Самостоятельное обучение программированию

Обучение программированию с нуля: с чего начать изучение в домашних условиях

Каждый раз, с трудом преодолевая жизненные преграды, хочется взять и перекроить этот мир под себя. К сожалению, мы не рождены творцами этой вселенной. Тем, кто хочет удовлетворить свои амбиции создателя, остается лишь виртуальный мир.

Хотя для творения здесь понадобится не столько волшебство и знание рун, сколько знание основ программирования. Поэтому для всех начинающих творцов виртуальной реальности мы поведаем о том, как научиться программировать.

Как бы ни хотелось этого признавать, но в реальности программирование является не таким уж волшебным делом. Создание кода порой можно сравнить с хождением босыми ногами по морскому дну, устланному острыми каменными обломками.

Чтобы стать программистом, нужно быть не только умным, но еще терпеливым и настырным. Обучение программированию всегда сопровождается головой болью, красными от недосыпания глазами и отрешенным взглядом. Именно по нему можно легко узнать программиста.

Многие начинающие обучение считают написание кода чуть ли не самой романтической профессией. Особенно увеличилось количество желающих познать программирование после просмотра фильма «Матрица». Именно главный герой этой картины Нео подтолкнул многих к становлению на путь постижения программных наук:

Но большая часть начавших изучение бросают его уже через несколько недель. И основной причиной этого является неправильно выбранное направление обучения, методика или даже учебник по программированию.

После развала СССР все отечественные ВУЗы долгое время даже и не пытались перекроить свою систему обучения под потребности современного рынка. Не являлись исключением из этого правила и технические ВУЗы.

Программирования как отдельной отрасли и специализации не существовало как таковой. Его основы преподавались лишь как привязка к другим инженерным дисциплинам. И даже те крохи знаний, которые давались студентам в этой области, не соответствовали современным стандартам и утратили свою актуальность еще 20-30 лет назад.

В странах бывшего СССР основным языком программирования, преподаваемым в технических ВУЗах, был Бейсик.

Ситуация кардинально не изменилась и через 10 лет. Лишь некоторые учебные заведения, учуяв веяния нового времени, в начале двухтысячных года начали перекраивать свое обучение под мировые стандарты. И только с этого момента программирование стало восприниматься как отдельная профессия и специализация обучения:

В это же время стали появляться различные специализированные коммерческие курсы и учебные заведения. Но качество преподавания и даваемых в них знаний находились на крайне низком уровне. Не хватало грамотных профессионалов, способных обучить новичков не только теоретическим знаниям, но и практическим навыкам программирования.

А это в профессии программиста является наиболее важным аспектом. Поэтому большинство из сегодняшних гуру российской IT-индустрии начинали свое обучение программированию с нуля самостоятельно.

В некоторой мере такая тенденция сохраняется и по сей день. Хотя в наше время количество профессионалов, занимающихся преподаванием, заметно возросло.

Постижение программных наук характеризуется не только тяжелым обучением, но и его началом. Новичку порой трудно не только начать самостоятельное обучение, но и определиться с координатами отправной точки процесса. Поэтому мы постараемся помочь вам обойти все эти трудности:

Прежде чем ломать зубы об гранит науки, следует определиться, с чего начать изучение программирования. На первых этапах очень трудно определиться со специализацией. Поэтому начнем с подбора первого языка.

Чаще всего выбор падает на язык программирования C (си). Именно с него большинство новичков во всем мире начинают свое обучение. На основе C было создана основная часть программных языков, и во многом они наследуют его структуру и синтаксис.

Изучая C, вы постигаете основы не одного языка программирования, а сразу нескольких.

Рассмотрим особенности этого языка, делающего его оптимальным для изучения:

• Простая для понимания основа – часть встроенных возможностей языка для простоты вынесена в отдельно подключаемые библиотеки. К таким элементам относится большая часть математических функций и методов для работы с файловой системой;
• Оптимально подогнанная система типов – благодаря простому набору типов данных и строгой типизации уменьшается риск допущения ошибок в процессе написания программного кода;
• Направленность C на процедурный тип программирования, при котором соблюдается четкая иерархия всех элементов кода;
• Доступ к памяти машины с помощью указателей;
• Минимальное количество поддерживаемых ключевых слов;
• Поддержка области действия имен;
• Поддержка пользовательских типов данных (объединения и структуры).

Проще говоря, C – это то, с чего следует начинать новичку перед тем, как научиться программированию на других языках.

Для обучения программированию недостаточно одного лишь желания и наличия компьютера с выходом в интернет. Для написания программ на C вам потребуется специализированное программное обеспечение – компилятор.

Компилятор – специальная программа, переводящая программный код в форму, понятную для компьютера.

Вот несколько специализированных компиляторов с поддержкой языка C:

• Microsoft Visual Studio – профессиональный инструмент, поддерживающий множество языков, в том числе и несколько серверных. Подойдет для новичков, если брать его «на вырост»:

• Borland C++ - бесплатный компилятор, идеально подходящий для начинающего обучение. В отличие от предыдущего инструмента, отличается ясным и понятным интерфейсом. Поэтому его освоение не вызовет особых трудностей даже при самостоятельном освоении азов программирования:

• Code::Blocks – бесплатная среда разработки, поддерживающая написание кода на нескольких языках. Средний по сложности освоения вариант:

Что касается специализированной литературы, то советовать книги определенных авторов мы не будем. Тут, как говорится, выбирайте, что душе угодно. Потому что в большинстве случаев подбор самоучителя по программированию – это индивидуальный процесс. Используйте тот источник, который больше подходит именно для вас.

Да и в интернете можно найти очень много информации.

После освоения основ программирования у многих сразу появится вопрос, куда двигаться дальше. Уже на этом этапе обучения следует задумываться о выборе основной специализации в области программирования. Вот те, которые больше всего востребованы на современном рынке:

• Веб-программирование – здесь понадобятся знания PHP, CSS и HTML;
• Разработка приложений под мобильную операционную систему Android – данная платформа построена на основе Java. Поэтому потребуется знание основ этого языка;
• C# (си sharp) – дальний потомок C. На основе C# построена веб-технология ASP.net от Microsoft.

И последний совет всем начинающим. Перед тем, как приступить к обучению программированию с нуля, следует запастить терпением. А также: таблетками от головной боли, кофе, чаем и побрить череп наголо. Потому что во время постижения программных наук, обучающиеся часто вырывают волосы со своей головы вместе с корнем. Удачного старта!

АБАнастасия Бондаренкоавтор

Обучение программированию с нуля: с чего начать изучение в домашних условиях

Каждый раз, с трудом преодолевая жизненные преграды, хочется взять и перекроить этот мир под себя. К сожалению, мы не рождены творцами этой вселенной. Тем, кто хочет удовлетворить свои амбиции создателя, остается лишь виртуальный мир.

Хотя для творения здесь понадобится не столько волшебство и знание рун, сколько знание основ программирования. Поэтому для всех начинающих творцов виртуальной реальности мы поведаем о том, как научиться программировать.

Как бы ни хотелось этого признавать, но в реальности программирование является не таким уж волшебным делом. Создание кода порой можно сравнить с хождением босыми ногами по морскому дну, устланному острыми каменными обломками.

Чтобы стать программистом, нужно быть не только умным, но еще терпеливым и настырным. Обучение программированию всегда сопровождается головой болью, красными от недосыпания глазами и отрешенным взглядом. Именно по нему можно легко узнать программиста.

Многие начинающие обучение считают написание кода чуть ли не самой романтической профессией. Особенно увеличилось количество желающих познать программирование после просмотра фильма «Матрица». Именно главный герой этой картины Нео подтолкнул многих к становлению на путь постижения программных наук:

Но большая часть начавших изучение бросают его уже через несколько недель. И основной причиной этого является неправильно выбранное направление обучения, методика или даже учебник по программированию.

После развала СССР все отечественные ВУЗы долгое время даже и не пытались перекроить свою систему обучения под потребности современного рынка. Не являлись исключением из этого правила и технические ВУЗы.

Программирования как отдельной отрасли и специализации не существовало как таковой. Его основы преподавались лишь как привязка к другим инженерным дисциплинам. И даже те крохи знаний, которые давались студентам в этой области, не соответствовали современным стандартам и утратили свою актуальность еще 20-30 лет назад.

В странах бывшего СССР основным языком программирования, преподаваемым в технических ВУЗах, был Бейсик.

Ситуация кардинально не изменилась и через 10 лет. Лишь некоторые учебные заведения, учуяв веяния нового времени, в начале двухтысячных года начали перекраивать свое обучение под мировые стандарты. И только с этого момента программирование стало восприниматься как отдельная профессия и специализация обучения:

В это же время стали появляться различные специализированные коммерческие курсы и учебные заведения. Но качество преподавания и даваемых в них знаний находились на крайне низком уровне. Не хватало грамотных профессионалов, способных обучить новичков не только теоретическим знаниям, но и практическим навыкам программирования.

А это в профессии программиста является наиболее важным аспектом. Поэтому большинство из сегодняшних гуру российской IT-индустрии начинали свое обучение программированию с нуля самостоятельно.

В некоторой мере такая тенденция сохраняется и по сей день. Хотя в наше время количество профессионалов, занимающихся преподаванием, заметно возросло.

Постижение программных наук характеризуется не только тяжелым обучением, но и его началом. Новичку порой трудно не только начать самостоятельное обучение, но и определиться с координатами отправной точки процесса. Поэтому мы постараемся помочь вам обойти все эти трудности:

Прежде чем ломать зубы об гранит науки, следует определиться, с чего начать изучение программирования. На первых этапах очень трудно определиться со специализацией. Поэтому начнем с подбора первого языка.

Чаще всего выбор падает на язык программирования C (си). Именно с него большинство новичков во всем мире начинают свое обучение. На основе C было создана основная часть программных языков, и во многом они наследуют его структуру и синтаксис.

