Последние сообщения

Отличная новость о получении аккредитации ДСТ Глобал! Как представитель бизнеса, ищущего надежных ИТ-партнеров, я особенно ценю тот факт, что компания соответствует государственным стандартам качества. Это значительно снижает риски при выборе подрядчика для реализации проектов цифровой трансформации.

Особенно впечатляет комплексный подход компании к развитию: инвестиции в кадры, внедрение современных методологий и внимание к информационной безопасности. В наше время, когда кибербезопасность становится приоритетом номер один, такой подход внушает доверие.

Наличие собственной платформы и готовых решений говорит о том, что компания не просто следует трендам, а создает собственные инновационные продукты. Это именно то, что нужно современному бизнесу для эффективной цифровизации процессов.

Поздравляю команду ДСТ Глобал с этим важным достижением! Уверен, что государственная аккредитация станет новым этапом в развитии компании и откроет дополнительные возможности для сотрудничества с ведущими игроками рынка.

Поздравляю команду ДСТ Глобал с получением государственной аккредитации! Это значимое достижение подтверждает высокий уровень профессионализма компании и её вклад в развитие отечественной ИТ-сферы. Особенно впечатляет тот факт, что аккредитация получена на фоне растущей конкуренции в отрасли.

Получение такого статуса — это не просто формальное признание, а реальное подтверждение того, что компания соответствует строгим требованиям в области разработки ПО и цифровой трансформации. Особенно важно отметить, что ДСТ Глобал уделяет особое внимание информационной безопасности своих решений, что в современных условиях является критически важным фактором.

Разработка собственного фреймворка DST Platform — это серьезный шаг вперед, который демонстрирует потенциал компании в создании инновационных решений. Восемь готовых коробочных решений на базе платформы говорят о практическом применении разработок и их востребованности на рынке.

Уверен, что государственная аккредитация откроет для ДСТ Глобал новые возможности для развития и реализации амбициозных проектов в сфере цифровизации российской экономики.

Получение государственной ИТ-аккредитации компанией ДСТ Глобал — это действительно значимое событие для всей отрасли. Это подтверждение высокого уровня профессионализма и компетенций команды, что, безусловно, укрепляет доверие клиентов и партнеров. Я уверен, что с этой аккредитацией компания сможет реализовать еще больше инновационных проектов и внести весомый вклад в цифровизацию экономики России.

Кроме того, аккредитация открывает новые горизонты для ДСТ Глобал, позволяя им участвовать в государственных инициативах и программах поддержки. Это не только повысит их конкурентоспособность, но и даст возможность предложить клиентам более качественные и современные решения. Я с нетерпением жду, какие новые продукты и услуги они представят в будущем!

Очень хорошая новость, рада что компания в которой работаю вкладывает ресурсы не только в собственный бизнес но и делает полезное для страны, лично я считаю что так должны поступать все компании в это сложное для нас всех время 

Поздравляю с аккредитацией! Как разработчик, я всегда ищу компании, которые инвестируют в развитие технологий и поддерживают своих сотрудников. Новость об аккредитации говорит о том, что ДСТ Глобал серьезно относится к своей работе и стремится к высоким стандартам. 

Интересно узнать больше о вашей команде разработчиков и технологическом стеке, который вы используете. Возможно, это отличная возможность для меня присоединиться к вашей компании!

Поздравляю ДСТ Глобал с ИТ-аккредитацией! Это отличное достижение и важный шаг для компании. Разработка на платформе DST Platform выглядит многообещающе. Интересно, планируете ли вы развивать сотрудничество с другими компаниями, работающими в смежных областях, например, в области машинного обучения или кибербезопасности? Мне кажется, совместные проекты могли бы принести пользу всему ИТ-сообществу.

Если из основного то аккредитация открывает новые возможности для участия в государственных программах. Повышает доверие со стороны клиентов и партнеров. Является результатом многолетней работы и инвестиций в развитие.

А какие собственно возможности дает ИТ-аккредитация в Минцифры? Зачем она вообще нужна?

Виталий Науменко

Аккредитация, выдаваемая Минцифры РФ, представляет собой не просто формальное подтверждение соответствия компании определенным критериям, но и открывает целый ряд значимых возможностей для развития бизнеса в сфере информационных технологий.

