешен только проверенный и работоспособный код.

В чем разница между развертыванием и производством?

«Выпущено»: деловой термин, определяющий функциональность, доступную конечному пользователю. «Развернуто» не обязательно означает «Выпущено». «Производственная готовность» = Приращение продукта, которое «Готово» и потенциально может быть передано конечному пользователю. «Готов к выпуску» — это синоним «Готов к производству».

Каков процесс постановки?

Промежуточная зона или зона приземления — это промежуточная область хранения, используемая для обработки данных в процессе извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Промежуточная область данных находится между источником(ами) данных и целью(ями) данных, которыми часто являются хранилища данных, витрины данных или другие репозитории данных.

Какова цель постановки?

Стадирование позволяет сравнить результаты местного лечения с национальными данными на основе общих критериев распространенности заболевания. Стадирование ускоряет обмен данными и помогает в продолжении исследований рака. Записи медицинской информации являются основным источником документации для подготовки информации.

Что такое постановка проекта?

Постановка — это деятельность или практика представления представления в процессе строительства или эксплуатации. Зона подготовки — это специально отведенная зона, где размещаются материалы и строительное оборудование для доступа на строительную площадку.

Сейчас время нишевых маркетплейсов, обще тематические такие как Озон, Мегамаркет и WB заняли свою нишу и конкурировать с ними уже нет никакой возможности.

Вместе с ростом общеизвестных крупных площадок, развиваются и небольшие нишевые площадки. И они имеют все шансы успешно конкурировать с лидерами рынка. Тут главные причины:

1. Работа на своих условиях. Собственный проект в сфере электронной коммерции позволяет бизнесу устанавливать свои правила внутри маркетплейса, а также, дает возможность получать дополнительный доход с комиссий привлеченных селлеров.

2. Экспертность. Универсальные маркетплейсы слишком масштабны и разноплановы, чтобы проявить экспертизу в том или ином продукте. Нишевые площадки тщательнее подходят к заботе о качестве поставщиков и продукции.

3. Стоимость товара. На нишевых площадках предприниматели могут работать с более высокими ценами. Такие маркетплейсы избавлены от погони клиентов за самой низкой стоимостью.