Изучая C, вы постигаете основы не одного языка программирования, а сразу нескольких.

Рассмотрим особенности этого языка, делающего его оптимальным для изучения:

• Простая для понимания основа – часть встроенных возможностей языка для простоты вынесена в отдельно подключаемые библиотеки. К таким элементам относится большая часть математических функций и методов для работы с файловой системой;
• Оптимально подогнанная система типов – благодаря простому набору типов данных и строгой типизации уменьшается риск допущения ошибок в процессе написания программного кода;
• Направленность C на процедурный тип программирования, при котором соблюдается четкая иерархия всех элементов кода;
• Доступ к памяти машины с помощью указателей;
• Минимальное количество поддерживаемых ключевых слов;
• Поддержка области действия имен;
• Поддержка пользовательских типов данных (объединения и структуры).

Проще говоря, C – это то, с чего следует начинать новичку перед тем, как научиться программированию на других языках.

Для обучения программированию недостаточно одного лишь желания и наличия компьютера с выходом в интернет. Для написания программ на C вам потребуется специализированное программное обеспечение – компилятор.

Компилятор – специальная программа, переводящая программный код в форму, понятную для компьютера.

Вот несколько специализированных компиляторов с поддержкой языка C:

• Microsoft Visual Studio – профессиональный инструмент, поддерживающий множество языков, в том числе и несколько серверных. Подойдет для новичков, если брать его «на вырост»:

• Borland C++ - бесплатный компилятор, идеально подходящий для начинающего обучение. В отличие от предыдущего инструмента, отличается ясным и понятным интерфейсом. Поэтому его освоение не вызовет особых трудностей даже при самостоятельном освоении азов программирования:

• Code::Blocks – бесплатная среда разработки, поддерживающая написание кода на нескольких языках. Средний по сложности освоения вариант:

Что касается специализированной литературы, то советовать книги определенных авторов мы не будем. Тут, как говорится, выбирайте, что душе угодно. Потому что в большинстве случаев подбор самоучителя по программированию – это индивидуальный процесс. Используйте тот источник, который больше подходит именно для вас.

Да и в интернете можно найти очень много информации.

После освоения основ программирования у многих сразу появится вопрос, куда двигаться дальше. Уже на этом этапе обучения следует задумываться о выборе основной специализации в области программирования. Вот те, которые больше всего востребованы на современном рынке:

• Веб-программирование – здесь понадобятся знания PHP, CSS и HTML;
• Разработка приложений под мобильную операционную систему Android – данная платформа построена на основе Java. Поэтому потребуется знание основ этого языка;
• C# (си sharp) – дальний потомок C. На основе C# построена веб-технология ASP.net от Microsoft.

И последний совет всем начинающим. Перед тем, как приступить к обучению программированию с нуля, следует запастить терпением. А также: таблетками от головной боли, кофе, чаем и побрить череп наголо. Потому что во время постижения программных наук, обучающиеся часто вырывают волосы со своей головы вместе с корнем. Удачного старта!

АБАнастасия Бондаренкоавтор

Обучение программированию с нуля: с чего начать изучение в домашних условиях

Каждый раз, с трудом преодолевая жизненные преграды, хочется взять и перекроить этот мир под себя. К сожалению, мы не рождены творцами этой вселенной. Тем, кто хочет удовлетворить свои амбиции создателя, остается лишь виртуальный мир.

Хотя для творения здесь понадобится не столько волшебство и знание рун, сколько знание основ программирования. Поэтому для всех начинающих творцов виртуальной реальности мы поведаем о том, как научиться программировать.

Как бы ни хотелось этого признавать, но в реальности программирование является не таким уж волшебным делом. Создание кода порой можно сравнить с хождением босыми ногами по морскому дну, устланному острыми каменными обломками.

Чтобы стать программистом, нужно быть не только умным, но еще терпеливым и настырным. Обучение программированию всегда сопровождается головой болью, красными от недосыпания глазами и отрешенным взглядом. Именно по нему можно легко узнать программиста.

Многие начинающие обучение считают написание кода чуть ли не самой романтической профессией. Особенно увеличилось количество желающих познать программирование после просмотра фильма «Матрица». Именно главный герой этой картины Нео подтолкнул многих к становлению на путь постижения программных наук:

Но большая часть начавших изучение бросают его уже через несколько недель. И основной причиной этого является неправильно выбранное направление обучения, методика или даже учебник по программированию.

После развала СССР все отечественные ВУЗы долгое время даже и не пытались перекроить свою систему обучения под потребности современного рынка. Не являлись исключением из этого правила и технические ВУЗы.

Программирования как отдельной отрасли и специализации не существовало как таковой. Его основы преподавались лишь как привязка к другим инженерным дисциплинам. И даже те крохи знаний, которые давались студентам в этой области, не соответствовали современным стандартам и утратили свою актуальность еще 20-30 лет назад.

В странах бывшего СССР основным языком программирования, преподаваемым в технических ВУЗах, был Бейсик.

Ситуация кардинально не изменилась и через 10 лет. Лишь некоторые учебные заведения, учуяв веяния нового времени, в начале двухтысячных года начали перекраивать свое обучение под мировые стандарты. И только с этого момента программирование стало восприниматься как отдельная профессия и специализация обучения:

В это же время стали появляться различные специализированные коммерческие курсы и учебные заведения. Но качество преподавания и даваемых в них знаний находились на крайне низком уровне. Не хватало грамотных профессионалов, способных обучить новичков не только теоретическим знаниям, но и практическим навыкам программирования.

А это в профессии программиста является наиболее важным аспектом. Поэтому большинство из сегодняшних гуру российской IT-индустрии начинали свое обучение программированию с нуля самостоятельно.

В некоторой мере такая тенденция сохраняется и по сей день. Хотя в наше время количество профессионалов, занимающихся преподаванием, заметно возросло.

Постижение программных наук характеризуется не только тяжелым обучением, но и его началом. Новичку порой трудно не только начать самостоятельное обучение, но и определиться с координатами отправной точки процесса. Поэтому мы постараемся помочь вам обойти все эти трудности:

Прежде чем ломать зубы об гранит науки, следует определиться, с чего начать изучение программирования. На первых этапах очень трудно определиться со специализацией. Поэтому начнем с подбора первого языка.

Чаще всего выбор падает на язык программирования C (си). Именно с него большинство новичков во всем мире начинают свое обучение. На основе C было создана основная часть программных языков, и во многом они наследуют его структуру и синтаксис.

Изучая C, вы постигаете основы не одного языка программирования, а сразу нескольких.

Рассмотрим особенности этого языка, делающего его оптимальным для изучения:

• Простая для понимания основа – часть встроенных возможностей языка для простоты вынесена в отдельно подключаемые библиотеки. К таким элементам относится большая часть математических функций и методов для работы с файловой системой;
• Оптимально подогнанная система типов – благодаря простому набору типов данных и строгой типизации уменьшается риск допущения ошибок в процессе написания программного кода;
• Направленность C на процедурный тип программирования, при котором соблюдается четкая иерархия всех элементов кода;
• Доступ к памяти машины с помощью указателей;
• Минимальное количество поддерживаемых ключевых слов;
• Поддержка области действия имен;
• Поддержка пользовательских типов данных (объединения и структуры).

Проще говоря, C – это то, с чего следует начинать новичку перед тем, как научиться программированию на других языках.

Для обучения программированию недостаточно одного лишь желания и наличия компьютера с выходом в интернет. Для написания программ на C вам потребуется специализированное программное обеспечение – компилятор.

Компилятор – специальная программа, переводящая программный код в форму, понятную для компьютера.

Вот несколько специализированных компиляторов с поддержкой языка C:

• Microsoft Visual Studio – профессиональный инструмент, поддерживающий множество языков, в том числе и несколько серверных. Подойдет для новичков, если брать его «на вырост»:

• Borland C++ - бесплатный компилятор, идеально подходящий для начинающего обучение. В отличие от предыдущего инструмента, отличается ясным и понятным интерфейсом. Поэтому его освоение не вызовет особых трудностей даже при самостоятельном освоении азов программирования:

• Code::Blocks – бесплатная среда разработки, поддерживающая написание кода на нескольких языках. Средний по сложности освоения вариант:

Что касается специализированной литературы, то советовать книги определенных авторов мы не будем. Тут, как говорится, выбирайте, что душе угодно. Потому что в большинстве случаев подбор самоучителя по программированию – это индивидуальный процесс. Используйте тот источник, который больше подходит именно для вас.

Да и в интернете можно найти очень много информации.

После освоения основ программирования у многих сразу появится вопрос, куда двигаться дальше. Уже на этом этапе обучения следует задумываться о выборе основной специализации в области программирования. Вот те, которые больше всего востребованы на современном рынке:

• Веб-программирование – здесь понадобятся знания PHP, CSS и HTML;
• Разработка приложений под мобильную операционную систему Android – данная платформа построена на основе Java. Поэтому потребуется знание основ этого языка;
• C# (си sharp) – дальний потомок C. На основе C# построена веб-технология ASP.net от Microsoft.

И последний совет всем начинающим. Перед тем, как приступить к обучению программированию с нуля, следует запастить терпением. А также: таблетками от головной боли, кофе, чаем и побрить череп наголо. Потому что во время постижения программных наук, обучающиеся часто вырывают волосы со своей головы вместе с корнем. Удачного старта!

АБАнастасия Бондаренкоавтор

Обучение программированию с нуля: с чего начать изучение в домашних условиях

Каждый раз, с трудом преодолевая жизненные преграды, хочется взять и перекроить этот мир под себя. К сожалению, мы не рождены творцами этой вселенной. Тем, кто хочет удовлетворить свои амбиции создателя, остается лишь виртуальный мир.

