Журнал Яндекс Образования

Новости с Себрантом, рецензии на книги и немного «хакнуть свою жизнь» — редактор Журнала Сергей Король советует телеграм-каналы, которые он читал весь прошлый год. Делимся.

🔵 prometa.pro книжки — здесь можно почитать о хороших книжках, ещё и сразу с кратким анонсом ключевых идей.
🔵 Сиолошная — фаворит в мире каналов о развитии технологий искусственного интеллекта.
🔵  TechSparks — мало кто умеет так интересно и доходчиво рассказывать о технологиях, как Андрей Себрант!
🔵  8БИТ. Яндекс для школьников — дружественная рекомендация проекта «8 БИТ» от команды Яндекс Образования.
🔵  The Future Of Work — канал, который помогает по-новому взглянуть на работу и профессиональную эффективность.

👍 — если нашли что-то из своих подписок

Что будет модно в Новом году, даже если вы не разработчик?

🌱 Экономить энергию и пользоваться технологиями, которые сокращают её потребление.
🤖 Делегировать задачи многофункциональным роботам.

Нас ждёт ещё много интересного. Что именно? Редакция собрала прогнозы в статье.

Для ваших ленивых выходных: очередная подборка от редакции. Рассказали про фильмы и книги прошедшего года, которым стоит уделить внимание, пока на это есть время. Запасаемся попкорном 🍿

Будущее наступает, и мы создаём его вместе с вами.

До встречи в 2025-ом🎄

Искусственный интеллект стал ещё умнее, новый суперкомпьютер побил рекорд, а квантовые коммуникации стали на шаг ближе к будущему. Давайте ещё раз вспомним технологии, которые изменили мир вокруг нас в этом году, и разберёмся, как всё это работает.

Делимся пятью главными технологиями года по мнению редакции.

Варя Четвертакова дистанционно управляет пасекой, а Константину Артёму помогает в программировании игра на фортепиано. Каждый ИТ-специалист хранит свою историю, и у нас за этот год их накопилось немало.

«Герой Журнала» — наша условная премия, которую мы с удовольствием вручили бы каждому, кто делился с нами своими проектами и открытиями в этом году. Составили шорт-лист, о ком стоит ещё раз напомнить.

Кто эти люди, которые делают так, чтобы мы получали круглосуточный доступ к приложениям и сервисам, могли удалённо работать и учиться?

Работа дата-центра делится на два основных направления: инженерные системы и IT-инфраструктура.

🛠 Инженерная часть — это всё про работу площадки и оборудования: электроснабжение, охлаждение, вентиляция, видеонаблюдение, эксплуатация зданий. Эти специалисты следят за тем, чтобы оборудование и инфраструктура работали без сбоев. Специалисты этого направления — дежурные инженеры, инженеры по охране труда, логисты, главный энергетик и другие.

💻 IT-инфраструктура — это то, что обеспечивает связь и хранение данных. Здесь работают специалисты поддержки, специалисты по ремонту приборов поверхностного монтажа, руководители групп поддержки и инцидентов.

Ещё важную роль играют внешние специалисты: разработчики, системные администраторы, закупщики. Это команда, которая работает чаще не внутри дата-центра, а за его пределами.

Поддерживать бесперебойную работоспособность дата-центра — непростая задача. Для этого понадобятся:
⚡️электроэнергия одного города с населением в несколько десятков тысяч человек;
⚡️площадь земли — примерно как 5-7 футбольных полей;
⚡️суперкоманда.

Например, чтобы один дата-центр Яндекса функционировал без сбоев, на месте работают около 40 человек.

Есть и специалисты, которые трудятся за его пределами. Они отвечают за стабильность программного обеспечения, создают новые решения и совершенствуют инфраструктуру.

👏 — если интересно узнать больше об этих специалистах

Каждый день мы совершаем множество действий с цифровыми сервисами: вызываем такси, общаемся в мессенджерах, проводим финансовые операции, учимся онлайн. За круглосуточной стабильностью всех этих сервисов стоит бесперебойная работа дата-центров.

Но роль дата-центров не ограничивается только повседневными потребностями пользователей — от них зависит работа предприятий, транспорта, банков, магазинов. О том, как всё это устроено, рассказали в статье.

