ValentinChiefIT

🤑Доп. миллиарды на экономику данных и цифровую трансформацию государства! Реализация нацпроекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» в период с 2025 по 2030 обойдется в 2,3 трлн рублей, - об этом сообщил вице-премьер Дмитрий Григоренко во время презентации нацпроекта на Восточном экономическом форуме (ВЭФ). Это, ни много ни мало, на 800 млрд рублей больше, чем планировалось ранее! Примечательно, что большую часть средств (1,3 трлн рублей) предстоит найти во внебюджетных источниках, тогда как из гос. казны будет выделено меньше половины общего бюджета нацпроекта - 996,5 млрд рублей. ⤴️Абсолютным лидером по объему финансирования является федпроект «Инфраструктура доступа к информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"» - на его реализацию планируется потратить 1,3 трлн рублей. ⤵️Далее с большим отставанием по размеру бюджета идут оставшиеся семь федпроектов, входящих в пакет нацпроекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Среди них средства были распределены следующим образом: 💸327 млрд – на федпроект «Цифровое государственное управление»; 💸197 млрд – на федпроект «Искусственный интеллект»; 💸125,8 млрд – на федпроект «Отечественные решения»; 💸122 млрд – на федпроект «Цифровые платформы в отраслях социальной сферы»; 💸84,9 млрд – на федпроект «Прикладные исследования и перспективные разработки»; 💸68,7 млрд– на федпроект «Инфраструктура кибербезопасности»; 💸41,9 млрд – на федпроект «Кадры для цифровой трансформации». Друзья, интересный расклад для понимания основных фокусов внимания государства в сфере цифры и главных центров притяжения инвестиций.💡 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

Развивайтесь в уникальной и востребованной сфере исламского банкинга! Присоединяйтесь к 2-дневному интенсиву под руководством эксперта Валентина Каськова, который расскажет о принципах шариата, исламских финансовых продуктах и возможностях для инвестиций. Это курс для финансистов, предпринимателей и всех, кто хочет понять основы исламских финансов и использовать эти знания в карьере и бизнесе. Интенсив доступен в очном и онлайн-формате. Узнайте больше и бронируйте места до 16 сентября по специальной цене: https://genesis-academy.ru/islam_banking

Будущее облачных технологий ☁️ 🌟 Всем привет! Облачные технологии продолжают трансформировать бизнес и способы работы с данными. 🔍 Вот несколько трендов, которые стоит мониторить: 1. Облачные вычисления на базе искусственного интеллекта - Объединение AI и облачных технологий для анализа данных в реальном времени. 2. Мультиоблачные стратегии - Компании все чаще используют несколько облачных провайдеров для повышения надежности и безопасности. 3. Облачные решения для удаленной работы - Инструменты, позволяющие командам работать удаленно и взаимодействовать более эффективно, становятся стандартом. 💬 Как облачные технологии изменили вашу работу? Делитесь мнением в комментариях! 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

🧑‍💻 Цифровизация инжиниринга - одно из сложнейших направлений и цифровизации и цифровой трансформации. Здесь находится целый набор рисков🫤, который приходится учитывать при разработке прикладного ПО. С другой стороны, вдохновляет борьба с главным вызовом нашего времени: много знаний - мало людей.🤏 Потому без цифрового инжиниринга нет возможности к унификации компетенций и ускорению цикла расчетов и проектирования. Уже три года развития, борьбы и побед 3️⃣ Рождаются новые приложения, новые концепции, формируется передовой опыт... Поэтому для меня и моей команды очень приятно получать положительную обратную связь и от бизнеса и от государства.👍🔥 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

🔥Цифровизация в проектировании систем электрообогрева: Warm-On will go on and on📈 Друзья, что можно успеть за 5 - 15 мин? ⏱ Дойти от метро до дома; ⏱Погулять с собакой; ⏱Ну или спроектировать систему электрообогрева для проекта из 50 трубопроводов, да ещё останется время на генерацию всей инженерной документации. Дорогие инженеры и проектировщики, сотрудники коммерческого департамента, служб закупок и дистрибьюторы, БИНГО! У меня есть ответ на вопрос, как работать максимум 15 минут в день, да ещё за это и премию получать. 🎆 С радостью делюсь решением - платформа Warm-On Project от Группы компаний "Специальные системы и технологии", российской инжиниринговой компании, мирового лидера в области производства систем электрообогрева. Скажу сразу, что к Warm-On Project отношусь одновременно требовательно и трепетно, т.к. имею прямое отношение к его созданию, как участник команды ГК ССТ. Warm-On Project ─ это программный комплекс для расчета систем электрообогрева, который представляет собой своего рода сэндвич со следующими пластами: ✅TraceXPro ─ система автоматического расчёта сложных инженерных решений промышленного обогрева; ✅DeiceXPro ─ онлайн-сервис для расчёта систем инфраструктурного электрообогрева; ✅Сервис подбора аналогов с функцией импортозамещения - подберет российские комплектующие взамен компонентной базы из недружественных стран; ✅Сервис генерации инженерной документации; ✅Сервис аналитической отчётности. С точки зрения ИТ профессиональная среда Warm-On Project ─ это первая отечественная софт класса «расчётная система» с математическим ядром на базе технологии машинного обучения и ИИ. ИИ (нейросеть) оценивает аномалии в введённых для расчета исходных данных: система подскажет оператору места в лайн-листе (таблице с исходными данными) и интерфейсе, где, по его мнению, закралась ошибка, тем самым поможет избежать некорректных значений при переносе данных из технического задания. Технология машинного обучения, лежащая в основе математической модели алгоритмов на физических принципах, строится на характеристиках и свойствах оборудования: электротехнических, теплотехнических и других, что позволяет производить расчёты оборудования с высокой точностью. Кроме того, система запоминает каждый проект со всеми изменениями в номенклатуре и нормативных требованиях, и уже в дальнейшем автоматически, без модификации внутренней структуры математического ядра, определяет взаимосвязи между наборами параметров, сравнивает их с предыдущим опытом и вносит корректировки в алгоритмы поиска решений для последующих расчётов. По завершении расчётов создаются детальные спецификации оборудования, после чего можем переходить к следующему этапу - генерации документов - на котором программа создаст чертежи и печатные формы разделов пояснительных записок. Друзья, большой бонус ИТ - это возможность создавать продукты, которые здесь и сейчас меняют к лучшему жизнь людей или какой-то категории людей. CAD-системы и расчётные системы сейчас активно развиваются: CAD-системы - в контексте импортозамещения и автоматизации рутинного труда, а расчётные системы - в контексте унификации экспертизы разных отраслей, алгоритмов расчётов и увеличения скорости подготовки проектных спецификаций и оптимизации экономики проектов. Поэтому уверен, что у профессиональной цифровой среды Warm-On Project большое будущее, и она станет новым драйвером развития не только индустрии систем электрообогрева и антиобледенения, но и нефтегазовой отрасли в целом!👏 Ссылка на бесплатную платформу Warm-On Project. Ссылка на полную публикацию в Neftegaz.RU 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

🦄«Единороги» и где они обитают🗺 «Единорог» – явление крайне редкое, но реальное! Я не про животных, конечно, а про стартапы, которые пробивают потолок в $ 1 млрд. и становятся «единорогами», мечтой инвесторов! По статистике до таких значений дорастает только 1% стартапов. Всего в мире насчитывается 1,7 тыс. «единорогов», а в России нет ни одного, - сообщает «Коммерсант» со ссылкой на экспертов ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Странами с наибольшей популяцией «единорогов» являются США с 781 дорогостоящим стартапом, Китай - 350, ЕС - 135, Индия - 91, Великобритания - 69, Канада - 28, Израиль и Сингапур - по 27. Примечательно, что в 2024 году Китай впервые обогнал США по числу новых компаний-«единорогов», а тенденция на сокращение прироста числа «единорогов» сохранилась: 127 новых компаний в 2024 г. против 229 – в 2023 г. и 340 – в 2022 г. Что нужно, чтобы вырастить «единорога»? 🦄 Создаем стартап и привлекаем инвестиции. 🦄Достигаем оценки в $1 млрд без выхода на IPO в течение максимум 10 лет с момента основания. 🦄 Сохраняем за основателями долю участия минимум 25%. И вот, пожалуйста, перед нами отечественный «единорог» во всей красе с гармонью и водруженным на рог российским триколором. 🇷🇺 Может, проблема в российском климате?🫥 - Да, российский инвестиционный климат крайне суров. Дело в том, что ключевым источником финансирования «единорогов» в мире являются иностранные инвесторы, однако с 2022 года рынок венчурных инвестиций РФ сократился почти в 40 раз. А в 2024 году не было зафиксировано ни одной венчурной сделки между иностранным инвестором и российским стартапом. Владельцы же отечественных капиталов в условиях повышенной ключевой ставки сейчас предпочитают менее рискованные высокодоходные инструменты, такие как государственные и корпоративные облигации, а также в высокодоходные банковские вклады. И хотя уход из страны иностранных компаний в теории мог бы дать толчок к появлению подобных стартапов, но сейчас усилия российских компаний сконцентрированы на догоняющем импортозамещении из-за потери доступа к импортным комплектующим и технологиям, а не на прорывных инновациях, кардинально меняющих рынок. Что ж, будем ждать появления «единорогов» и на российской земле, ведь климат климатом, а мощный интеллектуальный потенциал никто не отменял.💪🧠 Источник 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

