Lansarea serviciilor de generare de conținut pe baza AI-ului este unul dintre cele mai recente evenimente care revoluționează tehnologia zilelor noastre. Cele mai populare servicii sunt cele dezvoltate de OpenAI, Dall-E2 pentru imagini și ChatGPT pentru text. Dacă nu le-ați folosit încă, vă sugerez să o faceți, deoarece, în opinia mea, vor reprezenta o piatră de temelie pentru ceea ce va urma. Colaborarea cu aceste noi tooluri se va extinde, în mod cert, pe o perioadă îndelungată. Vom putea genera rapid anumite prototipuri, cu toate că pentru finalizarea unei lucrări este nevoie de implicarea noastră, fie că vorbim de text sau de imagini. Ceea ce se va schimba într-un timp rapid va fi modul în care va putea fi personalizat conținutul unui site sau a unor traininguri în funcție de persoana care îl citește. Probabil că vom vedea pozele și textele care se potrivesc perfect cu noi, iar dacă vom urmări un curs online, acesta ar putea fi bazat pe cunoștințele deținute de fiecare în parte. Sincer, nu-mi dau seama dacă aceste noi servicii revoluționare vor face o lume mai bună decât cea în care trăim. În schimb, din perspectiva de programator îndrăznesc să anticip că machine learningul va deveni în scurt o cerință în majoritatea proiectelor comerciale. Consider că formula perfectă ar veni printr-o soluție ce îmbină eficacitatea și conectarea la mediul înconjurător oferită de tehnologiile IoT cu o componentă de AI folosită în prelucrarea datelor.
În ultimul număr din acest an dedicăm un articol special celor care și-au adus contribuția la conținutul revistei cu materiale interesante și foarte apreciate de cititorii noștri. Multe mulțumiri! Am adăugat mulțumirilor noastre și câteva premii. În ceea ce privește articolele tehnice, menționăm articolul IOT - unul din pilonii de bază ai viitorului unde veți putea citi cum această tehnologie este integrată în smart city, agricultură și producție. Continuăm și descoperim că datele dintr-un proiect IoT pot reprezenta baza unui proiect de machine learning în Microsoft ML.NET 2.0: Cum îmbunătățim un model de machine learning în trei pași simpli. Un alt articol, Robotul de recoltare autonomă a culturilor, expune o primă parte dintr-un proiect IOT de agricultură, bazat pe ROS și care poate fi un prim prototip dintr-o soluție de recoltare a legumelor. La început de drum relatează experiența unui tânăr programator angajat de câteva luni într-o companie de IT. Cu siguranță, mulți dintre noi, cei care azi avem mulți ani de experiență în spate, ne regăsim cu nostalgie în mărturisirile pline de entuziasm ale autorului. La întrebările legate de cum putem avea o gândire abordată pe produs și ce procese ar trebui să aplicăm ne răspunde articolul Etapa de descoperire în nearshoring - un model de diferențiere. De ce ne schimbăm jobul uneori destul de des și cum poate fi interpretat acest lucru ? Este o întrebare la care puteți afla răspunsul în Job hoppingul, motivele de schimbare și percepția fenomenului.
Un Crăciun și un An nou fericit!
Robotics & AI
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
