Эту задачу нейросеть провалила, зато осилила задачу на формулу полной вероятности — причём более простым способом, чем тот, что предлагается в задачнике. А ещё ИИ хорошо справился с заданиями на логику 👽
Протестировали #возможности новой генеративной модели Yandex GPT3 и сделали выводы о том, можно ли доверять ей домашку по матанализу, теорверу и другим дисциплинам.
Математика — царица наук и компьютерных игр. Без неё мы бы сейчас не играли в Minecraft, Grand Theft Auto V и The Sims с таким удовольствием 🤌🏻
Где и как её используют? Рассказывает Никита Лисица — #эксперт, который работает в команде мобильного рендеринга карт Яндекса, ведёт два курса по компьютерной графике в СПбГУ и в свободное время создаёт игры.
В Журнале, кстати, вышло большое интервью с Никитой: про обучение геймдеву и разработку игр.
👾, если любите матан.
🗿, если не любите, но ради игр всё-таки учите.
Перегрелись, но не из-за жары на улице. Замеряем температуру: от чего плавится ваш компьютер?
🧑🏻💻 От курсов, до которых не доходили руки
🔥 От поиска стажировок и составления резюме
👾 От компьютерных игр и сериалов
Найти ошибку в тупиковом алгоритме, оптимизировать код и помочь быстро перейти на другой язык программирования — всё это умеет копайлот. Он работает на основе искусственного интеллекта и легко интегрируется в популярные редакторы кода или IDE.
В карточках спойлерим #возможности копайлотов. А студентов, джунов и профи зовём в новую статью: там оставили подсказки по установке и использованию ИИ-ассистентов в учёбе и работе.
На втором курсе студенты ШАДа выбирают исследовательский проект. В его основе лежит реальная проблема из индустрии, которую ребятам предстоит решить вместе с менторами.
Валентин Коновалов взял тему улучшения распознавания QR-кодов за счёт препроцессинга — и работал над проектом вместе с Валерием Ильиным, руководителем группы разработки компьютерного зрения робототехники Яндекс Маркета.
Мы поговорили со студентом и его наставником о проекте и формате менторства. Плюсы уже сложили в карточки, а подробные #истории оставили в новом материале.
С каждого, кто хочет себе такого же ментора, — по огоньку 🔥
После ШАД будущее круто меняется, и это подтверждают цифры. У 28% выпускников начинается карьера в IT. А 58% ребят, которые уже работают в сфере, устраиваются в более интересные компании, растут в должности и доходе.
Путь джедая машинного обучения начинается с поступления — сейчас в ШАД как раз идёт новый набор. Разложили шаги в карточках, а за подробностями зовём в Журнал: там #эксперт и руководитель ML-направления ШАД Валентина Бронер рассказывает, как готовиться к отбору и чего ждать от учёбы.
Собрали в дайджесте #возможности, которые открывают новые технологии. Пригодятся в учёбе — забирайте с собой 🤝
1. Число англоязычных студенческих программ, связанных с искусственным интеллектом, выросло втрое с 2017 года. Об этом пишет Стэнфордский университет в отчёте AI Index Report 2024.
Международные вузы запускают все больше курсов по AI — Россия тоже следует этому образовательному тренду.
2. Институт AIRI залил в открытый доступ OmniFusion — первую в нашей стране мультимодальную языковую модель, которая умеет отвечать на вопросы по картинкам, а в перспективе — по аудио, 3D и видеоконтенту.
В основе проекта — совмещение предварительно обученной модели и визуальных энкодеров, которые кодируют информацию с изображения в числовой вектор. У технологии большой потенциал: с помощью неё, например, можно будет быстро расшифровывать медицинские снимки. Ставим лайк за междисциплинарность и снова убеждаемся: образование в сфере ML открывает путь не только в IT-компании.
3. Google выкатил апдейт Gemini 1.5 Pro: теперь она умеет слушать аудиофайлы и пересобирать их в тексты.
Обновлённая языковая модель сможет вести конспекты лекций, расшифровывать семинары и делать самапы конференций, которые вы не успеваете посмотреть. А освободившееся время можно потратить на более сложные и важные задачи. Ну или на то, чтобы наконец выспаться.
Кстати, вы бы что выбрали? Пишите в комментариях и ставьте ❤️, если хотите получать такие подборки новостей чаще.
Прочитали исследование НИУ ВШЭ и узнали, что после окончания вуза у ребят мало не только хардов, но и софтов — так говорят сами выпускники. Харды мы активно качаем в Школе анализа данных (кстати, как раз сейчас идёт набор) и на партнёрских университетских программах Яндекса — а про софты говорим сегодня в карточках!
Их собрал Виктор Юрченко — наш #эксперт, руководитель группы компьютерного зрения для видеоаналитики в Яндекс Маркете и преподаватель ШАД. Он рассказал про софты, на которые сам обращает внимание при собеседовании в команду разработки.
