Sber Developer News

​​Не так давно в каталоге SmartMarket появился стартап 12-летнего школьника, который прошёл образовательный курс SmartMarket for Everyone.

Обучение рассчитано на тех, кто хочет быстро освоить новые технологии и создавать приложения для виртуальных ассистентов Салют без навыков программирования.

Мы решили поговорить с юным разработчиком о прохождении курса, опыте в IT и других увлечениях школьника.

О разработке

— Меня зовут Альберт, я из Москвы. До прохождения этого обучения я уже учился на онлайн-курсах. Например, изучал JavaScript, Python и с#. Вместе с братом мы сделали игру на Unity по принципу «Крестики нолики». Она опубликованная в каталоге Google Play, - рассказывает Альберт.

Об обучении

— Про курс SmartMarket for everyone узнал от папы. Теорию прошел легко, а вот с практическим заданием возникли сложности. Я даже думал бросить проект, но помог папа. Вместе мы обратились в команду поддержки, и ребята из SmartMarket помогли со всем справиться. Так я опубликовал смартап Угадай человека по профессии.

Мне понравился курс, потому что в нем есть мемы. И интерфейс удобный, — заключил разработчик.

Мы благодарим Альберта и его папу за разговор и уверены, что у Альберта впереди много достижений, причем не только в IT: мальчик также увлекается танцами, бильярдом, шахматами и видеоиграми.

История Альберта — пример того, как можно заинтересовать детей технологиями. Расскажите им про успех сверстника и наш курс. Он простой, интересный и подходит для любого уровня подготовки.

​​В открытом доступе появились новые увеличенные версии модели ruCLIP для ранжирования изображений и подписей к ним на русском языке. Разработка Sber AI и SberDevices стала доступна на GitHub в дополнение к ранее опубликованной модели ruCLIP Small.

Промышленные версии с высочайшим качеством — ruCLIP Base exclusive и ruCLIP Large exclusive — доступны в хабе предобученных моделей, датасетов и контейнеров DataHub на платформе SberCloud ML Space.

Эти модели уже обошли версию оригинальной англоязычной модели CLIP и русско-английского переводчика. Они позволяют эффективно решать многие задачи компьютерного зрения в различных продуктах и сервисах в режиме zero-shot, то есть без необходимости дорогостоящего дообучения.

В релиз вошли шесть моделей ruCLIP, которые отличаются размером использованного патча и размерами входных изображений. Посмотреть детальное сравнение всех шести новых обученных моделей можно в репозитории на GitHub.

Узнать больше можно на Хабре, а получить грант на тест и дообучение моделей в 180 000 рублей — на сайте SberCloud!

​​Уже вошли в рабочий ритм после праздников? Немного облегчить и упорядочить график помогут смартапы.

Помидорковый таймер
Рабочий инструмент, который помогает управлять временем. Приложение позволяет увеличить эффективность работы при меньших временных затратах. Отличительная черта этой простой и действенной техники — концентрация на одном деле, а не решение сразу нескольких задач.

Умный автоответчик
Ассистент Салют ответит за вас, если телефон вне зоны доступа, вы разговариваете по другой линии или заняты и не можете принять звонок. Приложение позволяет настроить сценарии ответов для любых абонентов, в том числе и незнакомых. Ещё один плюс смартапа — ассистент умеет определять мошенников и шутить над ними.

Подбор сериала
С этим приложением не придётся тратить весь вечер на поиск интересного фильма. Назовите сериал, который нравится, и система предложит вам целую похожую подборку.

Присмотритесь к нашей подборке: приложения помогут расходовать время продуктивно, грамотно распределяя его между работой и отдыхом.

​​Практическое применение ML-технологий 🤖

Машинное обучение уже применяется во всех сферах деятельности человека. В предыдущих постах мы рассказали вам про историю машинного обучения, а также цели, которые оно преследует. Но рассказ был бы неполным без обзора достижений настоящего времени и перспектив. Ещё в 2017 году под управлением Стэнфордского университета был запущен новый индекс AI100 для отслеживания динамики в сфере искусственного интеллекта. Согласно его отчёту за 2021 год, наблюдается существенный прогресс в областях:

• Распознавание речи
Эти технологии совершили большой скачок в последние пять лет, что привело к развитию архитектур с расширенными возможностями обучения. Особого внимания заслуживают языковые модели нейронных сетей ELMo, GPT, mT5 и BERT.

• Компьютерное зрение и обработка изображений
В настоящее время технология обработки изображений получила широкое распространение и используется как для целей создания фона видеоконференций, так и для генерации фотореалистичных изображений, известных как «дипфейки».

