Распознавание речи в голосовых системах
Как автоматическое распознавание речи преобразует аудиосигнал в данные, что влияет на точность в телефонном канале и как технология используется в голосовых системах.
Знания
Градиент Прайм публикует материалы о технологиях, ИИ и автоматизации, которые применяются в прикладных бизнес-системах.
Как CapIntel выявляет дефицит компетенций и сравнивает варианты его закрытия
Как понять, каких компетенций не хватает организации для будущих задач, и сравнить способы закрытия дефицита: развитие, внутреннюю мобильность, найм, ИИ и партнёрство.
Как выявлять критические знания и снижать риск потери экспертизы
Как определить, где в организации сосредоточена критическая экспертиза, оценить риск её потери, подготовить передачу знаний и повысить готовность преемников.
Как ИИ анализирует резюме кандидатов
Какие данные резюме анализирует ИИ, как сопоставляет их с требованиями вакансии, как формируются оценка и ранжирование и какие ограничения есть у результата.
ТЗ на разработку ПО
Как описать цель, пользователей, сценарии, данные и критерии приёмки программного проекта. Структура ТЗ, пример и типичные пропуски.
Выбор подрядчика
Как сравнить исполнителей и предложения по разработке ПО: релевантный опыт, состав работ, допущения оценки, коммуникация и передача результата.
Оценка стоимости и сроков
Из чего складывается оценка разработки, как влияют требования и интеграции и какие сведения нужны для расчёта объёма работ и сроков.
Обмен данными между системами
Способы обмена данными между бизнес-системами: файлы, API, коннекторы, сопоставление данных, ошибки и контроль синхронизации.
Что такое интеллект
Рабочее определение интеллекта человека, его свойства и виды, связь с мышлением и знаниями. Что показывает IQ и где проходят границы измерений.
Что такое искусственный интеллект
Как работает ИИ, чем он отличается от человеческого интеллекта и как связан с нейросетями. Примеры применения, возможности и ограничения.
Технологии искусственного интеллекта
Связь машинного обучения, нейросетей и больших языковых моделей. Пояснение к методам и направлениям с понятными примерами.
Классическое машинное обучение
Обучение с учителем и без учителя. Понятные примеры задач. Когда классические модели удобнее нейросетей и LLM и какие ресурсы нужны для их работы.