ТОП-5 ИИ-ПОМОЩНИКОВ ДЛЯ ПРОГРАММИСТОВ В 2024 ГОДУ

GitHub Copilot — лидер среди ИИ-помощников, поддерживает автозавершение, генерацию кода и документации, работает с большинством языков и IDE. Бесплатно для студентов.

Amazon CodeWhisperer — генерация кода, автодополнение и сканирование безопасности с поддержкой популярных языков и IDE. Имеет бесплатный план.

Tabnine — фокус на безопасности и конфиденциальности кода, с поддержкой тестирования и рефакторинга в реальном времени.

CodeGPT — расширение для VSCode, использует модели OpenAI и Microsoft Azure для автодополнения и проверки кода.

Replit AI — помощник для облачных сред разработки, который обеспечивает подсказки и исправления кода.

Подписывайтесь на OH MY GOD, GPT , чтобы быть в курсе лучших ИИ новинок для айтишников!

#программирование #ИИ #кодирование

Базовая математика для искусственного интеллекта

Год: 2024
Автор: Хала Нельсон
Язык: Русский

Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с акцентом на практическом применении и современных моделях. Даны основы машинного обучения и науки о данных.

Рассмотрены регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте искусственного интеллекта. Показано, как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства, уменьшать размерность, обрабатывать изображения, выбирать модели и для проектов, основанных на данных.

#ИИ #book

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

Решение задач, которые невозможно решить алгоритмически

Год: 2024
Автор: Джеф Просиз
Язык: Русский

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки.

#MachineLearning #ИИ #AI