Хотя для творения здесь понадобится не столько волшебство и знание рун, сколько знание основ программирования. Поэтому для всех начинающих творцов виртуальной реальности мы поведаем о том, как научиться программировать.

Как бы ни хотелось этого признавать, но в реальности программирование является не таким уж волшебным делом. Создание кода порой можно сравнить с хождением босыми ногами по морскому дну, устланному острыми каменными обломками.

Чтобы стать программистом, нужно быть не только умным, но еще терпеливым и настырным. Обучение программированию всегда сопровождается головой болью, красными от недосыпания глазами и отрешенным взглядом. Именно по нему можно легко узнать программиста.

Многие начинающие обучение считают написание кода чуть ли не самой романтической профессией. Особенно увеличилось количество желающих познать программирование после просмотра фильма «Матрица». Именно главный герой этой картины Нео подтолкнул многих к становлению на путь постижения программных наук:

Но большая часть начавших изучение бросают его уже через несколько недель. И основной причиной этого является неправильно выбранное направление обучения, методика или даже учебник по программированию.

После развала СССР все отечественные ВУЗы долгое время даже и не пытались перекроить свою систему обучения под потребности современного рынка. Не являлись исключением из этого правила и технические ВУЗы.

Программирования как отдельной отрасли и специализации не существовало как таковой. Его основы преподавались лишь как привязка к другим инженерным дисциплинам. И даже те крохи знаний, которые давались студентам в этой области, не соответствовали современным стандартам и утратили свою актуальность еще 20-30 лет назад.

В странах бывшего СССР основным языком программирования, преподаваемым в технических ВУЗах, был Бейсик.

Ситуация кардинально не изменилась и через 10 лет. Лишь некоторые учебные заведения, учуяв веяния нового времени, в начале двухтысячных года начали перекраивать свое обучение под мировые стандарты. И только с этого момента программирование стало восприниматься как отдельная профессия и специализация обучения:

В это же время стали появляться различные специализированные коммерческие курсы и учебные заведения. Но качество преподавания и даваемых в них знаний находились на крайне низком уровне. Не хватало грамотных профессионалов, способных обучить новичков не только теоретическим знаниям, но и практическим навыкам программирования.

А это в профессии программиста является наиболее важным аспектом. Поэтому большинство из сегодняшних гуру российской IT-индустрии начинали свое обучение программированию с нуля самостоятельно.

В некоторой мере такая тенденция сохраняется и по сей день. Хотя в наше время количество профессионалов, занимающихся преподаванием, заметно возросло.

Постижение программных наук характеризуется не только тяжелым обучением, но и его началом. Новичку порой трудно не только начать самостоятельное обучение, но и определиться с координатами отправной точки процесса. Поэтому мы постараемся помочь вам обойти все эти трудности:

Прежде чем ломать зубы об гранит науки, следует определиться, с чего начать изучение программирования. На первых этапах очень трудно определиться со специализацией. Поэтому начнем с подбора первого языка.

Чаще всего выбор падает на язык программирования C (си). Именно с него большинство новичков во всем мире начинают свое обучение. На основе C было создана основная часть программных языков, и во многом они наследуют его структуру и синтаксис.

Изучая C, вы постигаете основы не одного языка программирования, а сразу нескольких.

Рассмотрим особенности этого языка, делающего его оптимальным для изучения:

• Простая для понимания основа – часть встроенных возможностей языка для простоты вынесена в отдельно подключаемые библиотеки. К таким элементам относится большая часть математических функций и методов для работы с файловой системой;
• Оптимально подогнанная система типов – благодаря простому набору типов данных и строгой типизации уменьшается риск допущения ошибок в процессе написания программного кода;
• Направленность C на процедурный тип программирования, при котором соблюдается четкая иерархия всех элементов кода;
• Доступ к памяти машины с помощью указателей;
• Минимальное количество поддерживаемых ключевых слов;
• Поддержка области действия имен;
• Поддержка пользовательских типов данных (объединения и структуры).

Проще говоря, C – это то, с чего следует начинать новичку перед тем, как научиться программированию на других языках.

Для обучения программированию недостаточно одного лишь желания и наличия компьютера с выходом в интернет. Для написания программ на C вам потребуется специализированное программное обеспечение – компилятор.

Компилятор – специальная программа, переводящая программный код в форму, понятную для компьютера.

Вот несколько специализированных компиляторов с поддержкой языка C:

• Microsoft Visual Studio – профессиональный инструмент, поддерживающий множество языков, в том числе и несколько серверных. Подойдет для новичков, если брать его «на вырост»:

• Borland C++ - бесплатный компилятор, идеально подходящий для начинающего обучение. В отличие от предыдущего инструмента, отличается ясным и понятным интерфейсом. Поэтому его освоение не вызовет особых трудностей даже при самостоятельном освоении азов программирования:

• Code::Blocks – бесплатная среда разработки, поддерживающая написание кода на нескольких языках. Средний по сложности освоения вариант:

Что касается специализированной литературы, то советовать книги определенных авторов мы не будем. Тут, как говорится, выбирайте, что душе угодно. Потому что в большинстве случаев подбор самоучителя по программированию – это индивидуальный процесс. Используйте тот источник, который больше подходит именно для вас.

Да и в интернете можно найти очень много информации.

После освоения основ программирования у многих сразу появится вопрос, куда двигаться дальше. Уже на этом этапе обучения следует задумываться о выборе основной специализации в области программирования. Вот те, которые больше всего востребованы на современном рынке:

• Веб-программирование – здесь понадобятся знания PHP, CSS и HTML;
• Разработка приложений под мобильную операционную систему Android – данная платформа построена на основе Java. Поэтому потребуется знание основ этого языка;
• C# (си sharp) – дальний потомок C. На основе C# построена веб-технология ASP.net от Microsoft.

И последний совет всем начинающим. Перед тем, как приступить к обучению программированию с нуля, следует запастить терпением. А также: таблетками от головной боли, кофе, чаем и побрить череп наголо. Потому что во время постижения программных наук, обучающиеся часто вырывают волосы со своей головы вместе с корнем. Удачного старта!

АБАнастасия Бондаренкоавтор

10 бесплатных способов освоить профессию программиста

Bubble

Чтобы стать программистом, не обязательно покупать дорогой курс или заниматься с наставником — можно учиться самому при минимальных вложениях. Разберём 10 бесплатных способов самостоятельно войти в айти — от простых до более изобретательных.

Оглавление

Способ 1. Запишитесь на бесплатные курсы

Самый очевидный бесплатный источник контента — это YouTube. Там достаточно вебинаров по любой теме, но информация не всегда хорошо систематизирована, а материал может быть раскрыт недостаточно глубоко. Плюс многие из роликов записаны давно и посвящены устаревшим технологиям, на которые не стоит тратить время.

Бесплатные курсы по программированию с видео, статьями или интерактивными тренажерами для новичков — достойная альтернатива YouTube. Здесь информация собрана в одном месте и разложена по полочкам — вы всегда знаете, с чего начать и куда двигаться дальше. Например, чтобы познакомится с веб-вёрсткой, нужно освоить сначала HTML, затем CSS и только потом приниматься за JavaScript. 

Такое обучение подойдёт всем, кто ищет простой способ самостоятельно познакомиться с программированием — без наставников, обязательных домашних заданий и тематических чатов с одногруппниками. 

Вот несколько бесплатных курсов, где можно получить базовые знания:

• Курсы Хекслет — большая подборка вводных занятий по различным технологиям и языкам программирования. Материал подаётся в формате статей, интерактивных тренажеров и подборок для закрепления знаний. Если осилили бесплатную часть, можно получить пожизненную 50% скидку. А тем, кто умеет интересно рассказывать о своем обучении, за каждый 4 статьи в блоге предлагают 20 дней бесплатного доступа к занятиям.
• Htmlbook — самоучитель по HTML, CSS и верстке сайтов. Информация оформлена в справочник и поддерживается сообществом разработчиков — есть форум, цифровые книги и задания для закрепления материала. 
• Лекции по веб-технологиям от института ИНТУИТ. На курсе вы познакомитесь с принципами устройства интернета, сетевыми протоколами, а также методами разработки сайтов и приложений.
• Гарвардский курс CS50 «Основы программирования и компьютерных наук». Лекции переведены на русский язык, подаются в форме увлекательного сериала и простым языком объясняют сложные для новичка вещи: что такое криптография, алгоритмы, шаблоны и так далее.
• Курс от Coursera «Научиться учиться». Здесь вы познакомитесь с инструментами и методами, которые упрощают изучение сложных предметов. Вы узнаете, в каких режимах работает мозг и как он усваивает информацию. Это поможет учиться без прокрастинации и быстро запоминать всё необходимое. Когда справитесь — посмотрите на Coursera каталог бесплатных курсов по программированию и переходите к продуктивному обучению. Если хотите получить сертификат об образовании — прочтите статью «Лайфхак: как получить финансовую помощь от Coursera, edX и Udacity и учиться бесплатно». В ней инструкция, как оформить заявку и что делать, чтобы не платить за учёбу. 

СОВЕТ

Если учиться без обязательств, могут быть проблемы с мотивацией — зачем выполнять задания, если этого никто не требует? Однако без практики программирование не выучить. Поэтому если чувствуете нехватку мотивации, попробуйте совместить бесплатные курсы с любым другим способом из этой статьи. Возможно, это вас дисциплинирует и учиться станет проще.

Способ 2. Найдите курсы с наставником 

Есть сообщества программистов, которые созданы для обучения и открыты для всех желающих: вы выбираете курс, проходите онлайн-программу, консультируютесь с менторами и получаете сертификат. Здесь всё как в платных школах: смогли хорошо усвоить знания — получите оффер от организаторов курса или сами найдёте работу. Отличный вариант для всех, кому важно получать обратную связь от специалистов. 