Как искусственный интеллект помогает учёным? Обрабатывает большие объёмы данных, решает сложные квантовые задачи и находит новые переменные.

В карточках рассказываем, какие открытия были сделаны с помощью ИИ.

Физика и нейросети могут стать настоящими партнёрами в совершении открытий. Вдохновились Нобелевской премией и провели параллели между этими двумя областями. Результаты уже в карточках.

Замечали? Мы готовы обсудить!

Нобелевская премия по физике 2024 — одно из самых сложных решений комитета 🏅 Лауреатами стали Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон за их революционные открытия в области машинного обучения.

Задаётесь вопросом, как нейросети связаны с физикой? И не вы одни. Вот только после такой награды научному сообществу точно стоит подружиться с искусственным интеллектом. Ведь теперь ясно, что он может помочь в анализе, творить вместе с вами или стать открытием сам по себе.

Что стоит за этим историческим решением? Наши эксперты рассказали в новой статье.

В декабре каждый из нас — немного новогодний эльф. И уже выбирает подарки и думает о шуршащей таинственной упаковке для них.

Представьте ситуацию: вы измерили коробки и поняли, что вам нужны подарочные ленты по 56 см и 68 см. Какой наименьшей длины должен быть рулон, чтобы вы могли без остатка разрезать его на нужные кусочки? На этот вопрос в математике отвечает НОК — наименьшее общее кратное! Звучит сложно? На самом деле, это просто и очень полезно!

Ребята из «Практически математически» отлично объяснили, как разобраться с НОК. А заодно рассказали не только о разрезании ленты, но и о том, как легко поделить пиццу между друзьями 🍕

Математика учит нас мыслить логически и критически, но в современном мире она может быть источником дополнительного стресса. По исследованиям, математическая тревожность проявляется у ~11% учащихся. А ведь хочется просто сесть и спокойно заняться наукой 👀

Что способствует развитию тревожности и, главное, как это преодолеть? Ответы на вопросы помогла найти Маргарита Бурова, эксперт Центра непрерывного образования на факультете компьютерных наук ВШЭ.

Где математика может пригодиться в повседневной жизни и как она помогает справляться с беспокойством — рассказали в карточках.

И сразу закрепляем теорию на практике. Точнее на Яндекс Практикуме @yndx_practicum
Ловите тренажёр, чтобы прокачать математические скиллы и начать применять их на 100%.

Искусственный интеллект меняет мир не только узких специалистов в сфере высоких технологий, но и обычных пользователей. Мы всё чаще интегрируем ИИ в повседневные задачи, обращаемся к нейросетям за рекомендациями — и это становится естественным.

Ранее мы уже рассказали о людях, которым помогают новые технологии. Теперь хотим узнать у вас. Замечали ли вы изменения в жизни после появления ИИ на работе и дома? Делитесь своими мыслями.

О том, как интегрировать искусственный интеллект в работу, мы много говорили на YaC/e 2024. На конференции собрались не только преподаватели и студенты, но и практикующие специалисты из самых разных сфер. Они поделились своим вдохновляющим опытом по внедрению инструментов ИИ для решения задач.

Узнать об их опыте можно, посмотрев запись конференции.

Сегодня искусственный интеллект и нейросети активно трансформируют целые отрасли: от медицины до искусства. Например, ИИ активно используют в диагностике заболеваний и создании арт-объектов. Они помогают не только снимать рутинную нагрузку с сотрудников, но и находить креативные решения для сложных задач.

И чем глубже интеграция с ИИ, тем актуальнее вопрос о том, пора ли добавлять эту технологию в свою жизнь. Поделились своим мнением и привели примеры успешных кейсов в новой статье.

А вы на чьей стороне?
👾 — вовсю используете ИИ
👀 — пока не разобрались

Кажется, с оцифровкой рукописей разобрались. Но горизонт использования нейросетей для распознавания текста гораздо шире!

Например, сортировка почты. Подключив нейросеть к этому процессу, получается не только снизить вероятность ошибки в чтении адреса, но и ускорить процесс обработки данных. И посылки начинают раньше достигать рук нетерпеливых получателей.

Подробнее об этой и других сферах применения машинного распознавания текста читайте в новом материале.

