AI takeover

Машинное обучение — мощный инструмент, но он нужен не всем. Если вы интересуетесь данными, но не готовы углубляться в трансформеры и математику — это не повод отказываться от профессии. В индустрии есть другие роли. Понятные, практичные и востребованные.

ChatGPT пишет код, делает дизайн, ведёт переговоры с клиентами. И всё это — лучше тебя. Он не устает, не спорит, не ошибается. И, кажется, скоро просто не останется задач, с которыми AI не справится быстрее и дешевле. Но есть одно: он не может быть человеком.

Разбираемся, что такое MLOps, зачем он нужен, и где этому научиться, если вы уже в ML — но всё ещё не в продакшне.

AI — технология, которая меняет рынок, рабочие процессы и карьерные планы. Мы следим за этим беспределом и собрали самые важные статьи в AI Takeover. В них — все главные тренды, курсы и инструменты, которые помогут вам оставаться в игре.

Data Science без кода? Да, такое бывает. Считается, что анализ данных — это про Python, сложные алгоритмы и тысячи строк кода. Но есть инструменты, которые позволяют работать с данными и даже строить модели машинного обучения без единой строчки кода. Разбираемся, как это возможно, какие платформы помогут заменить Python.

AI внедряется не только в нашу повседневную жизнь, но и в рабочие процессы. Нейронки могут кодить (пусть и с ошибками), давать советы, генерировать картинки и создавать музыку. Но сможет ли AI полностью заменить человека? И как это скажется на профессии разработчика в ближайшем будущем? Разбираемся со специалистами, которые уже используют нейросети в работе.

AI уже повсюду, но как рассказать об этом людям старшего поколения, чтобы они не только поняли, но и не запаниковали? Разбираемся, как доступно объяснить суть вашей работы, зачем все говорят про нейросети и почему это не просто «какие-то умные программы». Советы от разных AI-моделей и опыт журналистки The New York Times помогут найти нужные слова.

AI меняет рынок быстрее, чем айтишники успевают обновлять резюме. Обычные разработчики становятся AI-архитекторами, аналитики осваивают машинное обучение. А вы готовы к такому?

Искусственный интеллект меняет мир, и эта гонка все ускоряется. Как не выпасть из потока? Разбираем топ сертификаций, которые прокачают ваши AI-скиллы и дадут конкурентное преимущество.

Каждый день мы слышим об искусственном интеллекте: он пишет тексты, создает картинки, анализирует данные и даже помогает принимать решения. Но для многих слова «нейросеть» и «машинное обучение» все еще кажутся чем-то очень сложным и непонятным. 

AI меняет мир, и чем быстрее мы с ним подружимся, тем проще адаптироваться к новой реальности. AI способен облегчить вашу работу, даже если код — не ваш лучший друг. Главное, знать, как использовать эту новую технологию. Собрали курсы, которые сделают погружение в AI лёгким и полезным.

Вы — тимлид и хотите понять, как работает искусственный интеллект, но не планируете погружаться в код и сложные алгоритмы? Это возможно. Рассказываем, как использовать AI в управлении командами и какие курсы помогут освоить эту тему.

AI развивается так быстро, что едва успеваешь следить. Но кто ожидал, что китайский стартап «из гаража» так встряхнет рынок? DeepSeek-R1 появилась внезапно и заставила гигантов вроде OpenAI нервничать. Что это за модель, чем так хороша и что нам с ней делать? Давайте разбираться.

Каждая цифра — история. А каждый набор данных — это кладезь возможностей. Умение анализировать данные стало ключевым навыком XXI века. От бизнеса до науки, все решения основываются на аналитике. Рассказываем, где можно овладеть этим искусством.

Хотите освоить Data Science и Machine Learning, но не знаете, с чего начать? Собрали для вас лучшие бесплатные курсы, которые помогут сделать первые шаги, а также три платных на Coursera.

Специализация Data Science at Scale от Университета Вашингтона  состоит из 4 курсов, охватывающих темы от масштабируемого управления данными до предсказательной аналитики и визуализации результатов. Рассказываем подробнее.

Искусственный интеллект меняет ландшафт различных отраслей, становясь неотъемлемой частью современного бизнеса и повседневной жизни. Вместе с командой Coursera рассмотрели ключевые тенденции развития AI и то, как он влияет на различные сферы жизни.

Этика AI помогает разработчикам защитить конфиденциальность и безопасность пользователей. Она укрепляет доверие общества к новым технологиям и предотвращает дискриминацию. Статья в блоге Coursera рассказывает, почему так важно изучать этику AI и как прокачать свои знания в этой области. 

Специализация Мичиганского университета «Python для всех» — отличный старт для тех, кто хочет начать работать с данными. Рассказываем о курсе, где вы получите знания, необходимые в Big Data.

ChatGPT (если правильно подойти к вопросу) способен учитывать  современные тенденции и стандарты правильного CV. Это поможет вам сделать свое резюме актуальным. Просто оптимизируйте текст с помощью AI, чтобы повысить шанс приглашения на собеседование. Перевели и адаптировали статью Coursera с рекомендациями как это сделать.

Профессии, связанные с большими данными, становятся все более востребоваными, а среди специалистов тут меньше конкуренции, чем во фронтенде или тестировании. Разбираемся, как войти в Data Engineering, Data Science и Data Analytics.

Запускаем в Adviser «Карьерную Википедию», где будем собирать гайды от состоявшихся специалистов. Первый выпуск, конечно же, про Machine Learning — самую главную сферу IT в 2024 году.

Gemini (раньше известный как Bart) — генеративный AI Google, который подойдет для решения рабочих и домашних задач. Рассказываем, как работает Gemini, где его можно применять и чем он отличается от ChatGPT.

Представьте, что вам нужно создать AI-приложение, которое может распознавать объекты на фотографиях, понимать тексты или предсказывать, что случится дальше на основе данных. TensorFlow —  инструмент, который поможет сделать это. Изучение TensorFlow не является строго обязательным для работы с AI и машинного обучения, но его знание даёт вам мощные инструменты создания и развертывания сложных моделей ML. Рассказываем, почему стоит обратить внимание на этот фреймворк и где его можно изучить.

Кажется, пришло время разобраться в основах: рассказываем о курсе, который за 6 часов объяснит, что такое ИИ, где и как его можно применять, чтобы не нарушить закон. А также, какие карьерные перспективы ожидают вас в этой сфере.

Нашли 5 хороших курсов (с рейтингом выше 4.5 из 5) по самой горячей теме 2024 года — Machine Learning. 

Теория игр — мощнейший инструмент для разработки AI-алгоритмов и машинного обучения, который позволяет оптимизировать взаимодействие между пользователями и программными системами. Рассказываем (с примерами из фильмов), как теория игр работает на практике, а также о курсе Стэнфордского университета, где ее можно изучить.   

Хотите изучить фундаментальные концепции искуственного интеллекта? Есть уникальная возможность сделать это под руководством Эндрю Ын — ученого-провидца и основателя DeepLearning.AI, который возглавлял исследования по машинному обучению в Стенфорде. Рассказываем про его базовый трехмесячный курс для начинающих. 

Нашли отличный курс от экспертов AI-подразделения Amazon Web Services (AWS), где рассказывают о работе генеративного искусственного интеллекта и о том, как применять его в реальных приложениях.

Несмотря на кризис в IT, специалисты по машинному обучению и науке о данных сейчас на пике востребованности.  Поэтому один из самых популярных курсов на Coursera — программа по математике, которая применяется в этих областях. Решили разобраться, так ли критичны эти знания на самом деле, а заодно изучить программу курса.