Vesti

Otkrijte našu kolekciju vodiča za JavaScript - savršenu za programere svih nivoa! Do 15. maja iskoristite posebne, niže cene. Knjige na Akciji: 1. JavaScript projektni obrasci, prevod drugog izdanja Ovladajte dizajnom i strukturiranjem vaših JavaScript aplikacija sa naprednim obrascima i metodama. Naučite o: Arhitektonskim obrascima za optimalnu strukturu vaših aplikacija Preko 20 projektnih obrazaca u JavaScriptu i Reactu Kreacionim, strukturalnim i bihevioralnim obrascima Osnovama performansi, dinamičkim uvozima i deljenju koda Savremenim tehnikama renderovanja i mnogim drugim temama Umesto: 2. 420, knjiga je vaša za 1. 500 dinara 2. Testiranje JavaScript aplikacija Naučite kako da efikasno testirate i osigurate pouzdanost vaših JavaScript projekata. “Testiranje JavaScript aplikacija” je udžbenik za implementaciju automatizovanih planova testiranja veb aplikacija zasnovanih na JavaScript-u.  Opisuje praktične strategije testiranja, korisne alate i biblioteke i objašnjava kako da održavate visok kvalitet.  Kroz jasne opise i brojne primere istražićete pristupe i za backend i za frontend aplikacije i naučićete da brže i pouzdanije testirate softver. Umesto: 2. 750, knjiga je vaša za 1. 800 dinara 3. Objektno-orijentisan JavaScript, treće izdanje Produbite svoje znanje o objektno-orijentisanom pristupu u JavaScriptu, sa najnovijim standardima i praksama. Šta ćete naučiti? Primenite objektno-orijentisano programiranje u JavaScript okruženju. Potpuno ovladajte korišćenjem JavaScript konzole. Napravite čistije i brže programe koji su kompatibilni sa drugim programima i bibliotekama. Upoznajte iteratore i generatore - nove funkcije koje su dodate u jezik ES6. Otkrijte kako se pišu Arrow funkcije jezika ECMASCript 6. Naučite kako da koristite objekte u Google Chrome programerskim alatkama. Upotrebite kombinaciju prototipnog nasleđivanja i kopiranja svojstava u radnom toku. Primenite tehnike reaktivnog programiranja dok pišete program u JavaScriptu. Umesto: 2. 750, knjiga je vaša za 1. 800 dinara 4. JavaScript funkcionalno programiranje, drugo izdanje Istražite funkcionalni aspekt JavaScripta i otkrijte kako da pišete čistiji i efikasniji kod. Pojednostavite JavaScript kodiranje upotrebom kompozicija funkcija, protočne obrade, ulančavanja i pretvaranja. Za pisanje čistog JavaScript koda koristite deklarativno kodiranje, umesto imperativnog kodiranja. Kreirajte pouzdaniji kod pomoću zatvaranja i nepromenljivih podataka. Primenite praktična rešenja za složene programske probleme pomoću rekurzije. Poboljšajte svoj funkcionalni kod, koristeći tipove podataka, proveru tipa i nepromenljivost. Naučite napredne koncepte funkcionalnog programiranja, kao što su objektivi i prizme za pristup podacima. Umesto: 2. 530, knjiga je vaša za 1. 600 dinara 5. JavaScript od početnika do profesionalca Vaš sveobuhvatan vodič kroz JavaScript, od osnova jezika do naprednih tema. 100 zabavnih vežbi i projekata za brzo učenje JavaScripta Ključne funkcije: Napišite elokventan JavaScript i koristite osnovne i napredne funkcije za kreiranje svojih veb aplikacija Komunicirajte sa pregledačem pomoću HTML-a i JavaScripta i dodajte dinamične slike, oblike i tekst pomoću HTML5 Canvasa zradite program za proveru lozinki, veb aplikaciju za slikanje, igru Hangman i još mnogo zabavnih projekata Umesto: 2. 970, knjiga je vaša za 1. 900 dinara 6. React i React Native: Izgradnja međuplatformskih JavaScript aplikacija Naučite da gradite brze i odzivne međuplatformske aplikacije koristeći React ekosistem. Ključne funkcije Najnovije funkcije React-a - automatsko paketno ažuriranje stanja i određivanje prioriteta ažuriranja stanja Naučite više o React arhitekturi da biste pisali međuplatformske aplikacije korišćenjem biblioteka, kao što je NativeBase GraphQL i Apollo za izgradnju skalabilnog backend-a za vaše aplikacije Umesto: 3. 190, knjiga je vaša za 2. 000 dinara Ne propustite priliku da nadogradite svoje programerske veštine.    

