Биздин блог

Макала Visual Studio Code (VS Code) ыңгайлаштыруу жолдорун изилдеп, иштеп чыгуучулар үчүн сырткы көрүнүштү жана колдонуучу тажрыйбасын жакшыртууну баса белгилейт.

Kursnet: Германияда кесиптик билим берүү жана окутуу боюнча федералдык иш менен камсыз кылуу агенттигинин булагы

Макалада киберкоопсуздуктун кеңири чөйрөсүнө кирүү үчүн ар түрдүү билим берүү жолдору, анын ичинде бакалавр даражасы, сертификаттар, адистештирилген окуу программалары, магистр даражалары жана практикалык тажрыйбанын мааниси көрсөтүлгөн.

Макалада Code Labs академиясынын IT окуу лагерлери менен бирге Германиянын Иш менен камсыз кылуу боюнча федералдык агенттиги тарабынан сунушталган Bildungsgutschein каржылык жардам программасынын трансформациялык потенциалы баса белгиленет.

Бул макалада машина үйрөнүү (ML) жана жасалма интеллект (AI) ортосундагы айырмачылыктар түшүндүрүлөт.

Бул макалада тил моделдерин баалоо үчүн табигый тилди иштетүүдө (NLP) маанилүү этап болгон SuperGLUE эталондору талкууланат.

Макалада табигый тилди иштетүүдө (NLP) жалпы тилди түшүнүүнү баалоо (GLUE) эталону талкууланат.

Макалада AI жана MLдин өсүшү үчүн маанилүү болгон популярдуу машина үйрөнүү маалымат топтомунун репозиторийлери изилденет. Ал UCI Machine Learning, Kaggle Datasets, Google Dataset Search, GitHub, OpenML ж.б. сыяктуу белгилүү репозиторийлерди баса белгилейт.

Макалада Qualifizierungschancengesetz (QCG) же Квалификация Мүмкүнчүлүгү Акты, жумушчу күчүн даярдоо жана квалификациясын жогорулатуу максатында 2019-жылы кабыл алынган Германиянын мыйзамы жөнүндө жалпы маалымат берилет.

Code Labs Academy киберкоопсуздук, маалымат илими, веб-иштеп чыгуу жана UX/UI дизайны боюнча жарым-жартылай программаларды сунуштайт, бул тармактарда квалификациялуу адистерге өсүп жаткан суроо-талапты канааттандырат.

Макалада Bildungsgutschein, Германиянын Иш менен камсыз кылуу боюнча федералдык агенттиги тарабынан берилген билим берүү ваучер системасы, инсандарды кесипкөйлүгүн жогорулатууда колдоо көрсөтөт.

Макалада табигый тилди иштетүүдө (NLP) SQuAD маалымат топтомунун (Stanford Question Answering Dataset) мааниси талкууланат.