Если считаете, что такой способ подойдет вам лучше, попробуйте курсы Rolling Scopes, на которые в 2021 году записалось 6500 человек. Принимают всех, кто пройдет вступительный тест — возраст, образование и место жительства не важны. С каждым студентом работает ментор, который помогает с проектами.

СОВЕТ

Желающих много, поэтому перед поступлением вас могут экзаменовать по базовым знаниям в программировании. Спросят, скорее всего, про HTML, CSS, основы JavaScript, структуры данных и алгоритмы. Требования обычно зависят от курса и публикуются организаторами на сайте проекта. 

🎯 самые полезные лайфхаки в мини-формате обитают в нашем telegram. постим раз в день, коротко и по делу

Способ 3. Пройдите стажировку в IT-компании

Есть компании, которые готовы сами обучать новичков программированию и платить им за это зарплату. Эти предложения редкие, но все–таки встречаются на рекрутинговых сайтах. Вам дают знания, трудоустраивают на junior-позицию с обещанием карьерного роста. Это вариант для тех, кто предпочитает обучение на практике и в коллективе. 

Осваивая программирование «в бою», вы быстрее изучите необходимый минимум теории и быстрее перейдете к практике. А если с чем-то возникнут проблемы — вам сразу объяснят, как с этим справиться. 

Однако не всё так просто. Новичков набирают не во всех городах, чтобы воспользоваться предложением — будьте готовы к переезду. Также учтите, что ученикам и стажерам платят немного. Если у вас сложные финансовые обстоятельства, подумайте, стоит ли ради обучения терять заработок. 

 

 

Примеры вакансий с бесплатным обучением и оплачиваемой стажировкой в IT-компаниях. Скриншоты: сайт hh.ru

IT-компаниям нужны люди, которые быстро пройдут курс и начнут работать. Поэтому чем лучше вы подкованы, тем больше шансов на оффер. Для этого постарайтесь освоить побольше базовых навыков и начните со следующего: 

• Пройдите курс по тайм-менеджменту от 4brain. На стажировке вы столкнетесь с большим количеством обязанностей, которые нужно своевременно выполнить. Для этого нужно уметь расставлять приоритеты, планировать процесс и работать без отвлекающих факторов. На курсе вы познакомитесь с основными техниками тайм-менеджмента, пройдете тест на закрепление теории и получите дополнительные материалы для самостоятельного погружения в тему.  
• Посмотрите бесплатные лекции по soft skills от Нетологии. На сайте много видеоуроков, которые научат ладить с коллегами по команде. Вы узнаете, как себя вести в конфликтных ситуациях, предотвратить выгорание и перестать сомневаться в своих навыках.
• Выполните все упражнение из курса «Введение в Git» от Хекслет. Git — популярная технология, которую разработчики используют для отслеживания изменений в коде. Он позволяет видеть, когда кто-то что-то добавляет, удаляет или меняет в проекте. В большинстве вакансий знание Git указано в качестве обязательного инструмента, которым должен владеть каждый стажер. 

Совет

Когда будете искать на сайтах подходящие вакансии, добавляйте в поиск слово Trainee. Оно есть в большинстве объявлений о стажировках. 

Jobs-бот найдет работу: подключайте бота в Telegram и получайте подходящие предложения

Способ 4. Вступите в сообщество единомышленников

В сфере IT постоянно что-то происходит, поэтому программисты любят встречаться, обмениваться информацией и делиться опытом.

Многие встречи проводятся специально для новичков, чтобы объединить их в группы и помочь стартовать в профессии. Этот вариант обучения подойдёт всем, кто не любит изучать новое в одиночку — чтобы в любой момент было к кому обратиться за поддержкой и помощью. 

Для примера возьмём платформу Meetup — международный проект с русскоязычным сообществом и регулярными IT-мероприятиями. Здесь вы можете присоединиться к группе «Перейти в АйТи», где на протяжении года участники проводят встречи, делятся результатами и обсуждают проблемы освоения новой профессии. 

Еще несколько сайтов для поиска единомышленников: IT-Events, All-Events, DOU. Это обновляемые календари платных и бесплатных онлайн-встреч, интенсивов, хакатонов, конференций для стран СНГ и ближнего зарубежья. 

Совет

Когда выбираете мероприятие, обязательно удостоверьтесь, что оно проводится для людей без опыта в программировании. Попадете на профессиональную конференцию — наслушаетесь непонятных технических докладов и не получите пользы.

Способ 5. Используйте карты развития разработчика

Роадмап, или карта развития разработчика — набор актуальных технологий, которыми должен владеть программист для старта и роста в выбранной области. Это структурированный план обучения, где расписано, что учить сейчас и в будущем, чтобы стать востребованным специалистом. 

Обучение по роадмапу подходит всем, кто любит самостоятельно разбираться в задаче, искать информацию и заниматься в свободном темпе без дедлайнов. 

Вот несколько сайтов, на которых вы можете выбрать дорожную карту для обучения: 

• Roadmap.sh — проект, где собраны роадмапы по десяти направлениям: Frontend, Backend, DevOps, React, Angular, Android, Python, Go и Java-разработка, а также руководство для администраторов баз данных PostgreSQL. На очереди: план по изучению облачной экосистемы AWS и набор навыков для современного QA-инженера.

Совет

Чтобы лучше отслеживать прогресс, рекомендуем скачать, распечатать и повесить на стену выбранный роадмап. А потом закрашивать отдельным цветом изученные технологии. Так у вас появится визуальная картина собственных знаний и понимание, чего не хватает для нового уровня.

Способ 6. Попробуйте геймифицировать обучение 

Геймификация — способ превратить скучные лекции в залипательную игру. Представьте, что вам нужно освоить слепую печать для быстрого набора текста на клавиатуре. 

• Стандартный вариант: распечатать плакат и постепенно выучить, где находится каждая клавиша. 
• Альтернативный путь: пройти интерактивный тренажёр, а затем нарабатывать навык в «клавагонках» с другими участниками.

Оба подхода ведут к одинаковому результату, но второй намного веселее. 

Обучение с помощью геймификации подходит тем, кто уже пробовал что-то выучить или чувствует, что не сможете довести начатое до конца из-за скуки. 

Есть множество сервисов, которые позволяют изучить программировании в виде игры. Рассмотрим несколько популярных: 

• CodinGame — веб-сайт с играми для кодинга на 25+ языках программирования. После регистрации вы попадете в интерактивную IDE, где сможете выполнять задания и постепенно писать видеоигру.

• Check iO — браузерная приключенческая игра для изучения Python и TypeScript. Вы будете отправляться в экспедиции и выполнять миссии. Каждая миссия — практическое задание, которое во многом похоже на реальные задачи с собеседований. Есть разные уровни сложности и форум участников, где можно обсудить проблемы и варианты решения. 
• Git Game — терминальная игра для изучения системы контроля версий Git. После десяти уровней вы запомните все ключевые команды и сможете применять эти знания на практике.

Совет

Если протестировали разные игры, и ничего не подошло или не понравилось,  попробуйте добавить геймификацию самостоятельно. Используйте метод поощрений и наказаний, которые будете назначать себе за прохождение учебного плана. Например, если всё идёт хорошо — сходите в кино; если отстаете — устройте дополнительную пробежку или день без сладкого. Можно привлечь кого-то со стороны, чтобы контролировать процесс.  

Способ 7. Воспринимайте учёбу, как подготовку к собеседованию

В интернете полно контента для подготовки к IT-собеседованиям — разборов популярных вопросов и публичных интервью с претендентами на вакансию. Многие пользуются этой информацией для самопроверки или чтобы устранять пробелы в знаниях. 

Можно пойти от обратного: записать вопросы, а затем разобраться, что обозначает каждый термин из озвученного ответа. 

Например, вопрос: «Какие типы данных бывают в Python?». Распутываем:

1. Сначала вы должны узнать, что  Python есть два типа данных: неизменяемые и изменяемые. 
2. Дальше разбираетесь, какие типы данных относятся к неизменяемым. Изучаете числовые данные (int, float, complex), символьные строки (class 'str') и кортежи (tuple). Узнаете, что означает каждый тип, смотрите примеры кода и ищите упражнения на закрепление материала. 
3. Переходите к изменяемым типам данным и также подробно их разбираете. И так до тех пор, пока не останется незнакомых понятий. 

Закончите с одним вопросом — берите следующий и повторяйте цикл. Ответы ищите в документации к выбранному языку или на форумах разработчиков. 

Если перед реальным собеседованием почувствуете неуверенность, пригласите временного наставника и потренируйтесь отвечать на вопросы. Для поиска специалиста попробуйте сайт solvery.io. Это база менторов по различным языкам и направлениям программирования, которых можно пригласить на разовые или комплексные занятия с новичком. 

Совет

Возможно, после общения с наставников вы захотите подтянуть знания и поработать с репетитором. В таком случае вам может пригодиться сервис tutoronline.ru, который помогает подобрать преподаватель по любому языку программирования и организовать занятие в любое время, 24 часа в сутки. 

Способ 8. Обучайтесь на фриланс-проектах

На фрилансерских биржах много простых заказов для новичков. С их помощью можно наработать портфолио и постепенно изучить программирование. Для этого выберите популярные низкооплачиваемые задачи и разберитесь, что нужно делать. YouTube, Google и программистские форумы — в помощь. Когда закончите с теорией, возьмите с биржи любую заявку и представьте, что это реальный заказ. 

Примеры простых фриланс-заказов для новичков. Скриншоты: fl.ru

После тестового проекта закрепите успех:

• Найдите реального заказчика, выполните работу и получите оплату. Так вы будете знать, что правильно усвоили материал, а ваши знания уже чего-то стоят.
• Возьмите задачу посложнее, повторите цикл. И так пока не изучите основные технологии выбранной сферы. 

Первые заказы старайтесь искать на крупных площадках, где ежедневно добавляются новые проекты. Например, попробуйте биржи fl.ru и fiverr.com. 

