vì sao cần đọc bản Thống kê này
trí óc Nhân tạo (AI) đã quay trở lại, và mối để ý của giới khoa học đang to trẻ tự học lập trình c hơn bao giờ hết. Ai sẽ mang 1 với 1 tác động quan trọng tới việc kiểu dáng và thông minh ra phần mềm. Các chuyên gia “phát triển và sản xuất phần mềm (AD&D)” cần phải hiểu các ích lợi tiềm năng mà ai sẽ mang đến, không phải chỉ để cho việc vun đắp phần mềm mà còn cho chính bản tính của ứng dụng đó. Song song mang đấy, các chuyên gia về AD&D không nên bỏ qua những thách thức và rủi ro đi kèm có ai. Bản Báo cáo này bản trước hết trong 1 chuỗi bài phân tách tác động của ai đối với phát triển phần mềm và loại bỏ những lời phao đồn.

vì sao cần đọc bản Báo cáo này
trí tuệ Nhân tạo (AI) đã quay trở lại, và mối để ý của giới công nghệ đang to hơn bao giờ hết. Ai sẽ có 1 với 1 ảnh hưởng quan yếu đến việc thiết kế và thông minh ra phần mềm. Các chuyên gia “phát triển và phân phối phần mềm (AD&D)” cần phải hiểu những ích lợi tiềm năng mà ai sẽ đem đến, chẳng phải chỉ để cho việc xây dựng phần mềm mà còn cho chính bản tính của vận dụng đấy. Cùng lúc sở hữu ấy, các chuyên gia về AD&D ko nên bỏ qua các thách thức và rủi ro đi kèm sở hữu người nào. Bản Con số này bản trước nhất trong một chuỗi bài phân tách ảnh hưởng của ai đối có phát triển phần mềm và cái bỏ các lời đồn đại.

các điểm chính
ai sẽ cải tiến, nâng cao tốc, và làm ngôn ngữ lập trình c gián đoạn chu trình phát triển phần mềm
Sự phối hợp của những kỹ thuật ai như advanced machine learning (máy học học máy nâng cao), deep learning (học sâu), natural language processing (xử lý tiếng nói tự nhiên), và các luật lệ nghiệp vụ sẽ mang tác động tới hầu hết những bước trong chu trình tăng trưởng phần mềm. Chúng tạo điều kiện cho lập trình viên xây dựng phần mềm phải chăng hơn và tốc độ hơn. Người nào sẽ khiến thay đổi cách thức lập trình viên vun đắp áp dụng và thực chất các ứng dụng mà họ xây dựng.

người nào sẽ giúp lập trình viên vun đắp vận dụng mang thể học như con người
Machine learning và deep learning sẽ là then chốt của khoa học người nào mà lập trình viên nên làm quen để vun đắp áp dụng có thể tự học. Lập trình viên sẽ tập kết ít hơn vào việc tiêu dùng các lề luật ép cứng để lập trình vận dụng trở nên thông minh, thay vào đó họ sẽ lập trình những thuật toán hay cấu hình để chúng tự học. Lập trình viên sẽ tích hợp thuật toán, biên soạn và tìm những tệp dữ liệu lớn để tập luyện cũng như kiểm thử các vận dụng như vậy.

Hãy chuẩn bị cho các thách thức và rủi ro
các hệ thống có nền tảng là người nào sẽ luôn đi song hành với những phần mềm được lập trình bằng phương pháp truyền thống trong một thời gian dài nữa. Tích hợp các loại mới mang cũ – hay thậm chí loại mới có cái mới – sẽ phức tạp hơn. Các kỳ vọng không thực tế của những công nghệ ai sẽ củng cố hơn niềm tin của các kẻ hiềm nghi. Kế hoạch cho các kỹ năng tích hợp, sắm đúng những mẫu vấn đề để giải quyết, và đặt những hy vọng thực tế để giảm thiểu viễn tưởng không thể đạt được.

Xem thêm =>> https://mindx.edu.vn/blog/post/ung-dung-python

Lập trình viên: đề phòng trước sự phá đổ vỡ của những phần mềm với nền tảng ai
Trong phổ biến thập kỷ, những nhà công nghệ máy tính đã cố gắng thử tiêu dùng công nghệ lập trình ai và thuật toán để truyền tải tri thức ở mức con người, các lệ luật và chính sách nghiệp vụ, và cách ra quyết định cho máy tính. Tuy nghe hào nhoáng hơn lập trình theo phương pháp truyền thống, nhưng các công nghệ ai đầy đủ được tiêu dùng để nâng cấp thủ công nền móng tri thức của hệ thống – là một thứ luôn luôn bị ngừng. Sự ngừng kiến thức trong những ngành nghề đã minh chứng 1 sự thay thế nghèo nàn cho các chuyên gia là con người; Hệ thống người nào chỉ rẻ bằng được sự “thông minh” được lập trình bởi chính con người.

phương pháp tiếp cận với người nào mới là sẽ vun đắp hệ thống với thể tự học, trở thành chuyên gia có thể mô phỏng và lấy được những lệ luật từ dữ liệu chúng được kết nạp. Các hệ thống như vậy sẽ xử lý được sự phức tạp cộng có sự xác thực phải nâng cao dần, thích nghi với các điều chưa biết, và mở mang khả năng của chúng vượt bên cạnh đó khỏi các chương trình ban sơ. Các công nghệ của bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP) truyền thống, lý lẽ dựa trên lề luật, và biểu diễn tri thức giờ đang được tăng cường với machine learning – đặc trưng là deep machine learning – để củng cố cứng cáp dần dần ai. Có những kết quả ban sơ đầy hứa hẹn hẹn: những áp dụng nghiệp vụ mới đang xuất hiện ở nhiều ngành nghề. Sự mở rộng tăng trưởng trong khoảng những gì người nào đem lại sẽ đổi thay công tác của lập trình viên – vậy nên các chuyên gia AD&D cần tậu bí quyết để tận dụng lợi thế này.