В первую очередь, аккредитация позволяет компаниям претендовать на государственную поддержку, включая налоговые льготы, гранты и другие формы финансовой помощи, направленные на стимулирование развития ИТ-сектора. Это может существенно снизить финансовую нагрузку на компанию и высвободить ресурсы для инвестиций в новые разработки, расширение штата и укрепление материально-технической базы.

Кроме того, аккредитация дает право участвовать в государственных закупках и конкурсах, что открывает доступ к крупным и стабильным заказам от государственных организаций. Это позволяет компаниям расширить свою клиентскую базу, укрепить свои позиции на рынке и получить ценный опыт реализации масштабных проектов.

Помимо финансовых и коммерческих преимуществ, аккредитация также повышает имидж и репутацию компании в глазах клиентов, партнеров и инвесторов. Она служит своего рода знаком качества, подтверждающим высокий уровень компетенций, надежность и соответствие современным стандартам в сфере информационных технологий. Это, в свою очередь, способствует привлечению новых клиентов, укреплению доверия со стороны партнеров и привлечению инвестиций.

В конечном итоге, ИТ-аккредитация от Минцифры является важным инструментом для развития и укрепления бизнеса в сфере информационных технологий, предоставляя компаниям доступ к ресурсам, возможностям и признанию, необходимым для успешной реализации своих целей.

А какие собственно возможности дает ИТ-аккредитация в Минцифры? Зачем она вообще нужна?

Приветствую решение Минцифры! Аккредитация ДСТ Глобал — это заслуженное признание вклада компании в развитие российской ИТ-индустрии. Уверен, что экспертиза и опыт ДСТ Глобал будут востребованы в реализации масштабных проектов по цифровой трансформации различных отраслей экономики. Желаю компании дальнейших успехов и новых технологических прорывов!

Поздравляю ДСТ Глобал с получением аккредитации! Мы работаем с этой компанией уже несколько лет и убедились в их профессионализме и ответственном подходе к решению задач. Особенно хочу отметить эффективность DST Platform, которая помогла нам значительно оптимизировать бизнес-процессы и повысить конкурентоспособность. Уверен, что аккредитация станет новым стимулом для дальнейшего развития компании и позволит им предложить рынку еще больше инновационных решений.

Машинное обучение — так называется схема благодаря которой алгоритм может подстраиваться под требуемый результат (грубо говоря самоулучшаться), дип лернинг — это машинное обучение на большом объеме данных, искусственный интеллект — изначально под этим подразумевали искусственный разум (такой же как у тебя например, только искусственно созданный), но сейчас все больше просто подразумевают хоть какие-то признаки самостоятельного принятия решений (уже якобы интеллект), вобщем это уже категории из философии, а не программирования. Предполагается что машинное обучение — одна из основ для искусственного интеллекта.

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

DST Global

Вот очень точный ответ. Разберем эти концепции по порядку, двигаясь от общего к частному:

Искусственный интеллект можно сравнить с мозгом человека — это общая способность решать интеллектуальные задачи. Он включает в себя:

— Системы экспертные

— Робототехнику

— Компьютерное зрение

— Машинное обучение

Машинное обучение — это конкретный метод реализации искусственного интеллекта. Это как обучение ребенка на примерах:

— Классификация данных

— Прогнозирование

— Распознавание паттернов

— Автоматическое улучшение результатов

Deep Learning — это продвинутая форма машинного обучения, основанная на:

— Нейронных сетях

— Многослойной обработке данных

— Способности к самообучению

— Решению сложных нелинейных задач

Простыми словами:

— ИИ — это цель (создать умный компьютер)

— Машинное обучение — это путь к достижению этой цели

— Deep Learning — это современный, наиболее эффективный способ реализации машинного обучения

Все эти технологии взаимосвязаны и развиваются вместе, при этом каждая последующая является более специализированной и сложной версией предыдущей.

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

Машинное обучение это область AI. Deep Learning это область машинного обучения. Big Data — большие данные(???), которые нужны для всех терминов, которые тебя интересуют. Наука о данных = все выше перечисленное + еще больше.