Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa

 

Access

Alternativna učenja

Analiza podataka

Android

Animacija

Antropologija

Apple - MAC OS X

Arheologija

Arhitektura

Astrologija

Astronomija

Audio kursevi + knjige

Audio, Multimedia, Video

Autobiografija

AutoCad, ArchiCAD, SolidWorks, Catia, Pro/Engineer

Automobili

Bajke

Baze podataka

Biografija

Biološke nauke

Blockchain

Botanika

C++ Visual C++ C#

ChatGPT

CSS

Dečije knjige

Delphi

Digitalna fotografija

Dizajn

Django

Domaće pripovetke

Domaći roman

Drama

E-knjiga

E-komerc

ECDL

Ekologija

Ekonomija

Elektrotehnika

Enciklopedija

Esejistika

Etika

Fantastika

Film

Filologija

Filozofija

Fizika

Fotografija

FULL STACK DEVELOPMENT

Funkcionalno programiranje

Generativna veštačka inteligencija

Geografija

Geologija

Git i GitHub

GOOGLE

GPT

Grafika, Dizajn, Štampa

Građevinarstvo

Hardver

Hemija

Hidrotehnika

Hobi

Horor

Humor

Internet

Intervju

Istorija

Istorija i teorija književnosti

Istorija umetnosti

Istorijski roman

Java

JavaScript

Joomla

jQuery

Knjiga posle posla - Beletristika i ostala izdanja

Knjižare i naše knjige

Književna kritika

Kuvari, hrana i piće

Leksikografija

Lingvistika

Ljubavni roman

logo

Magija

Marketing

Mašinsko učenje

Mašinstvo

Matematika

Medicina

Memoari

Menadžment

Modeliranje podataka

Monografija

Mreže

MS Office

Muzika

Nagrađivanje knjige

Naučna fantastika

Obrada teksta

OFFICE 2013

OpenOffice.org

Operativni sistemi

Oracle

Organizacione nauke

Pedagogija

PHP I MYSQL

Pisci u medijima

Ples

Poezija

Politika

Poljoprivreda

Popularna medicina

Popularna nauka

Popularna psihologija

Posao

Poslovanje

Pozorište

Pravo

Pravoslavlje

Primenjene nauke

Pripovetke

Prirodne nauke

Priručnik

Programiranje

Projektovanje softvera

Psihologija

Publicistika

Putopis

Python programiranje

Računarstvo u oblaku

Raspberry PI

Razvoj

Rečnici

Religija

Robotika

Roman

Ruby i Ruby on Rails

Satira

Saveti

Serija Roberta C. Martina

Sertifikati

Slikarstvo

Socijalna mreža - Facebook

Sociologija

Sport

Sport i hobi

SQL

Statistika

Strip

Tabele

Tableti

Tehnologija

Telekomunikacije

Triler

Turizam

Twitter

Udžbenici

Umetnost

Unix, Linux

Urbanizam

UX DIZAJN

Veštačka inteligencija

Visual Basic .NET, VBA, V. Studio

Web design

Windows

Windows 7

Windows 8

WordPress

Zaštita i sigurnost

Zoologija

 

Vesti

Na današnji dan, 21. aprila Mark Tven i Šarlota Bronte

21. april (21.04) je 111. dan u godini po gregorijanskom kalendaru (112. u prestupnoj godini). Do kraja godine ima još 254 dana. 1816. - Rođena je engleska književnica irskog porekla Šarlota Bronte. 1910. - Umro je američki pisac Mark Tven. 1989. - 100,000 kineskih studenata se okupilo na trgu Tienanmen u Pekingu.

Ceo tekst Ceo tekst

Najnovije vesti

Uvod u modeliranje robota i specijalizovane programske jezike za modeliranje robota

 

 

 

