Python давно перестал быть просто «языком скриптов» и уверенно вышел в лидеры среди инструментов для нейросетей. Его синтаксис понятен «с первого взгляда», а мощные библиотеки позволяют сосредоточиться на идее, а не на рутине. Сегодня, от первых численных расчётов в NumPy до сложных моделей в TensorFlow и PyTorch, всё строится вокруг привычного Python-кода. 

В этой статье мы пройдём путь от базовых скриптов до «ручных» нейросетей и ноукод-решений, чтобы понять, почему именно Python стал стандартом в мире ИИ и как с его помощью оживить ваши первые нейросети.

Портфолио в профессии системного аналитика — это не просто «куда вы ходили работать», а подборка практических решений: от user story и BPMN-схем до готовых спецификаций и инструкций. Наглядные примеры помогают рекрутерам и менеджерам сразу понять ваш подход к задачам, оценить глубину мышления и принять решение о встрече на интервью.

В статье разбираем, кому особенно пригодится портфолио, чем оно отличается от обычного резюме и какие материалы стоит собрать, чтобы максимально впечатлить потенциального работодателя.

За последние два года Go-сообщество выросло на 55% — с 3 млн до 4,7 млн разработчиков. Многие пришли в Go из других языков или только начинают свой путь в программировании. Без понимания идиоматики и ключевых особенностей языка даже опытные специалисты нередко сталкиваются с медленным кодом, дедлоками и утечками памяти.

Так что сегодня разберём, как организовывать пакеты, обрабатывать ошибки, безопасно работать с горутинами и каналами, оптимизировать аллокации и профилировать «горячие» участки через pprof. Советы одинаково пригодятся и опытным Golang-разработчикам, и тем, кто только начинает свой путь в Go.

В 2018 году беспилотник Uber в Аризоне насмерть сбил женщину — система не распознала пешехода. В 2020-м алгоритм распознавания лиц в США стал причиной ареста невиновного — модель ошиблась с идентификацией. Это не сюжет антиутопии, а реальные ошибки искусственного интеллекта, которые уже стоили людям свободы, жизни и дохода.

Разбираемся, почему ИИ может ошибаться, кто в этом виноват и что с этим делать. В статье — комментарии двух экспертов: инженера по прикладному ИИ и кандидата юридических наук — исследователя в сфере AI governance.

Когда в компании работа выстроена в Excel, проблем нет, пока в таблице несколько тысяч строк. Но бизнес растёт, и вот в файле уже миллион записей. Поиск тормозит, сложные формулы зависают. А если сотрудник случайно удалит столбец — восстанавливать придётся вручную. Это первые сигналы, что Excel не справляется. 

В этой статье разберём, когда Excel перестаёт быть удобным инструментом и как SQL помогает решать эти проблемы. А приглашённые эксперты поделятся практическими примерами и советами по переходу.