В зависимости от компании и вашей роли значимость конкретных навыков может меняться. Поделитесь: какие софты развиваете сейчас вы и где планируете их применять?
Мы рассказывали про создание музыки с помощью нейросетей — и говорили об этом, как о классных возможностях. Но профессиональные исполнители смотрят на искусственный интеллект с опаской: они даже подписали открытое письмо разработчикам, где призвали прекратить использовать ИИ для написания музыки.
Поэтому вопрос: а вы бы напряглись, если бы нейросеть научилась писать хороший код за вас? И чем бы тогда занялись, если не программированием?
Зовём на #диалог в комменты 🧐
Новые нейросети появляются каждый день, у старых выходят апдейты и классные фичи — все эти #возможности активно тестируют и используют разработчики, маркетологи, дизайнеры и другие ваши будущие коллеги из IT.
4 апреля в 13:00 Яндекс Практикум проведёт прямой эфир «Как разные специалисты могут применять нейросети в работе». Эксперты расскажут, почему нейросеть иногда галлюцинирует и как она помогает в учёбе и рабочих задачах. А ещё поделятся хаками, как писать промт, чтобы получился нужный результат.
Сохраните ссылку и подключайтесь по ней в день эфира. А если есть вопросы для спикеров, оставьте их в комментариях — мы всё передадим.
Если бы этот пост был капсулой времени, мы бы поставили отложку на две-тысячи-сорок-какой-нибудь год. Но советы в будущее, которые собрали студенты с проектов Яндекс Образования, актуальны прямо сейчас — так что мы делимся ими сегодня.
Вторую часть поста ищите у Яндекс Практикума — там студенты отправили советы себе в прошлое.
Спойлер: многие рекомендации пересекаются. Неважно, где, когда и чему вы учитесь — важны вы сами.
Несколько лет назад все горячо обсуждали интернет вещей и даже строили под него сети 5G. Но будущее наступает медленнее, чем многие планировали: девайсы тормозят из-за нестабильной связи, а устройства от разных производителей плохо совмещаются друг с другом.
С какими сложностями сталкиваются IoT-специалисты, почему это перспективная сфера и какие навыки нужны, чтобы развивать технологию?
В новом интервью рассказывает Александр Тимченко — #эксперт, выпускник ШАДа и руководитель команды Умного дома в Яндексе 🧠
Умная камера не всегда может отличить нос собаки от разлитой туши. Но если использовать хорошо обученную модель, можно выкрутить #возможности компьютерного зрения на максимум и применять их в учёбе.
→ Не конспектировать лекцию, а фотографировать слайды и применять распознавание текста
→ Решать уравнения и другие математические задачи по снимку
→ Быстро переводить тексты
Как устроено компьютерное зрение, какие сложности преодолевают разработчикам прямо сейчас и куда можно внедрить эти технологии в будущем?
Рассказывает Любовь Жаркова — #эксперт и менеджер проектов службы компьютерного зрения в Яндексе.
☝🏻 Это Даша — студентка ШАДа и выпускница СПбГУ, которая обучает нейросети предсказывать пеплопад на Камчатке. Мы уже рассказывали, как ребята из ШАДа вместе со специалистами из Yandex Cloud, Карт и Погоды разработали сервис для прогноза распространения пепла — почитайте пост на канале Яндекс Образования, если пропустили.
Как Даша попала в проект, что делает для его развития и какие у неё планы на будущее? Спросили обо всём в интервью и собрали #истории, которые мотивируют — вдохновляйтесь!
Знаем: вы часто ищете музыку, которая помогает концентрироваться и настраивает на учёбу. Поэтому мы создали lofi-плейлист и написали треки, которые помогают фокусироваться. А ещё нарисовали стол студента: на нём собраны пасхалки про Яндекс — сколько и какие нашли?
Включайте сами и отправляйте ссылку в учебные чаты — будем кодить под один плейлист вместе.
Список чтения на лето много лет:
1. Дуглас Хофштадтер «Гёдель, Эшер, Бах»
Это тысячестраничная книга, которую читают годами — но мы перескажем её суть в двух предложениях. Системы, которые кажутся нам сложными (например математические законы и фуги Баха) на самом деле состоят из простых элементов, которые многократно повторяются, цитируют сами себя и так развиваются. Мы и всё, что нас окружает, — это просто снежные комки из случайностей.
Ну, вроде разобрались. Тогда зачем читать все 1000 страниц? Отвечаем в статье.
🔥 — если приняли вызов
👀 — если не приняли, потому что с клиповым мышлением тяжело даже статьи до конца дочитать
Достаём шпаргалку — нет, не для сессии, а для старта во Flutter-разработке.