Совет

Главный недостаток фриланса — отсутствие качественной обратной связи. Поэтому параллельно с проектной работой постарайтесь каждые полгода посещать собеседования или консультироваться с наставником. Это поможет своевременно обнаружить пробелы в знаниях и понять, готовы ли вы работать в компании.

Способ 9. Возьмитесь за Pet-проект

Pet-проектами разработчики называют приложения, которые делают для себя в свободное время. Для опытных специалистов это хобби, а для новичков — интересный способ освоить программирования и наполнить портфолио. 

Первым pet-проектом может быть несложная игра, личный сайт-визитка или какой-нибудь сервис для решения рутинных рабочих задач. Возможно, вы создадите продвинутую напоминалку для отчётов — чтобы не забывать, какие документы, когда и куда отправить. Также можно попробовать программировать роботов или устройства для умного дома на платформах Arduino или Raspberry Pi — отличный вариант для тех, кто хочет от кода чего-то осязаемого. 

Пока нет своих идей, попробуйте учебные проекты для разных языков программирования.  Например, начинающему Python-разработчику часто рекомендуют написать генератор паролей, будильник, Pomodoro-таймер или бота.

Ещё вариант — поработать над pet-проектами на специальных образовательных курсах. Например, в JetBrains Academy вы можете разработать головоломку «Висельница»,  «Кредитный калькулятор» или игру  «Простые крестики-нолики». У новых участников будет двухмесячный бесплатный доступ, возможность пройти несколько треков и опубликовать код нескольких приложений на GitHub.

А если хочется чего-то простого, популярного и более фундаментального — попробуйте пройти курс «Чат-бот на Python» от EPAM. Примерно через два часа обучения вы сможете создать первого бота, даже если никогда раньше не писали код. 

совет

Начинайте с любого Pet-проекта. Чем сложнее и больше их будет, тем лучше вы познакомитесь с программированием и упростите поиск первой работы.

Способ 10. Пройдите буткэмп

Буткэмп — это интенсивные программы обучения IT-специальностям. Участникам предлагается 3-4 месяца заниматься по структурированной программе, общаться с менторами, готовиться к собеседованиям и готовить портфолио для будущей работы.

Абсолютному новичку попасть на программу сложно, потому что обычно нужно пройти вступительные экзамены — без знания основ вас, скорее всего, не примут. Но есть и хорошая новость для мотивации: лучше студенты обычно получают стажировку и это самый быстрый путь в профессию. 

Способ точно не подходит людям, которые постоянно заняты или не готовы радикально менять специальность. Вы будете учиться 5 дней в неделю по 8 часов. Отдельно добавьте домашние задания, время на подготовку к проверкам и самостоятельное изучение непонятных тем или терминов. Всё привязано к дедлайнам, за нарушение которых могут отчислить. 

Занятия в буткэмпе бывают платными или бесплатными, могут проходить офлайн и онлайн. Чтобы попробовать, начните бесплатно и онлайн — с сайта freecodecamp.org.

FreeCodeCamp — англоязычный ресурс с интерактивными тренажерами. Задания представлены в виде текста. Вы сможете двигаться по карте курсов, сдавать тесты, бесплатно использовать более 8000 учебных пособий и получите сертификат за успешное обучение. Сайт уже помог 40 тысячам студентов найти своё место в IT.

Прежде чем начать

Если хотите стать программистом, но слабо представляете, чем вам предстоит заниматься и какие технологии предстоит освоить, можно пройти бесплатный курс от Skillbox. 

Введение в профессию рассчитано всего на три с половиной часа и заканчивается интересным тестом по профориентации. На миникурсе вы познакомитесь с работой компьютерных программ и выберете свою специализацию. 

Независимо от выбранного способа, для обучения вам наверняка потребуется профессиональная литература. Однако покупать кучу дорогих книжек пока рановато — вы еще точно не знаете, какие именно понадобятся. Да и необязательно все их иметь — одни быстро устаревают, а другие могут быть узкоспециальными и не раскрывать тему полностью. Поэтому проще оформить подписку на цифровую библиотеку.

Чуть позже, когда вы определитесь со специализацией и будете готовы читать специальную литературу на английском, можно посмотреть в сторону O’Reilly Learning. На  платформе представлено множество издательств, в том числе Manning, O’Reilly, No Starch, Pragmatic Bookshelf, Addison-Wesley, Packt, Cisco Press и другие.

Если вместо подписки вы все же предпочитаете покупать книги — вот несколько сайтов, где литературу по программированию можно найти в бумажном, электронном и аудио формате: «Читай город», «Альпина Паблишер», «Лабиринт».

А еще программисту полезно знать английский язык. Всё-таки самые новые вещи в IT приходят из англоязычных источников. Почти 1,5 миллиарда человек в мире говорят по-английски — это 20% всех людей на Земле.

Самостоятельное изучение программирования можно сочетать с занятиями разговорным английским, если найти носителей языка для общения. Тут поможет, к примеру, приложение Memrise. Оно позволяет учиться по видео с носителями языка и привыкать к живой разговорной речи. Сервис работает по подписке, но многие функции можно попробовать бесплатно.

Материал может содержать партнерские ссылки. Это не отражается на стоимости сервисов или товаров. Партнеры не влияют на наши рекомендации и содержание текста. 

«‎Вы не можете знать все»‎. 13 советов начинающим менеджерам.

Тренер лидерства Джейкоб Эспиноза запостил тред с советами начинающим менеджерам. Тред набрал почти 30 тысяч лайков и семь тысяч ретвитов.

Обучение программированию: с чего начать?

С чем у вас ассоциируется профессия программист? Во многих случаях ответ примерно такой: работа в удовольствие из любой точки планеты и хорошие заработки. Это может быть правдой, но только если вы действительно классный специалист, способный решать задачи любой сложности. Однако такими не рождаются, это результат упорного труда и стремления к знаниям. Один из вариантов – пройти курсы обучения программированию в специализированном центре. Есть ли другие способы научиться и с чего начать, если вы – полный новичок? Попробуем ответить на эти вопросы.

Методы обучения программированию

Куда пойти и что делать, чтобы стать программистом? Обозначим основные варианты.

Самостоятельное обучение

• Видеоуроки. Существует множество YouTube-каналов, посвященных программированию с самых азов. Но в этом и заключается проблема: как выбрать действительно качественный материал? Как проверить компетентность спикера, если нет даже базовых знаний?
• Книги. Если обучающие видеокурсы на YouTube может размещать любой желающий, то книги считаются более авторитетным и серьезным источником. Но и тут не все гладко: книга может быть напечатана несколько лет назад, а программирование – сфера со стремительными изменениями. Иначе говоря, информация может безнадежно устареть, и применить навыки на практике не получится.

Есть ли выход? Если вы решили пока не идти на курсы, а изучить основы программирования самостоятельно, приготовьтесь, что вы потратите весьма много времени на поиск актуальной информации, практику и корректировку собственных ошибок. Ведь преподавателя, который бы сразу указал на неточность, рядом не будет.

Обучение в учреждениях и центрах

• Высшие учебные заведения. Большое преимущество вузов – систематизированный материал и диплом о полноценном высшем образовании, что смотрится солиднее, чем простой сертификат об окончании курсов. Однако уверены ли вы, что программа пересматривается ежегодно? Актуальна ли информация, которую дают на лекциях? А что волнует работодателя – корочка или ваши реальные навыки?
• IT-академии. Отличие от обычных вузов – курсы направлены на изучение непосредственно программирования, ничего лишнего нет. Можно выбрать удобную форму занятий, присутствует та же систематичность, но такое обучение подходит не всем.
• Специализированные центры дистанционного обучения. У них масса преимуществ: информация всегда актуальна – программа гибкая, в нее вносятся все новинки из мира IT; полноценная поддержка преподавателей – вам уделят столько времени, сколько нужно; учиться можно онлайн, вне зависимости от физического местоположения – нужен только компьютер/ноутбук и интернет.

Что выбрать – решать вам, но мы бы советовали остановиться на последнем варианте. Для новичков это самый удобный и простой способ освоить профессию.

Советы по выбору курсов программирования

Предположим, вы поступили именно так – решили записаться на курсы, открыли Google и столкнулись со следующей проблемой: а какие выбрать? Ведь предложений масса. Вот несколько советов, чтобы не ошибиться.

• Внимательно изучите сайт: его функциональность, удобство и пр. Если у IT-школы собственный сайт плохой, то чему в ней можно научиться?
• Длительность обучения или количество часов. «Станьте программистом за месяц» – заманчиво, но нереально, попахивает откровенным обманом. Хорошие курсы рассчитаны на доскональное изучение программирования, а на это требуется немало часов. Овладеть сложной профессией с нуля за месяц не получится, и если вам это обещают, бегите, не то потратите деньги впустую.
• Гарантия трудоустройства. Вдохновляет, не так ли? А должно насторожить. Что нужно, чтобы получить работу после обучения? Здесь три составляющих: знания, которые дают курсы, усердие самого студента и требования работодателя. Если в первом пункте образовательный центр может быть уверен на 100%, то как быть с остальными? Совсем другое дело, когда помогают в трудоустройстве, но на громкие обещания и гарантии лучше не вестись.
• Отзывы. Да, мы понимаем, что их можно накрутить. Но ознакомиться с ними лишним не будет, тем более заказные комментарии, как правило, легко отличить от реальных.

Курсы программирования Shultais Education

Голова идет кругом от избытка информации? Образовательных центров так много, что сложно выбрать даже с учетом советов? Тогда можете прислушаться к нашей рекомендации. Курсы программирования Shultais Education выпускают хороших программистов с 2015 года. Обучение построено по авторской программе основателя Никиты Шультайса и включает всю необходимую теорию и практику. Студентам доступны видеоуроки в формате HD, а также форум и система тренировки навыков. Результат – профессия программиста и возможность получить работу в российской либо зарубежной компании. Среди курсов:

• программирование на Python 3;
• основы SQL и баз данных;
• основы HTML5 и CSS3;
• алгоритмы и структуры данных.

