Облачные технологии уже стали привычными, но разобраться в их типах до сих пор непросто. Особенно когда на кону — внедрение искусственного интеллекта. Разберём две главные модели: IaaS и SaaS
IaaS(Infrastructure as a Service, «инфраструктура как услуга») и SaaS(Software as a Service, «программное обеспечение как услуга») — это д…
В прошлых постах мы разобрали, что приоритеты не спасают, если нет модели. Теперь — ключевой вопрос: как именно моделировать, чтобы не пропустить ни одного уровня?
Предметная область — это часть реального мира, которую мы собираемся отразить в информационной системе, она начинается не с кода, а с анализа.
Вы наверняка слышали эти отговорки:
«Наша система слишком сложна для моделирования»
«У нас плотный график, нет времени рисовать диаграммы»
То получается что? #философиямысли
Это действительно частая проблема для начинающих. Вот как можно систематизировать и не путаться с командами.
Когда мы говорим о цифровизации, мы вспоминаем перевод бумажных документов в электронный формат, создание онлайн-платформ для взаимодействия и внедрение CRM-систем для управления клиентами. Это был первый, но критически важный шаг.
📅 5 лет назад я ловила себя на мысли: «Эх, золотое время цифровизации прошло!»
Расскажу вам не большие выводы из 2025 года, как обычно я тут делаю, фиксируя свои ключевые моменты жизни и истории после проектов. Личный дневник опыта, ошибок, понимание, мудрости и личной философии. Мне это помогает стать лучше самой себя. Какое-то время я жила во внутреннем расколе.
— С чего начать, с чего начать???
— За что браться и куда бежать???
Возникают такие вопросы в голове когда думаешь о школе 21.
Вместо паники — анализ. Вместо хаоса — система. Проанализировав информационные сводки и контекст, я выдвинула ГИПОТЕЗУ:
«Начинать нужно с конца! С написание игр и их дробления на составляющие, чтобы понять КАК»
Обучение современных мощных моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, Claude или Midjourney, требует невероятных объемов данных. Эти системы «питаются» миллиардами текстов, изображений и книг, собранных из открытых источников интернета. Однако у этой медали есть обратная, и весьма проблемная, сторона: