В последние годы разработка искусственного интеллекта стала неотъемлемой частью цифровых продуктов: от чат-ботов до интеллектуальных помощников и автоматизированного анализа данных.
Рост объёма корпоративных данных, усложнение программных систем и развитие генеративного ИИ привели к повышенному интересу к моделям с большим контекстным окном.
Автоматизация тестирования и выстраивание надёжных CI/CD-процессов стали неотъемлемой частью современной разработки программного обеспечения.
Развитие мобильных технологий и рост вычислительных возможностей смартфонов открыли новый этап в применении искусственного интеллекта.
Инструменты автоматической генерации кода перестали быть экспериментом и превратились в полноценный элемент производственной разработки.
Развитие больших языковых моделей стремительно меняет подход к созданию интеллектуальных систем.
Индия — страна с одной из самых богатых языковых картин в мире: по разным оценкам здесь используется более 22 официально признанных языков и сотни диалектов.
Аналитика спроса является одним из ключевых направлений применения искусственного интеллекта в бизнесе.
Машинное обучение давно вышло за рамки экспериментальных лабораторий и стало фундаментом цифровой трансформации бизнеса.
Современные DevOps-процессы становятся все более сложными: инфраструктура распределена по нескольким облакам, релизы происходят ежедневно, а требования к надежности и скорости развертывания постоянно растут.