Пусть рукописи и хранятся веками, но лучше иметь их электронные версии 🧐

Вчера мы рассказали о том, какие этапы обучения проходит нейросеть, чтобы помочь с этой задачей. И, судя по реакциям, вы тоже не ожидали, что это настолько сложный процесс.

В новом материале Женя Картышев, ML-инженер Яндекса, рассказал ещё много интересного о нюансах своей работы. Прочитать об этом можно по ссылке.

Бывало, что вы перепечатывали свои рукописные заметки из блокнота и мечтали, чтобы за вас это сделал кто-то другой? Над такой функцией как раз работают в службе компьютерного зрения Яндекса.

ML-инженер Женя Карташев учит нейросеть усваивать написанный от руки текст. И рассказал нам о подробностях этого процесса.

✍️ Первый этап — это всегда распознавание текста в виде букв, слов или целых строк. Эти данные затем передаются нейронке.

✍️ Далее идёт предварительное обучение системы, где она разбирает алфавиты и разные написания символов.

✍️ Третий этап — декодирование признаков и предсказание. Здесь нейросеть учится понимать, как все элементы связаны друг с другом.

И наконец наступает постпроцессинг: перевод данных в готовый текст. И ещё анализ результата, чтобы пофиксить слабые места модели.

🤔 — это сложнее, чем кажется
😎 — элементарно!

Вдохновились историей Константина? Мы — да! И задумались о том, как бы мы соединили музыку и технологии? 

Использовали бы звуки процессора для создания бита 🎵 Или вывели бы закономерность кода на основе музыки Моцарта 🎶 

Какие идеи есть у вас? Делитесь в комментариях.

Музыка и технологии кажутся разными мирами, но Константин Артём совместил их в своей жизни. С одной стороны, профессиональный пианист, с другой — специалист по распознаванию речи в Яндексе 🎹 💻

В новом материале — вдохновляющая история о переплетении искусства и технологий. Константин делится тем, как музыка и математика идут в его жизни рука об руку, и как из этого рождаются новые решения для рабочих задач.

Читайте статью о том, как музыкальный талант помогает создавать технологии будущего 🚀

Из будущего — прямо в этот дайджест. Несём #возможности, которые вдохновляют учиться новому и создавать его самим ❤️‍🔥

В России разработали самый точный в мире метод машинного обучения SDDE, благодаря которому ИИ распознаёт объекты на фото. Риск ошибки снизился на 20% — это значит, что новую технологию можно будет применять в сложных сферах: например разработке беспилотных транспортных средств и медицинской диагностике.

Яндекс вручил научную премию в области машинного обучения Yandex ML Prize. Из 160 участников выбрали 14 лауреатов, которые представили самые перспективные и значимые работы. Например команда учёных под руководством Артёма Лыкова из Сколтеха первая в мире сделала универсальную когнитивную систему для разных типов роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь.

На факультете искусственного интеллекта РУДН начали обучать нейростудента Гришу ИИсаева. Это нейросеть на базе большой языковой модели — она создана, чтобы делать учёбу эффективнее. Говорят, в будущем у нейростудента появится свой образ и голос, чтобы общение было похоже на беседу с реальным человеком.

OpenAI выкатила новую поисковую систему ChatGPT Search. Она работает внутри чат-бота ChatGPT, опирается на актуальные источники и выдаёт только проверенные данные. Разработчики утверждают, что теперь ChatGPT знает вообще всё — мы уже ушли тестировать и изучать.

В Google ускорили процессы разработки с помощью искусственного интеллекта: теперь он сам пишет больше 25% кода. ИИ генерит код, потом его проверяют и согласовывают инженеры компании. А сами могут сосредоточиться на сложных задачах, которые пока нельзя доверить роботам.

⚡️ для подзарядки вдохновением, и погнали учиться дальше!

Во-первых, обняли. Во-вторых, принесли пару советов, которые помогут вернуть мотивацию к учёбе. Если нужна поддержка — мы всегда на связи в комментариях.

SOTA — всё! На прошлой неделе закончился интенсив по воспроизведению state‑of‑the‑art научных результатов — мы проводили его 7–18 октября в Сириусе.

Вместе с аналитиками и разработчиками из Яндекса, а также исследователями из ведущих университетов мы проводили IT-эксперименты, тестировали гипотезы исследователей и учились использовать новые подходы в реальных проектах.