В зависимости от направления обучение включает от 55 до 114 уроков, 4-7 часов видео, 49-271 задание – этого хватит, чтобы полностью погрузиться в тему и освоить ее. Записывайтесь на курсы «Шультайс Эдьюкейшн», получайте практически применимые знания и становитесь профессиональным программистом!

научиться самому или записаться на курсы?

В статье мы рассмотрим особенности как самостоятельного изучения программирования в 1С, так и посещение учебных курсов. Решите, что больше подходит вам и начинайте обучение уже сейчас! 

Зачем платить за обучение, если я могу найти все необходимое в интернете? Этот вопрос задавал себе каждый будущий программист 1С перед тем как начать обучение.

Как лучше: искать и изучать готовый материал самостоятельно или пройти платные курсы по программированию в 1С? При всех возможностях интернета не все занимаются самообразованием.

САМОСТОЯТЕЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ

Многим начинающим программистам 1С нравится идея самостоятельного обучения. Почему?

1. Стоимость. Время — деньги, но не в случае, когда вы занимаетесь самообучением. Нужные книги, вебинары, лекции можно купить за небольшие деньги, либо скачать вообще бесплатно. А получить знания от самих разработчиков можно не выходя из дома.
2. Свобода выбора. Выбирайте сами в какое время и с какой интенсивностью заниматься. Возможность выбрать самые эффективные и нужные для себя упражнения, самостоятельно составлять программу.
3. Гибкость. Курсы не всегда адаптируются под новые тенденции и направления. Очевидный плюс — это возможность изучать самые новые направления и приемы. Выделяйтесь среди остальных своим профессионализмом и новаторством.
4. Самостоятельность. Умение самостоятельно решать задачи и контролировать и организовывать свое время — важные профессиональные качества на любой работе.

Недостаток самостоятельного обучения. В самостоятельном обучении есть один большой минус — вы можете упустить важные детали. В обучении на курсах есть структура, вы поэтапно изучаете материал, начиная с самых азов, а преподаватель видит и исправляет ошибки. Обучаясь самостоятельно, вы не можете гарантировать самому себе самое качественное и полное образование без пробелов в знаниях.

КУРСЫ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ В 1С

Почему стоит довериться опытному преподавателю.

1. Опытный наставник. Программирование — это сложно и дано не каждому. Поэтому учить азам программирования в 1С должен эксперт. Он определит терминологию, разберет с вами теоретические и практические моменты, поделится опытом и даст практические советы по решению задач. К тому же, получать информацию из первых уст куда приятнее, чем самостоятельно разбирать онлайн-уроки.
2. Структура. В обучении важна система. На курсах по программированию у вас будет теория, проверочные задания и дедлайны. Вы получите пошаговое изучение материала от простого к сложному. В программе курса информация логически структурирована и перейти к следующему разделу не разобравшись с предыдущим не получится. Полученные навыки закрепляются практическими заданиями, которые схожи с ежедневными задачами программистов.
3. Обучение в группе. Групповое обучение рождает здоровую конкуренцию. Вы стараетесь не только для себя, но и хотите показать, что вы лучший. Кроме того, есть вероятность что вы встретите там своих будущих коллег или партнеров.
4. Сертификат 1С. Конечно, при трудоустройстве важно не только наличие высшего образования. Сертификаты 1С, являются подтверждением того, что его владелец может эффективно использовать весь спектр возможностей программ 1С для автоматизации бухгалтерского, оперативного торгово-складского, управленческого учета и расчета заработной платы.
5. Литература фирмы 1С. Кто подскажет вам больше, чем сам разработчик? Литература скорее всего останется с вами. Используйте ее и освежайте в памяти моменты, которые забылись.

ВЗВЕСЬТЕ ВСЕ ПЛЮСЫ И МИНУСЫ 

Решите, какой формат подходит вам. Обучение на курсах — ваш вариант? Мы приглашаем вас на комплексный курс по программированию в 1С. Вы получите необходимые базовые знания, много практики и ценные советы от эксперта 1С.

Возможно, Вас так же заинтересует:

Что такое машинное обучение?

Моделирование ротации клиентов посредством самообучения

Приобретение новых клиентов требует больше времени и средств, чем поддержание высокого уровня удовлетворенности и лояльности существующих клиентов. Моделирование оттока клиентов помогает организациям выявлять клиентов, которые могут перестать заниматься бизнесом, и находить причины.

Эффективная модель стока использует алгоритмы машинного обучения для получения выводов по различным вопросам, начиная от оценок риска стока и заканчивая приоритетными факторами стока.Эти результаты являются ключом к разработке алгоритмической стратегии удержания клиентов.

Более глубокое понимание причин оттока клиентов помогает компаниям оптимизировать предложения скидок, кампании по электронной почте и другие целевые маркетинговые инициативы, которые заставляют ценных клиентов совершать покупки и возвращаться снова и снова.

Потребители имеют больше выбора, чем когда-либо прежде, и могут мгновенно сравнивать цены, используя несколько каналов.Динамическое ценообразование, также известное как ценообразование по требованию, позволяет фирмам идти в ногу с растущей динамикой рынка. Этот механизм позволяет организациям гибко устанавливать цену на товары с учетом различных факторов, в том числе уровня заинтересованности целевого покупателя, спроса на момент покупки, реакции покупателя на маркетинговую кампанию.

Этот уровень бизнес-адаптивности требует надежной стратегии машинного обучения и огромного количества данных о том, как склонность разных клиентов платить за товар или услугу формируется в разных контекстах.Хотя модели динамического ценообразования могут быть сложными, такие компании, как авиакомпании и другие поставщики общих услуг доставки, успешно внедрили стратегии динамического ценообразования, чтобы максимизировать свои доходы.

Что такое машинное обучение и как его использовать? Самообучающиеся машины

Все собранные данные о пользователе в сочетании с его предпочитаемыми микрокатегориями создают некий профиль пользователя, на основании которого интеллектуальная система указывает предложения фильмов, которые могут ему понравиться. По данным компании, система чрезвычайно эффективна, и почти 75% прокатных фильмов основаны на правильно построенном алгоритме.

Также Facebook, известный своей постоянно меняющейся политикой и внедрением многих — тоже спорных идей — много инвестирует в самые современные системы машинного обучения.Он в основном используется для настройки содержимого, отображаемого пользователям.

Анализируются не только лайки, но и реакции чаще. Рекламные объявления показываются пользователям таким же образом. Иногда машинное обучение поддерживается дополнительными, необязательными опросами пользователей, где они определяют, насколько полезным был контент. Они также могут определять свои собственные предпочтения (просто нажмите на опцию «Я не хочу это видеть» рядом с объявлением/публикацией). Были даже исследования, которые успешно доказывают, что Facebook знает нас лучше, чем наших партнеров.

Польские ученые также разрабатывают искусственный интеллект. В последнее время успех жителей Белостока - Photon Entertainment получил широкий резонанс. Специализируется на создании умной игрушки — робота, который развивается вместе с ребенком. Робот обучает детей основам программирования и логического мышления, а по мере того, как проходит время обучения, Фотон открывает новые навыки и переходит на все более высокие уровни — он развивается вместе со своим пользователем. Устройство было протестировано более чем на 3000 детей, а также получило признание даже от принцессы Кейт.

Производство интеллектуального робота - работы студентов Белостокского политехнического университета, начатые в июле этого года. Большим успехом на пути к производству машин мечты стала также помощь Городского стадиона в Белостоке, где производятся первые устройства. Таким образом, стадион и мэрия Белостока показали, что они открыты для новых технологий и охотно поддерживают новаторские идеи жителей своего города.

Машинное обучение — это не только будущее, но все чаще и настоящее.Хотя его происхождение насчитывает почти 70 лет, только несколько лет мы можем наблюдать развитие искусственного интеллекта такими головокружительными темпами. И хотя, с одной стороны, это тоже приносит с собой некоторые опасения — ведь манипулировать нами или действовать, исходя из наших желаний или слабостей, становится все проще и проще, это, прежде всего, большое удобство. Машинное обучение — это тоже будущее — возможности использования этой технологии практически безграничны.

СОЕДИНЕНИЕ_

CONNECTIS_ — технологическая компания, предоставляющая услуги аутсорсинга для специалистов, проектных групп и ИТ-процессов.

CONNECTIS_ сочетает в себе исключительный опыт, всесторонние отраслевые знания и опыт специалистов с клиентами, чтобы помочь им оптимизировать ИТ-проекты и повысить эффективность бизнес-процессов.

Мы широко сотрудничаем с лидерами отрасли по всей Европе, включая финансы, ИТ, консалтинг, страхование, энергетика и телекоммуникации. Ежедневно мы поддерживаем их более чем 350 специалистами по стратегическим ИТ-проектам.

Лаборатория кодеров

Сочетая образовательный опыт со знанием рынка труда в сфере ИТ, Coders Lab позволяет быстро и эффективно приобретать желаемые компетенции, связанные с новыми технологиями. Он ориентирован на передачу практических навыков, которые в первую очередь полезны работодателям.

Все курсы основаны на оригинальных материалах, одинаковых независимо от места проведения курса. Благодаря заботе о качестве курсов и участию в программе Career Lab 82% выпускников находят работу по новой профессии в течение 3 месяцев после прохождения курса.

Как учится искусственный интеллект — Computerworld

Почти в каждом обсуждении искусственного интеллекта появляются термины машинное обучение и глубокое обучение. Бывает даже, что все эти фразы функционируют взаимозаменяемо, что доказывает, что люди, их употребляющие, не разбираются в теме.