Modeliranje robota koristi specijalizovane jezike kako bi se povećala preciznost, efikasnost i funkcionalnost u razvoju i operacijama robota. Ovi jezici su ključni u procesima projektovanja, simulacije, kontrole i integracije različitih robotičkih sistema. Ključni koncepti u modeliranju robota Modeliranje robota obuhvata kreiranje digitalnih reprezentacija robota koje precizno predstavljaju njihove fizičke i funkcionalne karakteristike. Ovo uključuje: Dinamiku: kako se robot kreće i kako reaguje na sile i momente. Kinematiku: kako se robotičke komponente pokreću u odnosu jedne na druge. Kontrolu: kako se robot upravlja i kako izvršava zadatke. Uvod u modeliranje u robotici Modeliranje u robotici je ključni korak u dizajniranju, razvoju i implementaciji robotskih sistema. To uključuje kreiranje matematičkih i simulacionih modela koji precizno opisuju kako roboti percipiraju svoje okruženje, kako se kreću i kako izvršavaju zadatke. Modeliranje pomaže inženjerima da predvide i optimizuju ponašanje robota pre njihove stvarne izrade i upotrebe. Važnost modeliranja u robotici Modeliranje u robotici omogućava dizajnerima da eksperimentišu sa različitim konfiguracijama i algoritmima u kontrolisanom okruženju, što minimizira troškove i rizike povezane sa fizičkim prototipovanjem. Ovo je posebno važno u situacijama gde su roboti namenjeni za rad u opasnim ili teško dostupnim područjima. Vrste tehnika modeliranja Kinematičko modeliranje: Fokusira se na pokrete robota bez uvažavanja sila koje uzrokuju te pokrete. Dinamičko modeliranje: Uključuje sile i torzije koje deluju na robota, omogućavajući detaljniju analizu njegovog ponašanja. Modeliranje zasnovano na simulaciji: Koristi softverske alate kao što su ROS i Gazebo za simulaciju ponašanja robota u virtualnom okruženju. Uobičajene primene modeliranja u robotici Automatizovana proizvodnja: Roboti se modeliraju kako bi se osigurala njihova efikasnost i sigurnost na proizvodnim linijama. Istraživanje svemira: Modeliranje je ključno u pripremi robota za izazove i nepredvidive situacije u svemiru. Medicinske aplikacije: Roboti se koriste za precizne medicinske procedure, gde modeliranje pomaže u garantovanju njihove preciznosti i sigurnosti. Uticaj na razvoj robota Modeliranje ubrzava razvoj novih robotskih tehnologija omogućavajući inženjerima da testiraju i rafiniraju ideje brzo i efikasno. To doprinosi bržoj iteraciji dizajna i boljem razumevanju kako različiti dizajni utiču na performanse robota. Značaj simulacije Simulacija je nezamenjiva u modeliranju robota jer omogućava dizajnerima da vizualizuju kako će roboti funkcionisati u stvarnom svetu. To je ključno za testiranje scenarija koji bi bili previše opasni ili skupi za reprodukciju u stvarnosti. Uloga matematike u modeliranju Matematika je temelj modeliranja u robotici; kinematičke i dinamičke jednačine pomažu u definisanju tačnog ponašanja robota. Alati kao što su diferencijalne jednačine i linearne algebre su ključni za razvoj preciznih modela. Izazovi u modeliranju robota Jedan od najvećih izazova je preciznost modela, posebno u kompleksnim ili dinamički promenljivim okruženjima. Takođe, integracija softverskih alata i hardvera često predstavlja tehničku prepreku. Primeri iz stvarnog sveta Roboti za deminiranje: Koriste se modeli za simulaciju različitih terena i kako roboti mogu efikasno detektovati i ukloniti mine. Autonomna vozila: Modeliranje je ključno u razvoju algoritama za vožnju, navigaciju i izbegavanje prepreka. Odnos između modeliranja i veštačke inteligencije Veštačka inteligencija (AI) i modeliranje u robotici se često prepliću, naročito u razvoju autonomnih sistema. AI algoritmi se koriste za interpretaciju podataka dobijenih iz modela, što omogućava robotima da "uče" i poboljšavaju svoje ponašanje tokom vremena. Doprinosti modeliranja u napretku automatizacije Modeliranje je ključno za razvoj naprednih autonomnih sistema, omogućavajući stvaranje efikasnijih i inteligentnijih robota koji mogu obavljati složene zadatke sa manje ljudske intervencije. To doprinosi većoj produktivnosti i sigurnosti u različitim industrijama. U zaključku, modeliranje u robotici igra ključnu ulogu u napretku i implementaciji robotskih tehnologija, pomažući da se ideje pretvore u realnost sa većom brzinom i efikasnošću. Uloga programskih jezika u razvoju robotike Programski jezici u robotici omogućavaju: Programiranje ponašanja: Definisanje kako robot reaguje na svoje okruženje. Simulaciju: Testiranje robotičkih algoritama u kontrolisanim digitalnim okruženjima pre implementacije u stvarnom svetu. Kontrolu: Upravljanje hardverskim komponentama kao što su motori, senzori i aktuatori. Specifični jezici za modeliranje u robotici omogućavaju preciznije i efikasnije kreiranje, simulaciju i testiranje robota i njihovih sistema. Ovi jezici obuhvataju: Robot Operating System (ROS) - Iako tehnički nije programski jezik, ROS je veoma važan set alata i biblioteka koji se koristi za razvoj softvera za robote. Omogućava simulaciju, vizualizaciju i testiranje robotičkih aplikacija u realnom vremenu. URScript - Programski jezik razvijen od strane Universal Robots za njihove kolaborativne robote. URScript omogućava kontrolu pokreta robota, kao i upravljanje senzorima i aktuatorima. Gazebo - Softver za simulaciju koji omogućava testiranje algoritama robota, dizajn robota i simulaciju njihovog ponašanja u kompleksnim unutrašnjim i spoljašnjim okruženjima pre stvarne implementacije. VPL (Visual Programming Language) - Često koristi za obrazovanje i manje složene robotičke platforme, VPL omogućava korisnicima da kreiraju programe pomoću vizuelnih elemenata, što je posebno korisno za početnike i one koji ne poznaju tekstualne programerske jezike. Blockly - Google-ov bibliotečki sistem koji omogućava razvoj programskih jezika i uređivača sa vizuelnim blokovima, često se koristi za obrazovne svrhe u robotici. Primer upotrebe ROS-a u realnom svetu može biti simulacija robota u laboratorijskim uslovima pre nego što se robot implementira u industrijskom okruženju. Koristeći ROS, moguće je detaljno testirati i optimizovati algoritme za navigaciju i manipulaciju objekatima, osiguravajući da robot može efikasno da funkcioniše bez rizika od štete ili neefikasnosti u stvarnom svetu. Prednosti korišćenja specijalizovanih jezika za dizajn i kontrolu robota Efikasnost: Specifični jezici su optimizovani za rad sa hardverskim i softverskim okruženjima u robotici, što omogućava brže izvršavanje i manje resursa. Preciznost: Jezici su dizajnirani da precizno rukuju senzorima i aktuatorima, što dovodi do tačnijeg i pouzdanijeg robotičkog odziva. Integracija: Olakšavaju integraciju različitih tehnologija i komponenti, što je često izazov u robotici zbog različitih standarda i protokola. Izazovi povezani sa specifičnim jezicima u razvoju robotike Krivulja učenja: Mnogi od ovih jezika zahtevaju specijalističko znanje i razumevanje kako hardvera tako i softvera. Fleksibilnost: Generalno, specifični jezici mogu biti manje fleksibilni od opštenamenskih programskih jezika kao što su Python ili C++, što može ograničiti njihovu upotrebu u manje standardizovanim aplikacijama. Zavisnost od platforme: Specifični jezici često zavise od određenog hardvera ili softverskog okruženja, što može ograničiti njihovu portabilnost. Trendovi u razvoju robotike Trenutni razvoj robotike i ključni trendovi koji oblikuju budućnost obuhvataju integraciju napredne veštačke inteligencije, inovacije u materijalima, primenu mašinskog učenja, etičke razmatranja, kao i nove aplikacije poput robotskih rojeva i kolaborativnih robotskih sistema. Evo detaljnog pregleda ovih aspekata: Veštačka inteligencija i robotika: AI dramatično utiče na evoluciju robotike, omogućavajući robotima da obavljaju složenije zadatke, poboljšavaju njihovu autonomiju i sposobnost učenja iz iskustva. Napredak u AI takođe doprinosi razvoju socijalno inteligentnih robota koji mogu efikasnije komunicirati i interagovati s ljudima. Napredak u materijalima: Inovacije u materijalima omogućavaju razvoj lakših, izdržljivijih i fleksibilnijih robota. Materijali poput naprednih polimera, kompozita i pametnih materijala unapređuju dizajn i funkcionalnost robota, čineći ih pogodnijim za različite aplikacije, uključujući one u ekstremnim ili delikatnim okruženjima. Mašinsko učenje: Mašinsko učenje je ključno za poboljšanje funkcionalnosti robota, omogućavajući im da optimizuju svoje performanse kroz analizu velikih količina podataka i iskustveno učenje. To povećava efikasnost robota u specifičnim zadacima kao što su navigacija, prepoznavanje objekata i obrada prirodnog jezika. Etičke dileme: Razvoj i primena robota nosi brojne etičke dileme, uključujući pitanja privatnosti, sigurnosti i zamene ljudskog rada. Razmatranje ovih dilema je suštinski deo razvoja robotike, kako bi se osiguralo da se tehnologija koristi na odgovoran i pravičan način. Swarm robotika: Primena robotskih rojeva i kolaborativnih multi-robotskih sistema nudi nove mogućnosti za automatsko izvršavanje kompleksnih zadataka. Ovi sistemi koriste koordinaciju i saradnju među više robota, što može značajno unaprediti efikasnost u sektorima kao što su poljoprivreda, logistika i traganje i spasavanje. Integracija u industrije: Robotika pronalazi primenu u sve više industrija, što donosi kako izazove tako i prilike. Integracija robota u proizvodnju, zdravstvo, obrazovanje i druge oblasti može značajno poboljšati efikasnost, ali zahteva i pažljivo upravljanje prelazom kako bi se minimizirale negativne posledice za radnu snagu. Budućnost interakcije čovek-robot: Razvoj socijalno inteligentnih robota koji mogu da prepoznaju i odgovaraju na ljudske emocije, i koji su sposobni za složenu komunikaciju, transformiše način na koji ljudi i roboti zajedno rade i interaguju. Kao primeri najnovijih istraživačkih projekata ili prototipova u robotici možemo navesti razvoj robotskih asistenata u zdravstvu, autonomnih vozila, i robotskih sistema za automatizovano skladištenje i logistiku koji pokazuju kako tehnologija napreduje. Prognoze tržišta predviđaju da će se rast i usvajanje robotičkih tehnologija nastaviti ubrzanim tempom, vođeno smanjenjem troškova, povećanjem dostupnosti, i širenjem aplikacija.
 