1. Прочитать хендбук
2. Изучить документацию Dart и Flutter
3. Посмотреть плейлист Школы мобильной разработки
4. Подписаться на профессиональные каналы
Больше про нужные #навыки и то, как их подтянуть, — в новой статье. Всем 👾
Клавиши такие же горячие, как конец учебного года. Оставили #фан-подсказки, чтобы свернуть все окна и уйти в закат на майских праздниках.
Читать полностью…«А VR-гарнитуру ты дома не забыл???» и ещё четыре догадки, каким станет образование в будущем. Первые две проспойлерили в карточках, остальные — вместе с подробным разбором — положили в новую статью.
Читайте и пишите: какой тренд вдохновил больше всего?
Мы протестировали #возможности трёх нейросетей, которые умеют создавать графики для курсовых и дипломов.
🔖Краткий вывод: ИИ может сделать схему за несколько секунд, но она не всегда получается наглядной и понятной. Зато у нейросетей есть потенциал, если использовать их в связке: например, один ИИ собирает данные, а другой рисует много графиков — в этом случае процесс оформления учебных работ можно заметно ускорить.
🔖Подробный разбор: https://clck.ru/3AFi2x.
Не чистите данные, максимально нагружайте компьютер и будьте спонтанными в обучении, если планируете создать глупую языковую модель. А если хотите, чтобы она была умной и эффективной, листайте карточки и новую главу по ML в хендбуке от ШАД.
Её написал Евгений Косарев — #эксперт по машинному обучению. В главе он рассказывает про языковые модели, начиная с их исторического развития и заканчивая современными подходами. А ещё даёт практические советы по обучению вашей собственной GPT-модели.
Читать и качать скилы в Machine Learning 👾
Если из-за учёбы и рабочих задач вы пропустили первый месяц весны, то ничем помочь не можем — прошлого не вернуть. Но кое-что из этого прошлого можно забрать в будущее — наши мартовские статьи.
Собрали дайджест: полезного, интересного, вдохновляющего 🧠
Как нейросети переводят видео и создают субтитры — руководитель направления медиапотребления в Яндекс Браузере Сергей Корбан рассказал про создание автоматических субтитров.
Как машины учатся видеть — менеджер проектов службы компьютерного зрения в Яндексе Любовь Жаркова объяснила суть Computer Vision и его роль в будущем.
Что такое интернет вещей и как он развивается — руководитель команды Умного дома Александр Тимченко поделился перспективами IoT и навыками, которые нужны в этой сфере.
Если вы слушали наш подкаст «Войти в айти», то знакомы с Арсением. Это один из ведущих подкаста, студент первого курса ФКН ВШЭ и выпускник Яндекс Лицея, где теперь он менторит ребят на специализации «Веб-разработка на Django».
Арсению всего 19, и такие #истории заряжают. Как он пришёл в IT, какие пары в университете даются сложнее всего и почему стоит начать учить Golang прямо сейчас — в интервью.
В этом году вместе с ИТМО мы снова открываем набор на программу для выпускников бакалавриата 😎
На ней студенты учатся проектировать сложные программные системы и становятся мидлами, которых хантят IT-компании. А первокурсник Эмир, с которым мы на днях поболтали, заверяет, что полученные знания помогают ему проходить собеседования уже сейчас.
Добавляем его опыт в рубрику #истории и рассказываем, как Эмир поступал и чему успел научиться за первый семестр. Если вдохновитесь — почитать подробнее о программе можно на канале Яндекс Образования.
Мы уже писали статью о технологиях, которые позволили учёным сделать телекинез реальностью.
А сейчас с интересом наблюдаем, как нейроинтерфейсы развивает Илон Маск. По его словам, первый человек с вживленным мозговым чипом хорошо себя чувствует и уже может управлять курсором мыши, просто подумав об этом. В будущем он сможет контролировать все гаджеты силой мысли.
Вы в каком лагере: «Вау, хочу такой чип себе» или «😳😳😳😳😳»?
Зовём на #диалог в комментариях!
Уверенно рассуждать на незнакомую тему умеют не только студенты на сессии (помашите в комментариях, если это вы 👋🏻), но и искусственный интеллект. Он может подобрать ненадёжный источник, неправильно перевести текст и просто выдумать ответ.
Как уберечь себя от промахов и проверить нейросеть?
Нет, вам не показалось. Просто матрица опять заглючила!
Где бы вы кодили, если бы попали в параллельную #фан-вселенную?
👾 — печатали на машинке
🦄 — вышивали крестиком
🗿 — скучали по вселенной, где всё-таки есть компьютеры
✅ Штатив для телефона, чтобы записывать семинары
✅Своя клавиатура для университетских компьютеров
✅Складная кружка, чтобы в любой непонятной ситуации заваривать чай
Эти вещи обязательно должны быть в стартер-паке студента-айтишника — так считают ребята из ФКН ВШЭ, которых мы на днях опросили. Больше предметов из категории must оставили на визуале!
А вы что добавите в свой #фан и стади-пак?