Искусственный интеллект , машинное обучение и глубокое обучение в последнее время стали очень модными бизнес-концепциями.Эти направления стали настолько важными, что технологические гиганты готовы платить большие деньги за захват стартапов, занимающихся их развитием. Примером может служить британский стартап Deep Mind, за который Google когда-то заплатил более 400 миллионов долларов и внедрил свои сервисы с разработанной ею технологией распознавания лиц и голоса.

Самый общий термин искусственный интеллект . Он включает в себя создание моделей интеллектуального поведения, которые можно использовать в компьютерных программах, например.боты, разговаривающие с клиентом, посещающим сайт, которые будут имитировать проявления человеческого интеллекта. Таким образом решаются задачи, которые невозможно решить с помощью стандартных, классических алгоритмов. Пример использования искусственного интеллекта — принятие решений в условиях неопределенности, анализ фотографий, речи, естественных языков и т. д.

См. также:

Уже из этого беглого, упрощенного определения видно, что машинное обучение и глубокое обучение являются элементами искусственного интеллекта, без которых его бы не было.

Однако и машинное обучение, и глубокое обучение ни в каком смысле не являются искусственным интеллектом, а лишь его частью. Другими словами, искусственный интеллект — это верхний слой, который «покрывает» эти две составляющие.

Машинное обучение

Теперь, когда мы знаем, что глубокое обучение и машинное обучение — это только элементы искусственного интеллекта, давайте перейдем к различиям между ними. Самое простое определение машинного обучения состоит в том, что это технология, которая вместо точного программирования компьютеров учит их выполнять задачи на основе анализа данных и полученных результатов.

Процесс машинного обучения основан на следующих шагах:

• ввод источника данных в алгоритм,
• использование этих данных для получения результата,
• сравнение результата с контрольными данными,
• сохранение результатов и их использование для следующей итерации, связанной с обработкой введенных данных набор.

Таким образом мы создаем обратную связь, которая в последующих итерациях направляет алгоритм на успех (т.е. нахождение правильного или наиболее близкого к истине результата), связанного с анализом введенных данных.

Алгоритмы в машинном обучении называются обучающими алгоритмами. В отличие от классических алгоритмов, описывающих определенную последовательность последовательных инструкций, обучающие алгоритмы создают модель, содержащую только список инструкций, подлежащих выполнению, на основе анализа предоставленных им обучающих данных. Процесс создания знаний о решении называется обучением, и в результате этого процесса мы строим модель данных.

Используемые данные могут быть структурированы, т.е. связаны отношениями, т.е.из реляционной базы данных, полуструктурированной, в основном плоской и неструктурированной в виде таблицы. К последним относятся мультимедийные данные, такие как видео, фотографии, аудио, веб-страницы, текстовые документы, электронная почта и данные, полученные от систем IoT.

Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые, так называемые учитель, где обучающие данные помечены ответами; частично контролируемые, где помечена только небольшая часть данных, используемых для обучения; и неконтролируемые (без учителя), в которых алгоритм не имеет доступа к правильным ответам.

Кроме того, существует обучение в реальном времени с использованием обучающих данных, содержащихся в потоке данных, где последовательность данных постоянно меняется, и обучение с подкреплением. В этом случае модель итеративно улучшается на основе выигрыша (вознаграждения), который является мерой качества работы модели — это подкрепление обычно осуществляется под руководством человека, контролирующего процесс обучения.

В наиболее часто используемом обучении с учителем важно разделить набор данных на подмножества для целей обучения, проверки и тестирования.Чаще всего 80 % данных отводится обучающему набору данных и по 10 % — результату проверки (валидации) и тестовому набору данных. Большая часть обучения выполняется с набором обучающих данных, а прогнозирование — с проверочным набором данных.

Прогнозирование на основе тестового набора данных обычно делается на окончательной модели. Если набор тестовых данных никогда не использовался для обучения, он называется набором удерживаемых данных.

Важным понятием является задача машинного обучения, представляющая собой абстрактное описание проблемы, которую можно решить с помощью машинного обучения. Задачи машинного обучения также часто называют задачами машинного обучения. В настоящее время выделяют следующие задачи: классификация, то есть присвоение классов объектам из нашего набора данных; регрессия, т.е. присвоение объектам числовых значений; кластеризация, то есть группировка объектов со схожими характеристиками.

Кроме того, машинное обучение используется для обнаружения взаимосвязей между переменными, описывающими объекты (правила ассоциации). Также они используются при снижении многомерности, т.е. снижении количества используемых атрибутов из обучающей выборки, например, с целью оптимизации процесса обучения, ведь при меньшем количестве признаков проще найти те, которые оказывают наибольшее влияние на результат .

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это форма машинного обучения, при которой обучаемая модель имеет более одного скрытого слоя между вводом и выводом данных.В большинстве случаев под глубоким обучением понимается просто использование глубоких, т.е. содержащих ряд «один поверх другого» слоев нейронных сетей для машинного обучения. Однако есть несколько алгоритмов, выполняющих глубокое обучение с использованием других типов скрытых слоев, не являющихся нейронными сетями.

Данные обычно обрабатываются в одном направлении - от входного слоя, через скрытые слои, до получения конечного результата в выходном слое (см. схему справа).Возможны и другие конфигурации, например, в рекурсивных нейронных сетях, которые находят применение в распознавании речи, распознавании изображений и переводе текста. В таких сетях связи между нейронами из разных слоев могут создавать циклы.

Основное преимущество сетей глубокого обучения заключается в том, что им не нужны структурированные, размеченные данные. Глубокие нейронные сети отправляют входные данные через свои последовательные слои, причем каждый сетевой слой иерархически определяет определенные характеристики вводимых в него данных.

Человеческий мозг работает аналогичным образом, когда дело доходит до решения задач — чтобы найти ответы, он посылает запросы в разные области мозга, соответствующие разным иерархиям понятий. После обработки данных отдельными слоями в глубокой нейронной сети система находит соответствующие идентификаторы, позволяющие классифицировать обрабатываемые данные.

Обучение нейронной сети чаще всего выполняется с использованием градиентного наклона и алгоритма обратного распространения.Веса связей между нейронами изменяются в ходе последовательных итераций таким образом, чтобы уменьшить ошибку, вносимую сетью, т. е. минимизировать так называемую функция затрат. В этом методе обучения следует использовать специальный обучающий набор данных, для которого алгоритм обучения будет выбирать настройки, минимизирующие сохраненную в нем функцию стоимости. Конечно, эту функцию можно изменить, если результаты неудовлетворительны.

Таким образом, начиная с относительно простых входных данных, можно постепенно получать все более сложную высокоуровневую информацию – например,распознавать людей на фотографиях, а ввод — это просто пиксели. В процессе обучения нейронная сеть может изучить некоторые сложные взаимосвязи во входных данных. Другими словами, некоторые нейроны сети активируются только тогда, когда во входных данных присутствуют определенные изученные шаблоны.

В глубоких сетях нейроны каждого слоя учатся обнаруживать определенные неочевидные сложные свойства данных, которые использовались в процессе обучения.В последующих слоях эти более простые свойства агрегируются в более сложные структуры, благодаря чему на выходе из системы могут быть получены очень сложные анализы.

Это одна из важнейших характеристик успеха глубокого обучения. В случае стандартного машинного обучения необходимо вмешательство человека, который часто должен обладать обширными знаниями в заданной области. Именно человек — инженер, аналитик, ученый — отвечает за правильный подбор атрибутов для объектов, присутствующих в данных, чтобы метод машинного обучения работал хорошо.При глубоком обучении алгоритмы изучают наиболее важные и сложные функции, связанные с предоставленными им данными.

Благодаря этому алгоритмы искусственного интеллекта, основанные на глубоком обучении, начинают в какой-то степени заменять человека, но требуют гораздо больших вычислительных мощностей — в том числе для этого используются ускорители вычислений на базе графических систем.

Машинное обучение и глубокое обучение — приложения

Алгоритмы искусственного интеллекта с реализованными механизмами машинного обучения и глубокого обучения теперь используются повсеместно — от простых ботов на веб-сайтах, через голосовых помощников, таких как Siri, систем распознавания дорожных знаков, поддерживающих водителей, и систем автоматического перевода, до программного обеспечения для автономных транспортных средств и программного обеспечения для управления полетами и сопровождение цели в истребителях F35.

В бизнесе, а точнее в маркетинге, алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения используются для персонализации рекламного контента, предложения материалов и продуктов, которые могут быть интересны конкретному человеку, или отслеживания поведения потребителей. Машинное обучение и глубокое обучение позволяют анализировать большие объемы сложных данных, а также потоковые данные, например, собираемые на постоянной основе из социальных сетей, и делать выводы, в том числе проводить прогностический анализ, недоступный для человека, за столь короткое время.Благодаря этому вы сможете принимать правильные решения и направлять действия.

Алгоритмы машинного обучения также могут расставлять приоритеты и автоматизировать принятие решений, а также сигнализировать о возможностях и указывать правильные действия, которые необходимо предпринять немедленно. Поэтому уже много лет они входят в состав практически всех систем бизнес-аналитики, а также систем ИТ-безопасности, где таким образом можно обнаружить угрозы нулевого дня.

Зона личного развития и новостей из мира технологий и IT

Искусственный интеллект ( искусственный интеллект, ИИ ) — это система, которая имитирует человеческий интеллект и мыслительные процессы для выполнения сложных команд. Неотъемлемой чертой искусственного интеллекта является способность к машинному обучению . Этот процесс основан на автоматическом улучшении алгоритмов машины путем обработки собранных данных. Одним из элементов машинного обучения является глубокое обучение (глубокое обучение ), основанное на самостоятельном создании системой искусственных нейронных сетей.Накопленный таким образом опыт позволяет прогнозировать события и принимать решения без программирования человеком.