   

Knjige koje su važne za razvoj poslovnih i tehničkih veština, posebno u kontekstu DevOps-a i agilnih metodologija

 

 

 

Knjige koje su važne za razvoj poslovnih i tehničkih veština, posebno u kontekstu DevOps-a i agilnih metodologija: The Phoenix Project - Ova knjiga prikazuje fikcionalnu studiju slučaja kroz koju IT firma prolazi transformaciju koristeći DevOps principe. Nudi uvide u to kako IT operacije mogu uticati na širi poslovni uspeh. Sooner Safer Happier - Fokusira se na optimizaciju načina rada u organizacijama sa tehnološkim proizvodima. Naglasak je na principima i praksama koji timovima omogućavaju da brže dostavljaju vrednost, sa manje rizika i većim zadovoljstvom. Team Topologies - Ova knjiga objašnjava kako dizajnirati timove unutar IT organizacija da bi se maksimalno povećala efikasnost. Prikazuje modele timskih interakcija koji podržavaju bolju komunikaciju i brže isporuke. Accelerate - Nudi empirijski potkrepljenu analizu uticaja DevOps-a na poslovne ishode, zasnovanu na višegodišnjem istraživanju. Knjiga identifikuje ključne pokazatelje koji omogućavaju visoke performanse u tehnološkim timovima. The DevOps Handbook - Ova knjiga detaljno opisuje kako implementirati DevOps u organizacijama, uključujući automatizaciju, kontinuiranu integraciju, testiranje i isporuku. The Goal - Kroz priču o fabrici koja se bori da ostane profitabilna, ova knjiga uvodi koncepte Lean proizvodnje i teorije ograničenja, koje su primenljive i u IT industriji. Measure What Matters - Fokusira se na koncept OKR (Objectives and Key Results), metodologiju postavljanja ciljeva koja se koristi za vođenje pojedinaca i timova ka značajnim i ambicioznim ciljevima. Radical Candor - Ova knjiga pruža uvid u upravljanje timovima kroz iskrenu i direktanu komunikaciju, istovremeno brinući o profesionalnom razvoju zaposlenih. The Lean Startup - Promoviše koncept brzog prototipiranja i iterativnog pristupa razvoju proizvoda kako bi se smanjili rizici i brže naučilo šta tržište zaista želi. Wiring the Winning Organization - Detaljno istražuje kako struktuirati organizacije za maksimalnu efikasnost, fokusirajući se na interakcije unutar timova i način na koji se informacije prenose. A Seat at the Table - Razmatra kako IT profesionalci mogu i treba da imaju strateški uticaj na poslovne odluke unutar kompanije, promovišući ideju da IT ne treba da bude samo podrška, već ključni deo poslovanja. Turn the Ship Around - Priča o kapetanu američke mornarice koji transformiše svoj brod iz jednog od najgorih u floti u jedan od najboljih, koristeći princip liderstva koji ovlašćuje članove tima. Svaka od ovih knjiga pruža dragocene uvide koji mogu pomoći u razvoju efikasnijih, agilnijih i otpornijih organizacija, posebno u poljima IT-a i tehnološkog razvoja. Neke od vodećih mislilaca koji su oblikovali i nastavljaju da oblikuju svet IT-a, upravljanja i poslovne efikasnosti: Gene Kim - Suosnivač je IT Revolution Press i jedan od autora "The Phoenix Project", "The DevOps Handbook" i "Accelerate". Gene Kim je poznat po promovisanju DevOps filozofije koja povezuje razvoj softvera i operacije. Mik Kersten - Autor knjige "Project to Product" i osnivač Tasktop Technologies. Mik se fokusira na unapređenje kako organizacije razvijaju softver, pomažući im da pređu od projektne ka proizvodnoj orijentaciji u radu. Eli Goldratt - Autor "The Goal", knjige koja je uvela koncept teorije ograničenja (TOC), metode za identifikaciju najznačajnijeg ograničavajućeg faktora u proizvodnim i poslovnim procesima i sistematski pristup njegovom poboljšanju. W. Edwards Deming - Bio je američki statističar, profesor, autor i konsultant, poznat po svom radu u oblasti kontrole kvaliteta. Deming je razvio ključne ideje koje su doprinele industrijskom usponu Japana nakon Drugog svetskog rata i često se smatra začetnikom modernog upravljanja kvalitetom. Adam Grant - Profesor na Wharton School na Univerzitetu u Pennsylvaniji, autor bestselera "Originals" i "Give and Take", i jedan od vodećih mislilaca na teme motivacije, liderstva, inovacija i promena u radnom okruženju. Martin Fowler - Britanski softverski inženjer, autor i međunarodni javni govornik na temu softverskog dizajna, razvoja procesa i korporativnih informacionih sistema. Fowler je značajno doprineo razvoju agilnih metoda, refaktorisanja, UML-a i dizajnerskih obrazaca. Will Larson - Autor knjige "An Elegant Puzzle" i "Staff Engineer". Will se bavi liderstvom u inženjeringu, razvojem karijere za inženjere i efektivnim upravljanjem inženjerskih timova. Njegovi radovi pružaju uvide kako za pojedinačne inženjere tako i za one koji vode inženjerske timove. Svaki od ovih lidera doprineo je jedinstvenim pristupima i metodologijama koje danas oblikuju kako kompanije pristupaju razvoju proizvoda, upravljanju operacijama i organizacionom liderstvu.  
 
