Компания «Открытые технологии» представила платформу для искусственного интеллекта «ОТ.Платформа» и собственный язык машинного обучения SMaLL. Платформа будет полностью открытой, а язык SMaLL не требует серьезных знаний в области программирования.
Язык машинного обучения, не требующий навыков программирования
«ОТ.Платформа», созданная «Открытыми технологиями», является полностью открытой и бесплатной в использовании. Компания надеется, что вокруг платформы выстроиться сообщество, которое и будет ее развивать.
SMaLL – язык машинного обучения, для работы с котором не потребуется базовых знаний в программировании и математики. Это высокоуровневый язык, который позволяет логически описать необходимую задачу без сложных конструкций и огромных мануалов.
Предполагается, что с языком SMaLL будут работать эксперты в различных областях (медицина, промышленность и т.д.). Эксперты построят объектные модели для своих областях, которые затем будут снабжены необходимым инструментарием со стороны data scientist. Далее, конечные пользователи будут работать с получившимся продуктами, абстрагируясь от математических алгоритмов.
Таким образом, data scientist по-прежнему будет востребован, говорит Власов, но он перестанет быть «узким горлышком», а конечные решения будут принимать эксперты в соответствующих областях. Еще одним преимуществом «ОТ.Платформа» станет то обстоятельство, что создание объектной модели для одной и той же предметной области можно достаточно будет создать один раз – то есть будет обеспечена цифровизация опыта экспертов из различных областей.
Барьеры на пути внедрения машинного обучения
Как говорит директор центра компетенций «Открытых технологий» Павел Волков, сейчас внедрение решений в области искусственного интеллекта сдерживается рядом барьеров. В частности, обработав различные данные, алгоритмы искусственного интеллекта могут предоставить заказчику некий результат.
Однако каким образом он был получен, остается загадкой. В результате существует недоверие к работе алгоритмов машинного обучения в медицине, безопасности и других областях, где цена ошибки слишком высока.
В связи с этим появилась потребность в отдельных специалистам по исследованиям данным – data scientist. Такой специалист, по словам Власова, не разбираясь в предметной области, должен неким «магическим» образом объяснить результат работы алгоритмов машинного обучения.
Яндекс вместе с российскими вузами и региональными институтами повышения квалификации запустит новую программу "Я Учитель". За три года в ней примут участие около 500 тысяч учителей и студентов педагогических вузов. Их научат использовать новые технологии и программные решения, которые помогут в учебном процессе. Педагогам также расскажут о методах сбора и обработки данных - с их помощью проще вести статистику успеваемости и анализировать ошибки каждого из детей. В проекте уже участвуют 24 региона.
Обучение новым навыкам от Яндекса пройдет практически каждый второй российский учитель.
"Новые технологии не обходят стороной образовательный процесс, однако задача "цифры" - дополнять, а не подменять собой образовательный процесс. Живую работу учителя невозможно заменить, но благодаря цифровым технологиям он сможет больше времени уделять, например, творческим заданиям учащихся или развитию своих образовательных программ, позабыв, что такое бумажная отчетная рутина, - считает министр просвещения Ольга Васильева. - Есть предметы, такие, как информатика, где цифровые технологии имеют большой потенциал своего применения. Важно и ценно, что Яндекс активно вовлекает методическое сообщество в развитие технологий. Я верю, что только так можно реально повысить эффективность образовательного процесса".
Как будет проходить обучение в "Я Учителе"? Оно модульное.
- Подготовлена программа курса повышения квалификации, мы получили лицензию в центе стратегии развития образования при МГУ. Мы заключаем договор с регионом, определяем, в каком объеме они готовы взять курс. Кто-то берет 6 часов, кто-то - 8, кто-то - 16, - говорит руководитель программы Ирина Савицкая - Кто-то берет "цифровое образование в школе", кто-то - "аналитику" или "нормативку". После этого методисты из регионов приезжают к нам на обучение в Москву. Вернувшись в свой регион, они обучают педагогов.
Также на сайте "Я Учитель" преподаватели получат бесплатный доступ к курсам, онлайн-сервисам, вебинарам, тематическим статьям экспертов.
Кстати, в течение ближайших лет Яндекс вложит 5 миллиардов рублей в развитие российского образования для школьников, студентов, начинающих специалистов и профессионалов. Компания подготовит 100 тысяч IT-специалистов, что составляет около 20% от работающих в IТ-сфере сегодня.
30 тысяч школьников освоят программирование в Яндекс.Лицее и московских IТ-классах.
"Компанию "Яндекс" создали люди, окончившие отечественные школы и вузы. Большинству из нас очень повезло с учителями. "Образовательная инициатива" - это возможность вернуть долг нашей системе образования. Мы понимаем, что в современном мире главная ценность - не данные, не алгоритмы, а люди, их знания, опыт и уникальные идеи. Мы хотим, чтобы в нашей стране талантливые ребята продолжали создавать умные компании и технологии завтрашнего дня", - отмечает генеральный директор Яндекса в России Елена Бунина, профессор мехмата МГУ.
Ричард Фейнман – один из крупнейших физиков-теоретиков ХХ века. Его ставят в один ряд с такими светилами как Альберт Эйнштейн и Макс Планк. Он принимал участие в разработке американской атомной бомбы. Помимо десятков научных работ, Фейнман также является создателем теории квантовой электродинамики, объясняющей движения и превращения элементарных частиц. Именно так называемые диаграммы Фейнмана стали вершиной его работы, за которую он получил Нобелевскую премию в 1965 году.