Машинное обучение на Python — введение в искусственный интеллект

Узнайте, как войти в мир машинного обучения в Python на практике, решать проблемы с помощью искусственного интеллекта, использовать наборы данных и тестировать модели машинного обучения. Узнать больше

"Искусственный интеллект вступает в золотой век и начинает решать проблемы, которые когда-то были из области научной фантастики." ~ Джефф Безос

Вот несколько примеров использования систем искусственного интеллекта:

• Чат-боты доступны на веб-сайтах, которые первыми связываются с клиентом — дают ответы на вопросы и классифицируют проблемы
• Поисковые системы, которые выбирают наиболее релевантные результаты поиска на основе огромного количества данных, предоставленных пользователями Интернета
• Машинный перевод

Машинное обучение в настоящее время является одной из наиболее динамично развивающихся компьютерных наук.Система искусственного интеллекта, чтобы иметь возможность развиваться самостоятельно, сначала должна быть правильно спроектирована. Чрезвычайно сложные алгоритмы работы чаще всего разрабатываются на Python. Что отличает этот язык программирования от других, что он так подходит для проектирования систем ИИ?

Простота и универсальность

Одним из многих преимуществ Python является его простота — его можно использовать для написания чрезвычайно сложных алгоритмов, но его основной синтаксис прост.Новые переменные не нужно объявлять, и многие избыточные символы, например, заканчивающие одну строку кода, были удалены. Простая структура облегчает изучение языка начинающими программистами и в то же время заставляет их писать так, чтобы он был универсальным и разборчивым для посторонних.

Обширные библиотечные ресурсы

Библиотека — это набор готовых функций, которые можно реализовать в вашем коде. Пакеты, доступные в среде Python, позволяют обрабатывать самые разнообразные данные, что имеет решающее значение для увеличения возможностей машинного обучения — чем больше информации собирается, обрабатывается и систематизируется из различных источников, тем лучше развивается искусственный интеллект.Обширные ресурсы библиотеки позволяют использовать Python для создания приложений, применимых в различных отраслях, что доказывает его универсальность.

Вот несколько примеров библиотек, которые можно использовать при программировании ИИ на Python:

• TensorFlow — расширенная библиотека, используемая в основном для создания моделей машин для глубокого обучения. Некоторыми функциями этого пакета являются распознавание изображений и обработка естественного языка
.
• PyTorch — позволяет создавать и обучать модели машинного обучения, включая выполнение задач оптимизации и прогнозирования
• Pandas — используется для обработки и анализа данных перед их использованием для обучения машин.Помимо прочего, он позволяет объединять наборы данных, обрабатывать отсутствующую информацию и предоставляет множество функций классификации индексации данных.

Использование как можно большего количества готовых функций не только облегчает программирование, но и повышает качество кода и его гибкость. В большинстве случаев самодельные функции не являются универсальными, и когда необходимы исправления, внести изменения обычно очень сложно. Использование библиотек это снижает нагрузку и делает код более понятным, что позволяет его улучшать даже людям, не участвовавшим в исходном процессе программирования.

Популярность и широкое сообщество

Множество преимуществ Python в сочетании с открытым доступом к программному обеспечению делают его чрезвычайно популярным. Впечатляющий размер сообщество пользователей означает легкий доступ к обучающим материалам, руководствам или просто готовым сценариям, что является неоценимой помощью в процессе программирования.

Поддержка практически любой операционной системы и простая интеграция с другими языками программирования.

О разностороннем использовании Python свидетельствует тот факт, что он поддерживается во всех самых популярных компьютерных системах: Windows, Linux, Mac OS и Unix.Кроме того, алгоритмы легко адаптируются ко многим платформам разработки. Аналогично и наоборот — с помощью Python можно легко использовать фрагменты кода, написанные на C или C++, что в некоторых случаях повышает производительность кода.

Python — предпочтительный язык для программирования систем ИИ, главным образом потому, что он сочетает в себе две функции — простоту и универсальность. С его помощью вы можете сохранять чрезвычайно сложные алгоритмы, которые необходимы для эффективного машинного самообучения, и в то же время основы программирования относительно легко освоить.

В аналитике происходит смена караула — концепция больших данных, ставшая популярной примерно в 2010 году, начинает уступать место новому, модному тренду — машинному обучению. Решения по машинному обучению , которые являются основой искусственного интеллекта, используют автоматизацию для распознавания и изучения взаимозависимостей, особенно в области прогнозной и предписывающей аналитики .Машинное обучение сопровождается несколькими другими концепциями. Наиболее важными из них являются: нейронные сети, глубокое обучение и когнитивные вычисления . При совместном использовании эти технологии не только обеспечат автоматический и точный прогнозный анализ огромного количества данных, но в некоторых случаях, таких как биржевая торговля, даже будут создавать события. По данным IDC, в 2020 году стоимость рынка умных приложений превысит 40 миллиардов долларов. отверстие.

Машинное обучение — надежная поддержка прогнозной аналитики

Машинное обучение — это метод в области информатики и статистического моделирования, который позволяет компьютерному приложению на основе независимого анализа — без необходимости его программирования — прогнозировать результат или принимать решение.

Макаффи

Техника машинного обучения, составляющая основу искусственного интеллекта (AI - искусственный интеллект ), тесно связана с программированием анализа данных и интеллектуального анализа данных. И машинное обучение, и интеллектуальный анализ данных используют математические алгоритмы для поиска данных и поиска закономерностей. Машинное обучение использует алгоритмы для обнаружения шаблонов в наборах данных и соответствующим образом корректирует производительность программы.Службы прогнозной аналитики на основе больших данных и облачных технологий помогают разработчикам и исследователям данных по-новому использовать машинное обучение.

Глубокое обучение — алгоритмы с использованием нейронных сетей

Глубокое обучение — одна из разновидностей искусственного интеллекта (ИИ), подкатегория машинного обучения — метод, предполагающий создание нейронных сетей, основной задачей которого является совершенствование методов распознавания голоса и обработки естественного языка. Проще говоря, глубокое обучение можно рассматривать как способ автоматизации прогнозного анализа.Приложения глубокого обучения охватывают все типы аналитических приложений для больших данных, в частности те, которые ориентированы на обработку естественного языка (NLP — обработка естественного языка ), перевод иностранных языков, медицинскую диагностику, биржевые операции, сетевую безопасность и распознавание изображений.

В то время как традиционные алгоритмы машинного обучения являются линейными, алгоритмы глубокого обучения организованы иерархически в порядке возрастания сложности и абстракции.Данные должны пройти несколько уровней обработки, поэтому было решено использовать термин «глубокое» обучение.

В случае традиционного машинного обучения вам потребуется поддержка программиста, который должен очень точно указать компьютеру, на какие признаки следует обращать внимание при распознавании данного объекта. Это трудоемкий процесс, и успех компьютера зависит от точного определения разработчиком набора признаков для конкретного объекта. Преимущество глубокого обучения в том, что программа самостоятельно выстраивает набор распознаваемых характеристик.Он делает это не только быстрее, но и обычно точнее.

Основные термины

Машинное обучение ( машинное обучение ) — автоматизированные аналитические системы, которые со временем обучаются и получают больше данных. Они часто используют более сложные алгоритмы (прогностические и нормативные).

Глубокое обучение ( Deep Learning ) — Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), используемые в беспилотных автомобилях, распознавании изображений и обработке естественного языка.Обычно они используют нейронные сети и другие сложные алгоритмы. Память, мышление и внимание являются их ключевыми атрибутами.

Когнитивные системы ( когнитивные вычисления ) — обычно самообучающиеся системы ( самообучающиеся системы ), которые используют наборы сложных алгоритмов для имитации процессов, происходящих в человеческом мозгу.

Рекомендую статью Артура Влодарского Искусственный интеллект. Наш рай и ад

Джейн ИИ пропагандирует здоровый образ жизни

Приложение Джейн

и Институт прикладной психологии Ягеллонского университета недавно объявили о начале сотрудничества по разработке ИИ-приложения Jane, которое будет создано на базе когнитивной системы Watson.Приложение, задуманное как личный тренер, предназначено для анализа данных о физической активности и поощрения пользователей к регулярным занятиям спортом.

По данным TNS Polska (отчет «Спортивная активность поляков») , каждый третий поляк не занимается физической активностью. Исследование Endeavour Partners показывает, что 30 процентов. пользователи отказываются от них через шесть месяцев. Эти наблюдения побудили программистов IBM и психологов из Ягеллонского университета начать совместный исследовательский проект, направленный на поиск эффективного способа побудить людей увеличить физическую активность и выработать здоровые привычки.

Используя интерфейс программирования Watson Conversation, Jane AI использует естественный язык собеседника, распознает темы разговора и намерение произносимых слов. Приложение основано на информации о количестве шагов, пройденном расстоянии в данный день, сожженных калориях или местоположении, необходимом для определения погодных условий. В свою очередь, благодаря анализу постов, опубликованных в социальных сетях, он даже может узнать настроение, уровень мотивации или личные цели и побуждает пользователя к активности.В общении он основан на обширных знаниях в области психологии, включая теории изменения отношения, влияния и анализа личности.

Данные, собранные в ходе проекта, будут использованы учеными для анализа моделей поведения, связанных со здоровьем. Тестовый этап проекта начнется после регистрации не менее ста участников и продлится примерно 10 недель.

Лексикон 2017

Смотрите также

• 
  Как сделать снимок экрана на компе
• 
  Как понять что ты нравишься женщине льву
• 
  Ужин с сосисками на скорую руку рецепты
• 
  С чем носить тренч бежевого цвета женский
• 
  Маникюр фисташкового цвета
• 
  Сил пойнт невская маскарадная
• 
  Оригинальный рецепт цезаря с курицей
• 
  Самый лучший кератин
• 
  Соус чахохбили рецепт
• 
  Как восстановить волосы после химической завивки
• 
  Кухня наизнанку блюда из фарша