   

Korišćenje veštačke inteligencije u generisanju dokumentacije iz koda

 

 

 

Generisanje dokumentacije za softverski kod može biti zahtevan i vremenski intenzivan zadatak za programere. Međutim, upotreba veštačke inteligencije, posebno alata kao što je ChatGPT, može značajno olakšati i ubrzati ovaj proces. Evo kako AI transformiše način na koji se pravi dokumentacija za softver: Automatizacija: AI može automatski generisati dokumentaciju za funkcije i metode unutar koda. To oslobađa programere rutinskog zadatka pisanja detaljnih opisa, omogućavajući im da se fokusiraju na složenije aspekte razvoja softvera. Efikasnost: Kao što Chris Love, osnivač Love2Dev, napominje, AI može proizvesti "lepu stranicu dokumentacije u sekundi ili dve". Ova brzina značajno smanjuje vreme potrebno za dokumentovanje, što dovodi do bržeg razvojnog ciklusa. Konzistentnost: AI osigurava da je dokumentacija konzistentna u terminologiji i stilu. Ovo je posebno korisno u velikim timovima gde različiti programeri mogu imati različite stilove dokumentovanja. Tačnost: AI alati mogu analizirati kod i precizno opisati šta funkcija ili metoda rade, smanjujući rizik od ljudskih grešaka u dokumentaciji. Održavanje: Ažuriranje dokumentacije postaje jednostavnije s AI, jer alati mogu lako prepoznati promene u kodu i automatski ažurirati relevantne delove dokumentacije. Obuka i integracija: Za nove programere, dobro napisana dokumentacija može biti ključna za brzo uključivanje u projekat. AI može pomoći u kreiranju detaljnih vodiča i primernih uputstava koji olakšavaju razumevanje i korišćenje softvera. Višejezična podrška: AI alati mogu generisati dokumentaciju na različitim jezicima, što olakšava globalnu distribuciju i podršku softvera. Zaključak je da upotreba veštačke inteligencije u generisanju dokumentacije iz koda predstavlja revolucionarnu promenu koja programerima omogućava da se efikasnije bave razvojem, smanjuje potencijal za ljudske greške i unapređuje pristupačnost i razumljivost softvera za širi krug korisnika.
 
   

Istine i zablude o radu u srpskoj IT industriji

 

 

 

Članak sa sajta HelloWorld. rs pruža dublji uvid u specifičnosti i dinamiku IT sektora u Srbiji, naglašavajući kako prilike, tako i izazove sa kojima se profesionalci suočavaju. Evo detaljnijeg razmatranja ključnih tačaka: 1. Rast IT sektora Srbija beleži kontinuirani rast u IT sektoru sa 104. 000 zaposlenih i očekuje se da će se ovaj broj nastaviti povećavati svake godine za nekoliko hiljada. Ovo pokazuje da je IT industrija jedna od vodećih sektora u zemlji po pitanju zapošljavanja i rasta, što privlači sve više ljudi da započnu ili preusmere svoje karijere ka tehnologijama. 2. Visoke plate Sa prosečnom neto platom od 262. 011 dinara, IT sektor stoji kao jedan od najplaćenijih u zemlji. Plata početnika može iznositi od 800 do 1. 200 evra, dok iskusni stručnjaci mogu ostvariti zarade veće od 5. 000 evra mesečno, što IT industriju čini izuzetno privlačnom sa finansijske perspektive. 3. Pogodnosti Pored visokih plata, zaposleni u IT sektoru često uživaju u nizu pogodnosti poput fleksibilnog radnog vremena, mogućnosti rada od kuće, privatnog zdravstvenog osiguranja, sportskih aktivnosti, i organizovanih društvenih događaja, što doprinosi boljoj radnoj atmosferi i zadovoljstvu zaposlenih. 4. Dostupnost zaposlenja Fleksibilnost u obrazovnim zahtevima omogućava širokom spektru kandidata da uđu u IT industriju. Mnogi zaposleni u IT sektoru nisu stekli formalno obrazovanje u ovom polju, već su se prekvalifikovali kroz kratke kurseve ili su samouki, što pokazuje da je znanje i veština često važnija od diplome. 5. Realistična očekivanja Iako IT sektor pruža brojne prilike, važno je imati realistična očekivanja. Uspeh u IT industriji zahteva značajan trud, posvećenost i strast prema tehnologiji, te nije svako podjednako pogodan za ovu vrstu posla. 6. Zahtevnost posla Rad u IT-u može biti izazovan zbog čestih rokova, brzog razvoja tehnologija i potencijalno stresnih situacija. Ovo zahteva visok nivo adaptabilnosti i sposobnost za rad pod pritiskom. 7. Visoki standardi radnog okruženja IT kompanije u Srbiji često postavljaju visoke standarde kada je reč o radnom okruženju, pružajući zaposlenima vrhunsku opremu, komforne prostorije za rad i odmor, što doprinosi generalnom zadovoljstvu i produktivnosti. 8. Potreba za kontinuiranim učenjem S obzirom na brz razvoj tehnologija, zaposleni u IT sektoru moraju neprekidno da uče i usavršavaju se kako bi ostali relevantni u industriji. Ovo čini kontinuirano obrazovanje ključnim elementom za uspeh u IT karijeri. 9. Promene poslova Visoka mobilnost unutar IT industrije česta je, sa promenama poslova koje često donose i povećanje plate. Međutim, stručnjaci savetuju oprez prilikom promene posla i važnost temeljne analize svake nove prilike. 10. Kriterijumi za zapošljavanje Došlo je do perioda u kojima su kriterijumi za zapošljavanje bili sniženi, što je uticalo na kvalitet rada i profesionalizam u industriji. Međutim, postoji tendencija ka poboljšanju ove situacije, te se polako vraćaju strožiji standardi. Sve u svemu, IT sektor u Srbiji nudi obilje prilika za one koji su spremni da ulažu u svoje znanje i razvoj, ali isto tako zahteva ozbiljnost, posvećenost i realistična očekivanja od svojih aktera. CEO ČLANAK.
 
