Уявімо, що під час прогулянки до лісу ви побачили струмок. Щоб його перейти, вам потрібно збудувати місток. Який оберете — тимчасовий, яким зможете скористатися тільки ви, чи довговічний, аби стане у пригоді іншим? Перший — це proof of concept вашого застосунку, а другий — production-grade застосунок. Продовжимо аналогію й розглянемо ознаки другого.

🔹 Стабільність і надійність

Як міст має витримувати вагу багатьох людей водночас і передбачати, що кожен рухається у своєму темпі, так і production-grade застосунок — обробляти не лише основні сценарії його використання, а й нетипові. Ви не можете передбачити, як поводитиметься людина — на мосту чи в застосунку, — тому важливо бути готовими до всього.

🔹 Продуктивність

Люди не повинні чекати — ні доки зможуть перейти міст, ні доки завантажиться застосунок. Production-grade застосунок має бути швидким, стабільно працювати й витримувати навантаження.

🔹 Безпечність

На мосту безпека — це надійні поручні, у застосунку — належна аутентифікація та авторизація. Дані мають в безпеці. І видимі лише для тих, кому потрібно їх бачити. Тож забезпечте надійний вхід у застосунок і блокуйте поширені схеми підвищення привілеїв (privilege escalation), щоб захистити дані користувачів.

🔹 Зручність супроводу

Це про потребу розуміти процеси в межах застосунку і відповідно знати всі частини мосту. Щоб не просто розмістити застосунок у продакшн і забути, а й далі підтримувати його життєдіяльність. Умієте це робити — зможете без проблем додавати нові фічі чи виправляти помилки й не ризикуватимете щось зламати.

🔹 Спостережуваність

Щоб не чекати, доки міст обвалиться, важливо регулярно відстежувати ознаки його зносу. Щоб перевіряти, чи застосунок працює як слід, оснастіть його інструментами, які відстежують робочі процеси та сигналізують, коли щось не так. Запобігайте проблемам до того, як вони стануть катастрофічними.

Розробляти готові до продакшна застосунки навчіться на новому курсі Production-grade Applications with Python.

Старт — 5 березня. Куратор — Максим Орлюк.

Кар’єрний сервіс LEZO на зв'язку.

Наш AI-алгоритм допомагає спеціалісту з унікальним набором скілів швидко знаходити позицію, яка підходить саме йому.

Вже зараз ми співпрацюємо з 550 компаніями з різних сфер.

Серед користувачів LEZO: Lun, Reface, Awesomic, Ruslan Baginskiy.

Можливо, вони шукають саме вас.

🔹Короткий шлях до роботи мрії тут — @LEZO_jobs_bot

Даних маємо хоч греблю гати, але важливо вміти ефективно з ними працювати.

Для цього запустили курс D3.js, де на практиці й великій кількості домашок освоїмо роботу з цією бібліотекою та створимо власний скролітелінг проєкт.

Курс корисний для junior developer, data scientist, бізнес аналітиків, а також для всіх, хто прагне створювати інтерактивні візуалізації, засновані на даних.

Навчатиме роботі з D3.js — Євгенія Дроздова, керівниця напряму журналістики даних у Texty.org.ua.

🔹Всі кошти за навчання на курсі надходитимуть на підтримку критичних потреб бійців одного з полків Сил спеціальних операцій України через благодійний фонд Проджектора.

Починаємо 24 лютого.
Ознайомлюйтеся з програмою та реєструйтеся.

11 лютого відзначають Міжнародний день жінок і дівчат у науці. Хоча в цій галузі й досі працюють здебільшого чоловіки, внесок жінок у розвиток світового прогресу неоціненний.

Що ж відомо про винахідниць? Пропонуємо вам пройти коротенький тест. Списувати не можна.

«Недоліки штучного інтелекту — це не фундаментальна сила, яку необхідно зупинити, а інженерні проблеми, що потребують вирішення», вважає Ендрю Ин — американський учений, знакова постать у галузі машинного навчання та онлайн-освіти.

Ми зробили для вас переклад декількох тез його виступу на конференції TED, тож діліться своїми роздумами в коментарях.

🔹ШІ копіюватиме негативні риси людей

Штучний інтелект у реченні «__ працює CEO» замість пропуску вписав слово «він». Так, здебільшого чоловіки обіймають цю посаду, але такий вибір ШІ – це упередження. Моделі ШІ тренують на великих обсягах даних оцінюючи їхні відповіді на основі фідбеку людини. За допомогою цієї техніки можна навчити ШІ не допускати гендерних, расових, релігійних та інших упереджень.

🔹Штучний інтелект відбере роботу

У 2016 році Джефрі Гінтон, піонер deep learning, сказав, що ШІ протягом п'яти років замінить рентгенологів. Цього не сталося навіть через вісім років, бо штучний інтелект автоматизує певні завдання, а не посади. Він не здатен замінити спеціалістів загалом, але фахівці, які користуються ШІ, замінять тих, хто цього не робить.

🔹Штучний інтелект знищить людство

Цю тезу неможливо ні підтвердити, ні спростувати. Зазвичай технологічні відкриття спершу насторожують людей. Але з часом вони вдосконалюються і стають безпечнішими. Наприклад, перші літаки не були такими безпечними як нині. Так само і з ШІ: ми щодня вчимося краще контролювати його й робимо безпечнішим.

🔹Потрібні нові інженерні рішення

Нині ШІ насторожує так само, як свого часу поява електроенергії. Люди боялися ураження струмом або виникнення пожеж. Ці небезпеки існують й досі, але чи відмовиться хтось від світла та опалення через острах бути ураженим струмом. Так, ШІ наразі недосконалий, але через досвід ми покращуємо цю технологію.

На курсі AI for Business вивчайте можливості впровадження АІ в різні сфери діяльності.