Наука вдохновляет — и вы!

Учёные из университета штата Вашингтон опросили 300 студентов и выяснили: ребятам важно, чтобы преподаватель верил в их успех вне зависимости от таланта и способностей. Именно это мотивирует студентов прикладывать усилия и учиться лучше.

А вот дружелюбность, приветливость и личность преподавателя в целом отходит на второй план.

Зовём на #диалог! Поделитесь своим опытом: кто мотивирует учиться вас?

После этого гайда станет понятнее, как использовать GPT при написании интернет-сервисов. Поможет, если вы выбрали диплом на эту тему, хотите запустить свой проект или просто прокачать #навыки по работе с ИИ.

В карточках — база, в новой статье — подробности, хаки и примеры от ML-разработчика Яндекс Практикума Андрея Смирнова.

Разыгрываем ровер-паки и подарочные боксы 🔥

Мы собрали наборы приятных вещей, чтобы поддержать вас в этот продуктивный осенний сезон:

— в ровер-пак входит инерционная игрушка «Робот-доставщик Яндекса», значок, брелок и стикеры
— а бокс состоит из фирменного светоотражающего шопера, сумки для телефона и блокнота с ручкой

Чтобы принять участие, подпишитесь на каналы @magazin_yandex, @yandexmuseum и @journal_yandex_education и нажмите на кнопку «Участвовать».

Итоги бот подведёт автоматически через неделю: первые пять счастливчиков получат ровер-паки от Магазина Яндекса и ещё пять — боксы от Яндекс Образования.

Ждите пуш 24 октября!

Участников: 943
Призовых мест: 10
Дата розыгрыша: 17:00, 24.10.2024 MSK (завершён)

Победители розыгрыша:
1. Анастасия - 1nobck
2. Александр - 1odpp2
3. Никита Петров - 1o99uv
4. Zhulia D - 1nqehb
5. Aleksandr Kotenev - 1nocoo
6. София Лендьел - 1nubr5
7. Evgeny - 1nobhr
8. Alexey Makhonin - 1oefqg
9. Daria - 1nog6u
10. Ksenia Belonogova - 1nob8l

Произошёл телепорт из диджитала в осязаемый мир — мы сделали кроссворд, как в печатных журналах. Пишите ответы в комментариях, а если вопросы покажутся сложными — ищите ссылки-подсказки в новой статье.

Сложно успевать за будущим и жить в мире, где новые технологии становятся устаревшими уже через пару месяцев. Но в этой постоянно обновляющейся реальности есть базовые полезные вещи.

Оставили инструкции, как пользоваться кнопочным калькулятором, аналоговым фотоальбомом и другими технологиями вне времени. Не благодарите.

Часть 1: калькулятор, словарь, письмо
Часть 2: карандаш, линейка, ежедневник
Часть 3: папка для документов, библиотека, фотоальбом

Достаём двойные листочки, начинаем словарный диктант. 💯, если всё знали и справились без ошибок.

Это #диалог: расскажите, где вы учитесь и в какой сфере хотите развиваться в будущем? А мы позовём экспертов Яндекса, чтобы поговорить про эти направления подробнее, поделиться кейсами и собрать материалы для учёбы.

Голосуйте в опросе, а если есть точечный вопрос или тема, про которую хочется почитать, — пишите в комментариях. Заберём в работу!

Поймали ваши реакции под историей об учёбе наших студентов в Китае и собрали большой материал об академической мобильности. Какие бывают программы, где их искать и что нужно для отбора?

⚡️Читайте статью и используйте свои #возможности на максимум

А если останутся вопросы координатору международных программ Яндекс Образования Ирине Ким и руководителю ШАДа Алексею Толстикову — оставляйте в комментариях. Всё передадим и вернёмся с ответом!

Как оформлять портфолио для стажировок и что писать в резюме, если вы ещё учитесь?

Собрали большой гайд для студентов и начинающих специалистов. Пошаговую инструкцию и рабочие советы помог составить Александр Козлов — #эксперт и старший разработчик интерфейсов в Яндекс Учебнике.

Сохраняйте себе, закидывайте в чаты однокурсникам. А если останутся вопросы по портфолио — велком в комменты, постараемся помочь!