   

Da li veštačka inteligencija može da bude pronalazač

 

 

 

ChatGPT upit:Da li veštačka inteligencija može da bude pronalazač? Primena metode lanca misli (Chain of Thought - CoT) na složene zadatke. Objasni kako se ovo složeno pitanje razlaže na jednostavnije delove. Zatim odgovori na pitanje. ChatGPT: Da bismo razumeli može li veštačka inteligencija (VI) da bude pronalazač, prvo ćemo primeniti metodu lanca misli (CoT) kako bismo razložili ovo složeno pitanje na jednostavnije delove: Definicija Pronalazača: Počinjemo razlaganjem definišući šta znači biti pronalazač. Uobičajeno, pronalazač je osoba koja stvara nešto novo, nešto što ranije nije postojalo, kroz proces kreativnog mišljenja i eksperimentisanja. Kapaciteti Veštačke Inteligencije: Sledeći korak je analiza sposobnosti VI sistema. Treba razmotriti da li VI poseduje sposobnost kreativnog mišljenja, rešavanja problema i generisanja originalnih ideja. Pravni Aspekti: Treći korak uključuje razmatranje pravnih aspekata pronalazaštva, uključujući autorska prava, patente i definiciju pronalazača prema zakonu. Ovo uključuje pitanja kao što su: da li postojeći pravni okviri omogućavaju da ne-ljudski entiteti budu priznati kao pronalazači? Etika i Moral: Četvrti deo odnosi se na etičke i moralne implikacije priznavanja VI kao pronalazača. To podrazumeva razmišljanje o posledicama za ljudske pronalazače, inovaciju i društveni napredak. Odgovor na pitanje: Može li veštačka inteligencija da bude pronalazač? Kada se razmotre svi gore navedeni aspekti, postaje jasno da je pitanje veoma složeno i da ne postoji jednostavan odgovor. Sa tehničke tačke gledišta, VI može generisati nove ideje i rešenja koristeći velike količine podataka i algoritme mašinskog učenja, što bi moglo da se smatra oblikom "pronalaženja". Međutim, VI sistemi trenutno nemaju svest ni subjektivno iskustvo, što su ključni aspekti kreativnosti i inovacije koje tradicionalno pripisujemo ljudskim pronalazačima. S pravnog aspekta, većina zakonodavstava trenutno ne prepoznaje VI kao potencijalne pronalazače, pošto zakoni i regulative obično zahtevaju da pronalazač bude fizička osoba. Postoje primeri gde su patenti koji su rezultat rada VI sistema odbijeni upravo zbog pitanja autorstva. Etika i moral dodatno komplikuju ovu temu, jer priznavanje VI kao pronalazača može imati nepredviđene posledice na vrednovanje ljudske kreativnosti i inovativnosti. Na kraju, iako VI može da generiše inovativne ideje i rešenja koja mogu biti ekvivalentna ljudskim pronalascima, trenutni pravni i etički okviri u većini slučajeva sprečavaju priznavanje VI kao pronalazača. Kako tehnologija napreduje i kako društvo razmatra ove izazove, moguće je da će se stavovi promeniti, ali za sada, VI se generalno ne smatra pronalazačem u tradicionalnom smislu te reči. Najbolje prakse i saveti: Treba kontinuirano pratiti razvoj pravnih i etičkih okvira vezanih za tehnologije veštačke inteligencije. Razvojni timovi treba da sarađuju sa pravnim savetnicima kako bi razumeli trenutne mogućnosti i ograničenja u vezi sa intelektualnom svojinom koju generiše VI. Predložene inovacije: Razvoj hibridnih modela koji kombinuju ljudsku kreativnost i inovativne kapacitete VI može predstavljati novi pravac u pronalaženju i inovacijama. Prilagođavanje pravnih okvira kako bi se bolje razumele i integrisale uloge koje VI može imati u kreativnim procesima.
 
   

Budućnost programera - razumevanje problema specifičnih za domen

 

 

 