Однако помимо своих феноменальных успехов в науке, Ричард Фейнман прославился и как талантливый преподаватель. Некоторые студенты называли его «Великим Объяснителем», ведь он умел просто и понятно объяснить даже такие сложные разделы физики как квантовая теория поля.
Метод Фейнмана
Процесс обработки новой информации несложный, однако на выходе вы получите стройную и красивую историю даже из самого скучного раздела теоретической физики.
Определите ваши знания
Тезисно запишите все, что уже знаете об интересующем вас предмете. Уже известная информация выполняет роль своеобразного фильтра, который «отлавливает» новые данные, присоединяя их к уже имеющимся. Мозг просто выстраивает ассоциативные пути – это значительно легче, чем заполнять память чем-то абсолютно новым. Добавляйте новые знания в блокнот по мере их изучения. Очень удобно использовать для этого ментальные карты.
Выявите пробелы в знаниях
Неосвоенная территория – это именно то место, где происходит реальное обучение. Обучаясь, вы должны исходить не из того, что знаете, а из того, что не знаете.
Поиск пробелов в знаниях поможет вам при сборе и организации заметок в систематизированную историю (что является последним шагом). В этом вам помогут предварительные записи, где вы написали то, что знаете. Найдите свои белые пятна, а затем избавьтесь от них. Так вы будете четко отслеживать свой прогресс и не забудете о слабых местах.
Если вы что-то не знаете, возвращайтесь к книгам и учите. А затем вновь перенесите информацию в ваши заметки. Только делайте это уже своими словами.
Научите этому ребенка
Лучший способ понять что либо – научить этому другого человека. Лучший способ объяснить идею максимально просто – объяснить ее ребенку.
Запишите на листе бумаги тему, которую собираетесь изучать. Далее напишите все, что об этом знаете. Однако сделать это необходимо так, чтобы написанное мог понять даже восьмилетний ребенок. Такой метод задаст вам определенную планку. Не достигнув ее, вы не будете уверены в том, что разбираетесь в предмете совершенно отчетливо.
Используйте визуальные средства
Именно благодаря чрезвычайно простым, даже примитивным рисункам, Фейнман получил свою Нобелевскую премию. Он предложил метод графических диаграмм, которые помогали объяснять различные аспекты физики элементарных частиц. До него ученым приходилось писать целые полотна текста, чтобы описать их взаимодействия.
Человек воспринимает 90% информации с помощью зрения. Поэтому неудивительно, что визуальные данные он обрабатывает (а значит и понимает) лучше всего. И вам не нужно быть Пикассо для этого. Кружочки, стрелочки и квадратики сможет нарисовать кто угодно – вы тоже.
Где только возможно – делайте рисунки, графики и схемы. Вы не только сэкономите слова, но и подключите визуальную память, а строить аналогии и ассоциативные ряды на основе рисунков будет куда проще.
Зарплаты в ИТ в первом полугодии 2019 года: по данным калькулятора зарплат «Моего круга»
Средняя зарплата в ИТ-индустрии сейчас 100 000 руб.: в Москве — 136 000 руб., в Санкт-Петербурге — 110 000 руб., в остальных регионах — 75 000 руб.
По сравнению со 2-м полугодием 2018 года наблюдаем общий рост зарплат. В среднем по ИТ индустрии зарплаты выросли на 10% (с 90 000 рублей до 100 000 рублей), в Москве зарплаты увеличились на 13% (с 120 000 рублей до 136 000 рублей), в Санкт-Петербурге — на 10% (с 100 000 рублей до 110 000), в остальных регионах повышение медианной зарплаты составило 7% (с 70 000 рублей до 75 000 рублей).
Особенно сильным ростом отличились Objective-C (25%), Swift (24%) и Java (20%). Небольшое снижение зарплаты видим у C++ и Delphi.
Основные наблюдения
Средняя зарплата в ИТ-индустрии сейчас 100 000 руб.: в Москве — 136 000 руб., в Санкт-Петербурге — 110 000 руб., в остальных регионах — 75 000 руб.
За 1-е полугодие 2019 года зарплаты в ИТ-индустрии в целом выросли на 10% (с 90 000 руб. до 100 000 руб.).
Рост зарплат наблюдается в сфере аналитики (11%), менеджмента (8%), кадров (7%), разработки (5%) и дизайна (1,3%). Без изменений — зарплаты в поддержке, администрировании и тестировании. Снижение зарплат наблюдается в маркетинге (-8%).
Средняя зарплата в разработке сейчас 100 000 руб.: в Москве — 140 000 руб., в Санкт-Петербурге — 120 000 руб., в Уфе — 100 000 руб., в остальных регионах — 80 000 руб.
В сфере разработки наблюдаем рост зарплат по всем специализациям, кроме десктоп-разработчиков, где зарплаты не изменились. Особенно сильный рост зарплат у разработчиков игр (25%), архитекторов ПО (23%) и мобильных разработчиков (20%).
Самые высокие зарплаты по-прежнему у разработчиков на языках: Scala, Objective-C и Golang — 150 000 руб. Лидер конца 2018 года Elixir — сейчас занимает только 6 место по зарплате — 110 000 руб.
Рост зарплат почти по всем языкам программирования. Особенно сильным ростом отличились Objective-C (25%), Swift (24%) и Java (20%). Снижение зарплат по языкам C++, Delphi и Elixir, последний отличился самым сильным снижением. Зарплаты Python-разработчиков остались без изменений.
К традиционным лидерам по размеру заработных плат своих разработчиков — Лаборатории Касперского, Mail.ru, Luxoft и Альфа Банку — присоединился OZON со средней медианной зарплатой разработчиков 176 000 руб.
igor_steps