Сегодня выступаю на форуме МинСтроя. Интерес к концепциям развития сервисов городской среды в наличии. В особенности поговорим про: 1) Развитие систем машинного зрения и систем принятия решений, 2) Зачем городу искусственный интеллект и где он не нужен 3)АСУТП и мониторинг состояния окружающей среды https://www.minstroyrf.gov.ru/press/v-kaluge-s-24-po-26-avgusta-proydet-vserossiyskiy-forum-razvitie-malykh-gorodov-i-istoricheskikh-pos/ 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

📦«Быть айтишником хорошо, а курьером – лучше, Я в доставку бы пошел, пусть меня научат.» Неизвестно, знал ли Маяковский, что в первой половине 2024 г. прирост зарплаты курьеров по сравнению с аналогичным периодом прошлого года составит 24%, а зарплаты айтишников за этот же период вырастут только на 7%?! Как отмечает РБК со ссылкой на исследование hh.ru, такой стремительный рост оплаты труда курьеров стабильно сохраняется вот уже несколько лет подряд. Так, в 2022 году средний годовой прирост составил 29% по сравнению с 2021 годом, а в 2023 году – аж 33% по сравнению с 2022 годом. 📈 И хотя в денежном выражении зарплаты айтишников пока опережают зарплаты курьеров, при сохранении такой бурной динамики, уже через несколько лет курьеры смогут стать главными толстосумами на рынке труда, и не только в прямом, но и в переносном смысле.💰 Судите сами, по данным Хабр Карьера, в первой половине 2024 медианная зарплата айтишников составила: 200 тысяч рублей - в Москве, 165 тыс. – в Санкт-Петербурге и 135 тыс. - в других регионах. Тогда как, у курьеров на сегодняшний день средняя зарплата достигла чуть более 110 тыс. руб. (по данным hh.ru). А если устроиться в «Купер», да еще и собственный автомобиль имеется, то зп и того больше - до 202 тыс. руб. на руки; в «Перекрестке Впрок» водителям-курьерам предлагают от 200 тыс. руб. gross; а Ozon Fresh обещает курьерам с личным автомобилем от 150 до 270 тыс. руб. gross. Дорогие айтишники, вспомните об этом посте, когда в следующий раз пойдете разговаривать о зарплате со своим начальством. Пусть он придаст вам уверенности в обоснованности ваших зарплатных ожиданий. 👍 Дорогие курьеры, спасибо за ваш труд и за пиццу в 12 ночи в ураганный ветер и проливной дождь!🍕 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