Povećana potražnja za stručnjacima u određenim domenima Značaj dubokog razumevanja domena: U budućnosti, programeri koji duboko razumeju specifične industrijske i poslovne domene biće izuzetno traženi. Ovo podrazumeva ne samo tehničke veštine, već i sposobnost razumevanja složenih poslovnih procesa, izazova i potreba korisnika unutar specifične industrije. Primer: Programer u zdravstvenoj industriji mora razumeti regulative, protokole pacijenata i specifičnosti medicinskih podataka kako bi razvio efikasne i usklađene softverske rešenja. Ekspertiza u domenima prema tehničkim veštinama Odlazak od Generalnih Tehničkih Veština: Dok će tehničke veštine uvek biti temelj programiranja, budućnost pripada onima koji mogu svoje tehničko znanje primeniti na specifične, složene probleme domena. Primer: Programer specijalizovan za finansijske tehnologije mora razumeti kako finansijski sistemi funkcionišu, uključujući regulative, transakcione protokole i bezbednost podataka, kako bi razvio inovativna rešenja koja rešavaju stvarne probleme. Artikulacija rešenja Komunikacija sa stakeholderima: Sposobnost komunikacije kompleksnih tehničkih rešenja na jasan i razumljiv način ključna je za most između tehničkog tima i drugih stakeholdera, uključujući menadžment, klijente i krajnje korisnike. Primer: Programer koji radi na sistemu za upravljanje zalihama mora biti sposoban da svoje tehničke predloge i rešenja objasni ne-tehničkim članovima tima, kao što su menadžeri zalihama ili prodajni timovi, kako bi osigurao da softver odgovara stvarnim poslovnim potrebama. Razvoj rešenja zasnovanih na problematikama domena Fokus na rešavanje specifičnih problema: Programeri će se sve više fokusirati na razvoj prilagođenih rešenja koja ciljaju specifične izazove unutar određenog domena, umesto na razvoj generičkih rešenja. Primer: Programer u oblasti obnovljive energije razvija softver za optimizaciju raspodele energije iz solarnih panela na osnovu vremenskih uslova, potrošnje i tarifnih planova, primenjujući duboko razumevanje energetskog sektora. Neprekidno učenje i prilagođavanje Stalno usavršavanje: Budući programeri moraće kontinuirano da uče i prilagođavaju se novim tehnologijama, trendovima i metodologijama unutar svojih specifičnih domena. Primer: Programer u automobilskoj industriji neprekidno se usavršava u oblastima kao što su autonomna vožnja, električna vozila i sistemi za povezivanje vozila, kako bi ostali relevantni i inovativni u brzo razvijajućem sektoru. Zaključak: Budućnost programiranja ne leži samo u kodiranju, već u kombinovanju tehničkih veština sa dubokim razumevanjem i stručnošću u specifičnim domenima. Programeri koji su sposobni da artikulišu rešenja i prilagode se brzim promenama unutar svojih industrija će postati najvredniji resursi u tehnološki vođenom svetu.
 
   

Kod koji je gerisala veštačka inteligencija

 

 

 

Pre dolaska Generativne veštačke inteligencije (GenAI), softver se sastojao iz tri vrste komponenti: Kod koji ste sami pisali: Ovo se odnosi na prilagođeni softver razvijen unutar vaše organizacije, specifičan za vaše poslovne potrebe i zahteve. Primer: Ako vaša kompanija razvija veb aplikaciju za e-trgovinu, sav kod koji direktno pišete da podrži funkcije kao što su pretraga proizvoda, korpa za kupovinu i proces plaćanja spada u ovu kategoriju. Kod koji ste kupili: Ovo uključuje softver i rešenja koja nabavljate od trećih strana, kao što su komercijalni softverski proizvodi ili usluge, koji su integrisani u vašu IT infrastrukturu. Primer: Uvođenje sistema za upravljanje odnosima sa klijentima (CRM) poput Salesforce-a za upravljanje interakcijama sa vašim klijentima, prodajom, marketingom i uslugama podrške. Kod koji ste koristili iz otvorenog koda: Ovo obuhvata softver sa otvorenim izvornim kodom koji preuzimate i koristite bez direktne kupovine licenci, često pod određenim licencama koje dozvoljavaju modifikaciju i distribuciju. Primer: Korišćenje Linux operativnog sistema, Apache veb servera ili MySQL baze podataka u vašem softverskom steku, gde su svi dostupni besplatno i mogu se prilagođavati vašim specifičnim potrebama. Sa dolaskom GenAI, pojavljuje se četvrta kategorija komponenata - AI-generisan kod, koji predstavlja novu dimenziju u razvoju softvera. Ovaj kod, koji generiše veštačka inteligencija, donosi svoje jedinstvene prednosti i rizike, pa je stoga važno razmotriti ga kao zasebnu kategoriju komponenata softvera. Primer: Korišćenje AI kodiranja pomoću alata poput GitHub Copilota za automatsko generisanje kodnih blokova ili funkcija na osnovu opisa funkcionalnosti. Dok ovo može znatno ubrzati razvojni proces, takođe nosi rizike poput moguće reprodukcije postojećih grešaka ili sigurnosnih propusta iz trening seta podataka AI modela.
 
   

Aktivna tehnička komunikacija

 

 

 