• Робототехника
В последние пять лет наблюдается устойчивый прогресс в интеллектуальной робототехнике, управляемой машинным обучением. Двуногие и четвероногие роботы, промышленные роботы, распознающие предметы и хватающие выборочно их на впечатляющей скорости, продолжают своё наступление. На улицах Москвы уже курсируют беспилотные автомобили Sber Automotive Technologies, сейчас они проходят проверку высокой влажностью, отрицательной температурой, плохой обзорностью и тяжёлой дорожной обстановкой.

• Беспилотный транспорт
Создание таких машин требует интеграции ряда технологических областей, включая данные с датчиков, планирование, прогнозирование динамики автомобиля и принятие решений искусственным интеллектом. Тем не менее автономные транспортные средства уже работают в некоторых местах, таких как Феникс, штат Аризона, где вождение и погодные условия особенно благоприятны (в России же программа беспилотного такси находится на финальной стадии согласования, а запуск программы ожидается в 2022 году).

Основная технология, стоящая за большинством наиболее заметных достижений, — это машинное обучение, особенно «глубокое обучение» (в том числе генеративно-состязательные сети или GAN).

Продолжение следует…

​​SmartApp Framework

Широкий набор инструментов для разработки смартапов предоставляет новые возможности по созданию вашего приложения для SmartMarket. Например, для профессиональных разработчиков мы приготовили Python-фреймворк, который позволяет создавать смартапы для виртуальных ассистентов Салют. Он упрощает и стандартизирует процесс разработки за счёт единого API и готовых функций.

Мы активно используем этот фреймворк внутри Сбера, большое число наших собственных смартапов построено на нем. Это такие диалоговые приложения, как погода, текущее время, многие банковские навыки, диалоговая часть Canvas App. Наш самый любимый и вкусный пример Canvas App — это заказ попкорна, а также app каталога.

Возможности:

• Расширяемый язык DSL для создания диалоговых сценариев;
• Система слот-филлинга для извлечения сущностей из текста;
• Встроенный модуль предобработки текста;
• Поддержка Jaeger и Prometheus для мониторинга работы смартапа;
• Инструменты для ручного и автоматизированного тестирования.

Этапы работы с фреймворком:

1. Установка и запуск;
2. Создание сценария;
3. Тестирование сценария.

Фреймворк опубликован на GitHub и доступен без ограничений.

Дизайн-система Plasma

Plasma — это дизайн-система для создания смартапов Canvas App, которые будут выглядеть как часть экосистемы виртуальных ассистентов. Plasma основывается на React и позволяет упростить разработку внешнего вида приложений. Все текущие приложения в экосистеме SberDevices реализованы с помощью Plasma.

Дизайн-система включает в себя следующие пакеты:

• plasma-tokens
содержит набор дизайн-токенов, типографических и цветовых констант. Токены представлены в виде JS-переменных и переменных CSS.

• ui
содержит набор готовых React-компонентов для создания Canvas App. Вы можете ознакомиться с доступными компонентами в документации и на демонстрационном стенде. Перед использованием компонентов рекомендуем изучить пакет plasma-tokens.

Подробную информацию об установке и использовании дизайн-системы Plasma вы найдете в открытом репозитории на GitHub.

Бонус: видеорассказ о шаблоне Plasma Temple, помогающем ускорить разработку смартапов.

​​Будущее Low-Code

В настоящее время множество предприятий используют low-code для снижения затрат на разработку программного обеспечения. Подобный инструмент представлен и в SmartMarket — SmartApp Code. Но сложные комплексные решения всё равно требуют применения традиционного программирования. Основными направлениями применения low-code является разработка бизнес-приложений, веб-интерфейсов и мобильных приложений.

Эксперты прогнозируют, что low-code подход найдет особо широкое применение в тех областях человеческой деятельности, где требуется быстрое получение готового результата, без серьезных материальных и временных затрат. Поэтому одним из перспективных направлений является использование такого подхода в создании ранних прототипов.

Несмотря на внедрение в жизнь low-code приёмов создания приложений, разработчики в обозримом будущем не будут исключены из процесса создания программного обеспечения, так как хороший конечный продукт — это больше чем код, или его замена low-code инструментами. Это скорее творческое, гибкое решение вопросов, которым пока в полной мере не обладают технологии упрощения разработки.

Продолжение следует…

Лучшие смартапы месяца ⭐️

Первые рабочие дни начинаем с хороших новостей. Итак: в каталоге появилась подборка лучших смартапов месяца!

Это формат, который и мы, и вы давно ждали.

Как формируется подборка лучших смартапов? В неё попадают приложения, которые получили наивысшие оценки пользователей, были популярны и востребованы, а также понравились экспертам из команды SmartMarket.

