В продолжение, а скорее - в завершение, истории об организации и ежегодном проведении Сахалинского чемпионата по робототехнике, пришло время немного поговорить во что начало вырастать локальное мероприятие, которое за 4 года выросло с 72 до 204 участников в возрасте от 4 до 18 лет. А также - порассуждать о том, во что этот чемпионат может превратиться в будущем. Первая и вторая часть истории доступны по соответствующим ссылкам.
Лучшие команды получат денежные призы, возможность пройти обучение в школе стартапов «Сколково» и станут первыми резидентами нового технопарка высоких технологий IQпарк в Уфе.
Привет, Хабр! Сегодня рассказываем о наших трех крутых мероприятиях для разработчиков в марте, которые связаны с технологиями Microsoft Azure. Среди тем: основы искусственного интеллекта, DevOps с GitHub и основы работы с данными. Ну и без бесплатных возможностей по сдаче сертификационных экзаменов Microsoft как обычно не обойдется. Заглядывайте под кат за подробностями!
Компания EPAM давно работает с данными, первые крупные заказчики с проектами по Big Data появились в далёком 2001 году. В то время известные аналитические компании Gartner и Forrester, а также крупные поставщики Oracle, Microsoft и IBM отмечали, что компании должны двигаться в сторону Big Data, поскольку эти технологии незаменимы во всех областях, связанных с обработкой больших объёмов данных. С того времени команда экспертов EPAM постепенно росла, работая над всё более сложными проектами и предлагая проверенные решения и качественные продукты для работы с большими данными. Сегодня только в российском EPAM более 500 человек работают в Data-практике. О том, как всё начиналось, какие проекты встречались, какие провалы случались, к чему должны готовиться Data-специалисты и о том, какие вообще бывают Data-специалисты, я поговорила с руководителем Data-практики EPAM в России — Ильей Герасимовым.
Однажды коллега попросил в чате компании порекомендовать ему курсы. Он писал, что приложения и видео на YouTube не подходят — нужен контролирующий преподаватель, чтобы «пинал» от дедлайна к дедлайну. Со слов разработчика, именно контроль и «пинки» больше всего остального мотивируют его усваивать новую информацию. Рекомендаций в треде было немного. Кажется, что-то в запросе пошло не так. Давайте разберемся.
Постоянно возникают новые инструменты и фреймворки, пополняются библиотеки — у коллеги из первого абзаца, как и у многих других разработчиков, появляется ощущение, что учиться нужно постоянно. А вместе с ним — много вопросов. Чему именно учиться? Как не потратить время на то, что скоро станет ненужным? Как учиться так, чтобы действительно прокачать навык, а не задеть его по касательной? Как не перегореть в первую же неделю, а заниматься регулярно?
Управлять этим процессом можем только мы сами: постоянно искать новое, выбирать курсы и школы, мотивировать себя начинать и проходить их до конца — никто другой не знает, что именно нам нужно. Все это очень сложно, а времени на учебу остается совсем немного из-за рабочих задач. Поэтому хочется компенсировать этот недостаток эффективностью. Вместе с разработчиками мы попытались разобраться в том, как этого достичь.
Привет Хабр! Попалась недавно интересная библиотечка , которая создает эффект конфетти на страничке. Решил разобраться , что же там внутри находится и как работает. Подробности под катом
Нажимайте на интересующую вас тему и откроется подробная информация о мероприятии.
Всем привет! В этом посте я расскажу о проекте, который выполнил совместно с командой Google Brain во время исследовательской стажировки в Цюрихе. Мы работали над моделью обработки естественного языка, которая решает задачи на общее понимание текста (задачи из набора GLUE: General Language Understanding Evaluation).
BERT-подобные модели мы комбинировали с помощью маршрутизирующих сетей и добились того, что при увеличении мощности скорость вывода почти не изменилась. Финальная модель объединяет 10 BERTlarge моделей и имеет более 3,4 миллиарда параметров. Подробности под катом!