Efikasna tehnička komunikacija je ključna za precizno prenošenje složenih informacija i razumevanje od strane svih zainteresovanih strana, uključujući članove tima, klijente i ne-tehničku publiku. Evo nekoliko strategija za unapređenje tehničke komunikacije: 1. Aktivno slušanje Objašnjenje: Aktivno slušanje uključuje potpunu koncentraciju na govornika, razumevanje njihove poruke, odgovarajući odgovor i pamćenje onoga što je rečeno. To je ključno u tehničkim diskusijama kako bi se osiguralo da se ne propuste kritični detalji. Primer: Tokom sastanka projekta, ako član tima objašnjava tehnički izazov, aktivno slušajte klimajući glavom, izbegavajući prekidanje i sumirajući njihove tačke kako biste potvrdili razumevanje, kao na primer, "Dakle, ako sam dobro razumeo, glavni problem sa trenutnom šemom baze podataka je njena nemogućnost efikasnog skaliranja?" 2. Postavljanje pojašnjavajućih pitanja Objašnjenje: Pojašnjavajuća pitanja pomažu da se osigura da ste pravilno razumeli tehnički sadržaj ili zahteve projekta. Trebalo bi da budu otvorena kako bi izazvala detaljna objašnjenja, a zatvorena za potvrđivanje specifičnih detalja. Primer: Ako klijent zahteva novu funkcionalnost, možda biste pitali, "Možete li pružiti primer kako zamišljate da ova funkcionalnost funkcioniše?" praćeno sa, "Dakle, da potvrdim, potrebno vam je da funkcionalnost podrži istovremene korisnike bez degradacije performansi?" 3. Pružanje konciznih i relevantnih informacija Objašnjenje: U tehničkoj komunikaciji važno je biti sažet, ali temeljit. Izbeći preplavljivanje publike nepotrebnim žargonom ili detaljima koji nisu direktno relevantni za temu ili njihov nivo razumevanja. Primer: Kada objašnjavate softverski bag ne-tehničkom zainteresovanom licu, umesto da ulazite u tehničke detalje koda, možete reći, "Otkrili smo grešku koja povremeno uzrokuje usporavanje aplikacije prilikom rukovanja velikim datotekama. Radimo na rešenju koje će pojednostaviti proces, poboljšavajući brzinu aplikacije. " 4. Upotreba analogija i metafora Objašnjenje: Analogije i metafore mogu premostiti jaz između složenih tehničkih koncepta i postojećeg znanja publike povezujući nove informacije sa poznatim idejama. Primer: Da biste objasnili računarstvo u oblaku nekome ko nije upoznat sa konceptom, možete reći, "Zamislite računarstvo u oblaku kao javnu biblioteku. Umesto da kupujete svaku knjigu koju želite da pročitate, jednostavno ih pozajmite iz biblioteke kada su vam potrebne. Slično tome, računarstvo u oblaku vam omogućava da koristite računarske resurse kao što su skladištenje i obrada podataka bez potrebe da posedujete i održavate fizičku opremu. " 5. Vizuelna pomagala Objašnjenje: Vizuelna pomagala poput dijagrama, tokova i infografika mogu značajno poboljšati razumevanje pružajući vizuelnu reprezentaciju složenih informacija ili procesa. Primer: Prilikom rasprave o novoj arhitekturi softvera, koristite dijagram za ilustraciju komponenti sistema, njihove interakcije i tokova podataka. To može pomoći timu da vizualizuje ukupnu strukturu i razume ulogu svake komponente. 6. Petlje povratnih informacija Objašnjenje: Uspostavljanje petlji povratnih informacija osigurava da se deljene informacije razumeju kako je nameravano i omogućava kontinuirano poboljšanje u strategijama komunikacije. Primer: Nakon što ste održali tehničku prezentaciju, zatražite povratne informacije o tome koji delovi su bili dobro razumljivi, a koji nisu. Koristite ovu povratnu informaciju za prilagođavanje budućih objašnjenja ili za pružanje dodatnih informacija tamo gde je to potrebno. 7. Empatija i strpljenje Objašnjenje: Prepoznavanje i poštovanje različitih tehničkih pozadina i tempa učenja vaše publike je ključno. Budite strpljivi i spremni da prilagodite svoj stil komunikacije kako biste zadovoljili njihove potrebe. Primer: Ako član tima ima poteškoća u razumevanju tehničkog koncepta, ponudite da prođete kroz to ponovo koristeći drugačiji pristup ili obezbedite dodatne resurse poput članaka ili tutorijala koje mogu pregledati u svojim vlastitim tempom. Integracijom ovih strategija u svoje prakse tehničke komunikacije, možete osigurati da se složene informacije efikasno prenose, što dovodi do bolje saradnje, donošenja odluka i ishoda projekata.  
 
   

DevOps - Holistički pristup sistemu

 

 

 

Holistički pristup u DevOps kontekstu podrazumeva sagledavanje softverskog projekta kao jedinstvenog entiteta koji se sastoji od mnogih međusobno povezanih delova. Ovaj pristup ne fokusira se samo na razvoj koda, već uzima u obzir sve aspekte koji doprinose krajnjem proizvodu, uključujući dizajn, razvoj, testiranje, implementaciju, infrastrukturu, operacije i podršku. Primer razrade: Zamislimo da razvojni tim radi na implementaciji nove funkcije za online platformu za e-trgovinu, na primer, sistem za preporuke proizvoda. Holistički pristup bi obuhvatao sledeće aspekte: Korisničko iskustvo (UI/UX): Kako će nova funkcija preporuka biti predstavljena korisnicima? Da li će biti intuitivna i lako dostupna? Razmatranje ovoga je ključno kako bi se osiguralo da funkcija doprinosi, a ne ometa, korisničko iskustvo. Primer razrade: Dizajniranje intuitivnog interfejsa gde se preporuke prikazuju na strateškim mestima, poput stranice proizvoda ili u korpi, povećavajući šanse da korisnici vide i koriste ovu novu funkciju. Performanse sistema: Kako će implementacija nove funkcije uticati na brzinu i odziv platforme? Važno je osigurati da novi sistem preporuka ne usporava sajt ili aplikaciju, što bi moglo negativno uticati na korisničko iskustvo. Primer razrade: Testiranje opterećenja sistema kako bi se utvrdilo da li novi algoritam preporuka povećava vreme učitavanja stranica i, ako je potrebno, optimizacija koda ili infrastrukture da se to spreči. Infrastruktura za implementaciju: Da li je postojeća infrastruktura sposobna da podrži novu funkciju? Da li su potrebna dodatna hardverska ili softverska unapređenja? Primer razrade: Procena potrebnih resursa i možda skaliranje cloud infrastrukture da se osigura da ima dovoljno kapaciteta za obradu povećanog broja upita koje generiše sistem preporuka. Bezbednost i privatnost: Uvođenje novih funkcija često donosi nove bezbednosne izazove. Važno je proveriti kako će sistem za preporuke obrađivati korisničke podatke i da li postoje rizici za privatnost. Primer razrade: Osiguravanje da se prikupljanje i obrada podataka o korisnicima vrši u skladu sa relevantnim zakonima o privatnosti i bezbednosnim standardima, kao što je GDPR. Kroz ovakav sveobuhvatan pristup, tim može efikasnije predvideti i rešavati potencijalne probleme pre nego što postanu ozbiljne prepreke, čime se poboljšava kvalitet krajnjeg proizvoda i korisničko iskustvo.
 
   

Ekstrakcija osobina

 

 

 