Подборка месяца — это полезно и удобно для всех: так пользователи могут найти действительно классные приложения в каталоге, а разработчики — получить новых пользователей и дополнительный трафик.

Делайте качественные смартапы и, возможно, уже в январе они войдут в число лучших!

Первый рабочий день после праздников.

Время для праздника, проекты подождут.

​​Что это такое и для чего нужны low-code платформы? 👨‍💻

Создание приложений не всегда требует сложного программирования. С помощью специального способа, который заключается в использовании графического интерфейса и ограниченного набора команд, — можно собирать программы из блоков, между которыми устанавливаются взаимосвязи.

Кроме того, этот способ обычно имеет набор уже готовых типовых решений. Всё это вместе даёт мощный инструмент, позволяющий максимально облегчить и ускорить работу. Именно такие возможности и предоставляют low-code платформы.

Для чего нужен low-code подход:

🔵 Снизить затраты на обучение сотрудников и разработку программ и приложений
🔵 С помощью конструктора можно персонализировать приложения и подстроить под клиента

Из-за очевидных преимуществ такого способа создания программ, многие именитые компании начинают выпускать свои продукты, предлагающие low-code инструменты. Например, среди представленных в 2021 году, можно перечислить:

🔵 Amazon
разработала сервис для быстрого создания приложений — Amplify Studio. С его использованием разработчики смогут быстро создавать приложения, с подключением к облаку AWS. Эта платформа ориентирована для разработчиков интерфейсов;

🔵 SAP
выпустила комплект инструментов low-code для разработки бизнес-приложений, которые помогут в цифровизации компаний. Использовать инструменты смогут даже пользователи без опыта создания приложений;

🔵 Microsoft
объявила о внедрении в Power Apps инструмента для программирования с помощью естественного языка. Платформа использует языковую модель OpenAI GPT-3 для английского языка и позволяет создавать программы в процессе простой беседы с компьютером.

Мы, в SmartMarket, тоже активно используем low-code: в сентябре 2020 года команда SberDevices выпустила семейство виртуальных ассистентов Салют. Мы сразу хотели, чтобы обучать ассистентов могли даже те, кто никогда не программировал или обладает небольшим опытом. Для таких пользователей мы сделали SmartApp Graph — инструмент, в котором составить смартап можно из блоков, как в конструкторе.

Продолжение следует…

А как вы используете low-code подход в своей работе?

​​Подготовка к Новому году уже вошла в активную фазу или вы решили отложить всё на последний момент? ☺️ Делимся приложениями, которые облегчат процесс и помогут вдохновиться на создание праздничных смартапов 🎅

Супер шеф
Хотите приготовить шоколадные маффины или что-нибудь из итальянской кухни? В приложении собраны удобные пошаговые рецепты, вам осталось только выбрать блюдо. В ответ виртуальный ассистент шаг за шагом проведёт вас по видеорецепту и поделится секретами приготовления.

Безалкогольные коктейли
Виртуальный помощник расскажет, как в домашних условиях приготовить безалкогольные коктейли на любой вкус. Для большинства практически не требуется каких-либо навыков. Просто попробуйте!

Голосовая открытка
Запустите приложение, выберите повод и ответьте на несколько вопросов о том, кого будете поздравлять. Виртуальный помощник сгенерирует открытку и отправит получателю через любой мессенджер или соцсеть.

Сборник новогодних поздравлений
Не хотите говорить или писать стандартные банальные поздравления на Новый год? Здесь собраны тёплые, душевные и весёлые поздравления. Порадуйте друзей и родных!

А ещё не забудьте заказать мандарины для новогоднего стола. Просто попросите ассистентов Салют, они всё сделают. С наступающим!

​​Новогодняя Q&A-сессия 🎄

Через час начинаем заключительную онлайн-сессию вопросов и ответов в этом году.

— Поговорим о планах SmartMarket на 2022 год;
— Расскажем про ключевые проекты и основные векторы нашей работы в 2022 году;
— Обсудим итоги турнира SmartMarket Cup HTML5 Games;
— Узнаем у участников турнира SmartMarket Cup секреты успеха;
— Ответим на вопросы участников Q&A-сессии.

Трансляция доступна на нашем YouTube-канале.

Вопросы ждем в нашем сообществе с тегом #QA_28.

Скоро увидимся!

​​​​Для чего компьютеру учиться? 🎓

Цель машинного обучения — сделать так, чтобы машины помогли людям удобнее совершать покупки, общаться через интернет, пользоваться банковскими услугами, и, в целом, облегчить им жизнь!

В основе машинного обучения лежат три одинаково важных компонента:

🟩 Данные
собираются всевозможными способами. Чем больше данных, тем эффективней машинное обучение и точнее будущий результат;

🟩 Признаки
определяют, на каких параметрах строится машинное обучение;

🟩 Алгоритм
выбор метода машинного обучения (при условии наличия хороших данных) будет влиять на точность, скорость работы и размер готовой модели.

Доверие к результатам машинного обучения должно строиться на понимании: они хороши настолько, насколько хороши данные, на которых обучается алгоритм.

В процессе компьютеры используют алгоритмы 2 типов, и именно они лежат в основе обучения. Основная разница между этими подходами заключается в том, как анализируются данные, для совершения последующих действий.

Обучаться можно разными способами:

🟩 С учителем
при таком способе машину учат, как ребёнка, показывая, что должен получить алгоритм по завершении своей работы. Обычно для этого используются специальным образом подготовленные данные, с заранее известными результатами;

🟩 Без учителя
в этом случае компьютер должен самостоятельно распознавать происходящее и делать выводы, без вмешательства человека и наличия заранее заготовленных для обучения результатов.

Выбор способа зависит от количества данных и того, для чего требуется обучение: определения оптимальной цены, отклонений от нормы, предугадывания развития событий, анализа образов и других условий.

Продолжение следует!

​​Бесплатный курс SmartMarket for Everyone 📚

Короткий и понятный курс из пяти уроков научит создавать приложения для виртуальных ассистентов Салют. Прохождение курса займёт у вас около 5-6 часов.

Что нужно? Только браузер и интерес к технологиям. Зарегистрируйтесь в веб-инструменте и начинайте обучение. Во время курса вы узнаете, кто такие виртуальные ассистенты Салют и как создавать сценарии их взаимодействия с человеком, а также поймёте, как собрать приложение для виртуального ассистента в визуальном конструкторе SmartApp Graph.

Если идея для приложения у вас уже есть, после курса вы легко сможете её реализовать. Занятия проходят онлайн в удобное для вас время. Регистрируйтесь!

​​«Давайте после праздников?» — любимая фраза работающих людей в последние дни декабря. Но есть дела, отложить которые не получится, а сосредоточиться в предновогоднюю суету бывает так сложно 🎄

Расслабиться и закончить работу могут помочь наши приложения. Возможно, они даже вдохновят вас на создание нового смартапа.

«Звуки природы»
Современному человеку редко удаётся выбраться на природу, которая дарит умиротворение и покой. Альтернатива — целая библиотека звуков натуральной природы: шум морского прибоя, мелодичное пение птиц или спокойствие леса. Природная музыка расслабит и сконцентрирует на работе, а красивые фотографии дополнят ощущения.

«Звуки медитации»
Лёгкие инструментальные мелодии помогут отвлечься от внешнего мира и сосредоточиться на внутренних ощущениях. Включите понравившуюся музыку, закройте глаза и предоставьте свободу мыслям и чувствам.

«Без паники»
Приложение поможет справиться с тревогой, которая иногда может возникнуть беспричинно. А ещё это хорошая профилактика приступов паники: включайте приложение и изучайте методы борьбы с волнениями.

«Снять стресс»
Не можете уснуть ночью, а днём — сконцентрироваться на работе? Короткие сессии помогут справиться со стрессом, избавиться от тревоги и поймать позитивную волну на весь день.

А какие способы используете вы, чтобы дать организму разгрузку и вновь работать с новой силой?

© Reddit

​​С чего начиналось машинное обучение и причем тут шашки?

Машинное обучение — очень интересная и важная наука, именно она помогает обучить компьютер поведению, так похожему на человеческое. И не просто обучить, а объяснить ему, как можно достигнуть еще большего.

Одной из первых успешных попыток, которая позволила машинам вступить с человеком в состязание — была игра «шашки», которую создал Артур Самюэль, в 1952 году. Алгоритм игры постоянно анализировал игровую информацию и предлагал наилучшие ходы, которые, по мнению компьютера, должны были привести к победе. Чуть позже, в 1957 году была предложена модель нейронных сетей, сегодня широко известных.

Для чего же обучать машины, как «быть разумными»? Дело в том, что компьютеры могут намного быстрее и точнее выполнять множество непростых задач, которые стоят перед человечеством. И мало того — они действительно берут их всё больше на себя, освобождая людей от монотонности.

Некоторые исследователи даже прогнозируют, что в будущем практически все сложные и рутинные задачи будут отданы машинам, а люди будут заниматься только творчеством.

В следующих постах мы расскажем еще подробнее об этой увлекательной теме, и вы узнаете много интересного!