🔤🔤🔤 ГЛОССАРИЙ ПО ИИ 🤖 🔤 Агент (Agent): Автономная программа или система, способная воспринимать окружающую среду (реальную или виртуальную), принимать решения и действовать для достижения определенных целей. 🔤 Бенчмарк (Benchmark): Стандартный набор задач или тестов, используемых для оценки производительности и эффективности ИИ-систем. Большие данные (Big Data): Разнообразные данные больших объёмов, которые хранятся на цифровых носителях. Такой массив информации невозможно проанализировать традиционными методами, для анализа необходимо использовать ИИ и машинное обучение. 🔤 Векторное представление (Vector Representation): Способ представления данных (текстовых, звуковых, визуальных) в математическом виде, т.е. посредством числовых векторов, что облегчает алгоритмам ИИ анализ и обработку данных. Воплощенный ИИ (Embodied AI): Направление исследований в области искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании систем и агентов, способных взаимодействовать с физическим миром через сенсоры. Выравнивание языковой модели (Аlignment): Направление исследований в области ИИ, направленное на то, чтобы сделать ИИ более человекоцентричным, чтобы его поведение не противоречило этическим нормам, ценностям и предпочтениям человека. 🔤 Глубокое обучение (Deep Learning): Метод машинного обучения с использованием многослойных нейронных сетей, в основе которого обучение представлениям, а не специализированные алгоритмы под конкретные задачи. Генеративные модели (Generative Models): Модели, которые учатся генерировать новые данные, похожие на обучающие примеры, на которых эта модель изначально была обучена. 🔤 Дисциплинарная область (Domain): Конкретная сфера применения ИИ, например, медицина, финансы или транспорт. 🔤 Интерпретируемость (Interpretability): Способность ИИ-модели быть понятной для человека, что важно для доверия и объяснимости решений ИИ. 🔤 Компьютерное зрение (Computer Vision): Область ИИ, занимающаяся анализом и интерпретацией визуальной информации из изображений и видео. 🔤 Машинное обучение (Machine Learning): Область ИИ, включающая методы, позволяющие компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы или принимать решения. 🔤 Нейронная сеть (Neural Network): Математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей. Фактически представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров. 🔤 Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): Тип машинного обучения, где агент обучается путем взаимодействия с окружающей средой и получения обратной связи в виде наград или штрафов. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Область ИИ, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими языками. 🔤 Переобучение (Overfitting): Явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении. 🔤 Регрессия (Regression): Метод машинного обучения для предсказания числовых значений на основе данных. Рекомендательные системы (RecSys): Комплекс алгоритмов, программ или сервисов, которые на основе персональных предпочтений человека рекомендуют ему контент, товары или услуги. 🔤 Семантический анализ (Semantic Analysis): Процесс понимания и интерпретации смысла текстовых данных. 🔤 Трансферное обучение (Transfer Learning): Метод, позволяющий использовать знания, полученные при обучении одной модели, для обучения другой модели. 🔤 Функция потерь (Loss Function): Математическая функция, измеряющая, насколько хорошо модель предсказывает результаты, используется для оптимизации модели. 🔤 Этический ИИ (Ethical AI): Практика разработки и использования ИИ-технологий с учетом этических принципов, таких как справедливость, прозрачность и ответственность. ❓Друзья, а какие термины в области ИИ добавили бы вы? 🤔🤔 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

🤖И все-таки, айтишник меняет технологии, или технологии меняют айтишника? Друзья, интересная штука, как за какие-то 25 лет в массовом сознании изменился стереотипный образ айтишника. Честно говоря, портрет айтишника или точнее компьютерщика нулевых рисуется довольно нелестный: сутуловатая осанка, неопрятный внешний вид, очки с толстой оправой, рабочий стол с торчащими отовсюду кабелями и разбросанными железяками. Фактурности образу добавлял и типичный психологический портрет: замкнутый, неуверенный в себе, живущий в своем мире с бесконечными кодами ошибок и компьютерными глюками. К услугам нашего героя одноядерный процессор Intel Pentium II с частотой 450 MГц, Windows 98, мышки с колесиками, дискеты и диски с драйверами, интернет по карточкам с занятой телефонной линией и скоростью аж 50 Кбит/с, если повезет. В общем, ИТ-сфера была весьма нишевой, для очень ограниченного круга посвященных. А что теперь? - Из артхауса ИТ превратились в мейнстрим с айтишником в роли главного героя техногенного общества, в арсенале которого интеллектуальные компьютеры с многоядерными процессорами, Интернет вещей, ИИ, Машинное обучение и прочее. Уверенный в себе, ведущий активный образ жизни, следящий за своим внешним видом, современный айтишник знает все и виртуозно управляет всем технологическим авангардом. Он больше не изгой, а гуру с важной, социально одобряемой миссией, проводник и знаток технологий, которые до неузнаваемости меняют жизнь простых людей, а при необходимости и гарант безопасности и защитник человечества от этих самых технологий.🦸‍♂️ Конечно, речь идет лишь про концентрированные стереотипы айтишника в двух временных срезах, и реальная палитра представителей IT, конечно, не монохромна. Но ведь за последние 25 лет, как кардинально изменились сами технологии, так и разительно изменилось восприятие обществом айтишника, его статуса и статусности. Не экономиста, юриста или геодезиста, хотя инновации пришли и в эти сферы, а именно айтишника. И вот, в связи с этим интересно ответить на вопрос: это айтишник меняет технологии, или все-таки технологии меняют айтишника? А если технологии все-таки влияют на образ своего создателя, то каких антропологических изменений, хоть и в стереотипном выражении, ожидать в будущем?🤔 📱 ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора