Как эффективно использовать нейросети в ИТ-разработке и почему для этого необязательно быть ML-инженером? Ответы — в новой статье на злободневную тему в нашем блоге на Хабре!
👁 Наш активный автор Андрей Канивец, аналитик систем жизненного цикла изделий АСКОН, подробно рассказывает, как ИИ-инструменты уже изменили его рабочие будни.
📥Вместо написания текста — надиктовать главное, передать аудио ASR-модели, а потом скомпоновать итог с помощью LLM-модели.
📥Вместо ручного прототипирования интерфейсов — сгенерировать HTML-страницу с JavaScript.
📥Для проверки гипотезы — сгенерировать код Python.
Помимо практических примеров, автор делится полезными ресурсами для первых шагов в мире ИИ: что изучать, где искать информацию и какие инструменты пробовать.
Все приведённые в статье библиотеки, приложения и системы можно запускать локально, на своих мощностях, без подключения к облакам и без необходимости регистрироваться в каких-то сервисах.
💡Особое внимание уделено применению нейросетей в инженерной разработке на примере решения ЛОЦМАН:PLM Управление требованиями для сложных инженерных систем. Андрей подробно рассматривает задачи:
💧 привязка требований к тексту источника,
💧 быстрая генерация прототипа интерфейсов,
💧 выявление числовых характеристик требований,
💧 классификация требований,
и многое другое.
Эта статья — отличный путеводитель для тех, кто хочет увидеть, как нейросети реально трансформируют рабочие процессы в ИТ и инженерной разработке.
📥Полный текст — уже на Хабре!
#код_аскон_статьи