Iz veoma plodne saradnje sa Packt Publishing izdavačkom kućom, 29. marta 2024. godine iz štampe izlazi naša 4. knjiga ove godine, a 576. knjiga od 1986. godine: “Moderne DevOps prakse”. Glavne teme knjige su: Istraživanje kontejnera kao usluge (CaaS) i automatizacije infrastrukture u javnom oblaku Obezbeđivanje i neprekidno isporučivanje softvera u proizvodnju kroz DevOps, GitOps, SecOps i automatizaciju Upravljajte distribuiranim i skalabilnim mikroservisima u oblaku uz pomoć savremene mreže usluga Za koga je ova knjiga Ako ste softverski inženjer, sistemski administrator ili inženjer operacija koji želi da zakorači u DevOps svet na javnim platformama u oblaku, ovo je knjiga za vas. Ova knjiga će biti od koristi i aktivnim DevOps inženjerima, jer predstavlja najbolje DevOps prakse, savete i trikove za implementaciju prilagođene okruženju u oblaku. Nije neophodno prethodno iskustvo sa kontejnerizacijom, ali osnovno poznavanje razvojnog ciklusa i isporuke softvera će vam pomoći da maksimalno iskoristite ovu knjigu. DevOps GPT Kreirali smo GPT koji već danas možete da koristite. Obučili smo ga na osnovu kompletnog sadržaja knjige “Moderne DevOps prakse”. Na kraju svakog poglavlja u knjizi postoji test znanja ili Pitanja, sa ponuđenim odgovorima, od kojih su neki tačni, a drugi ne. Da biste dobili detaljnije odgovore na pitanja, možete da koristite i naš DevOps GPT. Na primer, na strani 31 postavljeno je pitanje: Koja od sledećih izjava u vezi sa kontejnerima nije tačna? (Izaberite jednu)A. Kontejneri su virtuelne mašine unutar virtuelnih mašinaB. Kontejneri su jednostavni procesi operativnog sistemaC. Kontejneri koriste kontrolne grupe za pružanje izolacijeD. Kontejneri koriste softver za pokretanje kontejneraE. Kontejner je privremeno radno opterećenje U knjizi je ponuđen tačan odgovor pod A. Ukoliko isto pitanje postavite u DevOps GPT, dobićete detaljan odgovor: Izjava koja nije tačna u vezi sa kontejnerima je: A. Kontejneri su virtuelne mašine unutar virtuelnih mašina. Pojašnjenje: Kontejneri su izolovani prostori unutar operativnog sistema koji koriste zajednički operativni sistem domaćina, ali su zasebno okruženje za izvršavanje aplikacija. Oni su efikasniji od virtuelnih mašina jer ne zahtevaju dodatni operativni sistem unutar svakog kontejnera. Virtuelne mašine, sa druge strane, uključuju potpuno funkcionalne operativne sisteme, što ih čini težim i sporijim u odnosu na kontejnere. Primer: Ako preduzeće koristi Docker, koje je popularna platforma za kontejnere, svaki kontejner koji pokreće aplikaciju neće imati svoj sopstveni operativni sistem. Umesto toga, svi kontejneri će deliti isti operativni sistem domaćina, ali će svaki imati svoje zasebno okruženje sa aplikacijama, bibliotekama i zavisnostima koje su potrebne za njihovo funkcionisanje. Ovo omogućava brži razvoj, testiranje i implementaciju aplikacija u produkciju.   Kupite našu knjigu “Moderne DevOps prakse”. Probajte naš DevOps GPT

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: 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.  

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.

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.

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.

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.

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.

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.