Ekstrakcija osobina je tehnika u mašinskom učenju i analizi podataka koja služi za identifikaciju i izvlačenje bitnih informacija ili obrazaca iz sirovih podataka, čime se formira skup podataka koji je lakši za obradu. Ovaj postupak pomaže u smanjenju složenosti podataka (poznato i kao smanjenje dimenzionalnosti) što doprinosi poboljšanju efikasnosti i performansi algoritama mašinskog učenja. Primer ekstrakcije osobina u obradi slika: U obradi slika, ekstrakcija osobina može uključivati identifikaciju i izolaciju različitih komponenata slike kao što su ivice, teksture ili oblici koji su najrelevantniji za određeni zadatak. Na primer, u prepoznavanju lica, ključne osobine mogu uključivati pozicije očiju, nosa i usta, kao i udaljenosti između njih. Ove izvučene osobine pojednostavljuju podatke bez gubitka bitnih informacija potrebnih za prepoznavanje lica, čime se algoritam čini bržim i efikasnijim. Primer ekstrakcije osobina u obradi prirodnih jezika (NLP): U obradi prirodnih jezika, ekstrakcija osobina često uključuje transformaciju tekstualnih podataka u format prihvatljiv za algoritme mašinskog učenja. Jedan uobičajen pristup je korišćenje metode učestalosti termina-obrnute učestalosti dokumenta (TF-IDF), koja ocenjuje koliko je reč važna za dokument unutar kolekcije ili korpusa. Ova metoda može istaći najrelevantnije reči u tekstu, zanemarujući uobičajene, ali nebitne reči, čime se algoritmi usmeravaju na reči koje nose najviše značenja u datom kontekstu. Primer ekstrakcije osobina u prepoznavanju uzoraka: U prepoznavanju uzoraka, na primer u prepoznavanju govora, ekstrakcija osobina može uključivati analizu audio signala kako bi se izdvojile karakteristične frekvencije koje predstavljaju specifične zvuke ili reči. Ovaj proces omogućava algoritmu da se koncentriše samo na one delove signala koji su bitni za prepoznavanje govora, zanemarujući pozadinsku buku ili nebitne zvučne frekvencije. Analiza sentimenata u tekstualnim podacima U analizi sentimenata, koja je podoblast obrade prirodnih jezika (NLP), ekstrakcija osobina može uključivati identifikaciju ključnih reči ili fraza koje nose emocionalnu vrednost. Na primer, reči poput "odlično", "užasno", "srećan" ili "tužan" mogu biti indikatori sentimenta u recenzijama proizvoda ili društvenim medijima. Takođe, upotreba negacija ili stepenova intenziteta može dodatno obogatiti analizu. Primer: Ako analizirate recenzije restorana, ekstrakcija osobina kao što su "ukusno", "prijateljski osoblje", "duge čekanja" može pomoći u razumevanju šta gostima najviše odgovara ili smeta. Prepoznavanje oblika u digitalnim slikama U kontekstu prepoznavanja oblika, ekstrakcija osobina može se odnositi na identifikaciju jedinstvenih geometrijskih obrazaca ili tekstura u slikama koje mogu pomoći u klasifikaciji objekata. Na primer, u medicinskoj dijagnostici, ekstrakcija osobina iz slika rendgena ili MRI-a može uključivati identifikaciju oblika i veličine tumora ili drugih abnormalnosti. Primer: U automatizovanoj inspekciji dijelova u proizvodnji, ekstrakcija osobina poput ivica, uglova ili specifičnih markera može pomoći u prepoznavanju defektnih dijelova ili u kontroli kvaliteta. Sistem preporuka U sistemima preporuka, ekstrakcija osobina može uključivati analizu ponašanja korisnika, kao što su istorija kupovina, ocene proizvoda ili pregledani sadržaji, da bi se identifikovali obrasci koji mogu predvideti buduće preferencije korisnika. Osim toga, osobine proizvoda kao što su kategorije, cene ili brendovi takođe mogu biti važne za generisanje relevantnih preporuka. Primer: U preporuci filmova, ekstrakcija osobina kao što su žanrovi koje korisnik preferira, režiseri, glumci ili čak atmosfera filmova (npr. "akcija", "romantično") mogu se koristiti za personalizaciju preporuka. Finansijska analiza U finansijskoj analizi, ekstrakcija osobina može uključivati proučavanje finansijskih indikatora i tržišnih trendova za predviđanje budućih kretanja cena akcija ili drugih finansijskih instrumenata. Osobine kao što su prosečne dnevne cene, obim trgovanja, P/E odnosi ili makroekonomske varijable mogu pružiti uvid u tržišne sentimente i potencijalne investicione prilike. Primer: U analizi rizika kredita, ekstrakcija osobina može uključivati kreditnu istoriju, nivo prihoda, zaposlenost i druge finansijske pokazatelje zajmoprimca za procenu sposobnosti vraćanja kredita. Prepoznavanje govora U prepoznavanju govora, ekstrakcija osobina uključuje analizu audio signala da bi se identifikovali specifični zvučni obrasci ili fonemi koji čine reči i fraze. Osobine mogu uključivati različite aspekte zvučnog signala kao što su frekvencija, amplituda, i trajanje tonova. Primer: U sistemima za automatsko prepoznavanje govora (ASR), ekstrakcija Mel-frekvencijskih cepstralnih koeficijenata (MFCC) iz audio snimaka može pomoći u efikasnom prepoznavanju govornih komandi ili u diktiranju teksta. Biometrijska autentifikacija U biometrijskoj autentifikaciji, kao što su sistemi za prepoznavanje otiska prsta, lica ili irisa, ekstrakcija osobina je ključna za identifikaciju jedinstvenih fizičkih ili bihevioralnih karakteristika pojedinca. Osobine mogu uključivati oblike, obrasce, ili teksture koje se zatim koriste za stvaranje jedinstvenog biometrijskog identiteta. Primer: U sistemima za prepoznavanje lica, ekstrakcija osobina može uključivati lokalizaciju ključnih tačaka lica, kao što su oči, nos i usta, i analizu udaljenosti ili uglova između ovih tačaka. Geografski informacioni sistemi (GIS) U geografskim informacionim sistemima, ekstrakcija osobina može se koristiti za identifikaciju specifičnih geografskih karakteristika u skupu podataka, kao što su putevi, reke, naseljena mesta ili tipovi zemljišta. Osobine se mogu izvoditi iz satelitskih slika, topografskih karata ili drugih geoprostornih podataka. Primer: U analizi zemljišne pokrivenosti, ekstrakcija osobina iz satelitskih slika može pomoći u razlikovanju između različitih tipova zemljišta kao što su šume, poljoprivredno zemljište, vodene površine i urbanizovane oblasti. Sportska analitika U sportskoj analitici, ekstrakcija osobina može se koristiti za analizu performansi igrača, strategija igre, i statistika utakmica. Osobine mogu uključivati brzinu, udaljenost pređenu tokom igre, preciznost pasa, broj golova ili poena, kao i mnoge druge parametre. Primer: U košarci, analiza igrača može uključivati ekstrakciju statističkih podataka kao što su procenat uspešnih šuteva, broj asistencija, skokova i ukradenih lopti kako bi se procenili doprinos i efikasnost igrača na terenu.  
 
   
Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272