ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
Numărul 166
NOU
Numărul 165
Numărul 164 Numărul 163 Numărul 162 Numărul 161 Numărul 160 Numărul 159 Numărul 158 Numărul 157 Numărul 156 Numărul 155 Numărul 154 Numărul 153 Numărul 152 Numărul 151 Numărul 150 Numărul 149 Numărul 148 Numărul 147 Numărul 146 Numărul 145 Numărul 144 Numărul 143 Numărul 142 Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1

Ovidiu Mățan Fondator @ Today Software Magazine
INTERVIU
Expert panel – AI & Automotive

Am discutat la evenimentul de lansare a revistei din luna martie despre tehnologiile AI, automotive și nu numai. A fost primul panel exclusiv online. Invitații noștri au fost:

  • Daniel Pomian - Senior Product Manager @ Telenav
  • Alex Burciu- Innovation Manager @ Institutul Român de Ştiinţă şi Tehnologie
  • Petru Vîrlan - Delivery Manager @ Betfair Romania Development


Mihai Hulea Project Manager, R&D and Future Technologies @ NTT DATA Romania

Bogdan Bustan Python Developer, R&D and Future Technologies @ NTT DATA Romania
PROGRAMARE
Prognoza stocurilor utilizând Amazon Forecast

Prognoza stocurilor face parte din familia analizei predictive, fiind folosită pentru a prezice necesarul de produse și pentru a optimiza lanțul de comenzi și activităţile operaţionale. Incluzând metode bazate pe date istorice, ea este strâns legată și de prognoza cererii și ofertei dar și de prognoza producției, acestea fiind folosite pentru dimensionarea capacității de stocare sau pentru decizii legate de intrarea în piețe noi.

Reclame


Sabina Cătană Project Lead @ Wipro Technologies
PROGRAMARE
Rețele neuronale convoluționale

În deep learning, rețelele neuronale care sunt cel mai des folosite la analiza imaginilor sunt cele convoluționale (ConvNet / CNN). În acest articol se va prezenta logica din spatele acestor rețele şi straturile de bază din care sunt formate. O astfel de rețea poate să aibă o împărțire ca în fig. 1. Ca input este dată o imagine (de exemplu, o poză cu cifra 2). Această imagine este trecută prin mai multe straturi, ca în final să dea ca rezultat cifra “2”.


Aurelian Cotuna Atlas Product Manager @ Telenav
DIVERSE
Redare fluidă într-un mediu accelerat

Îți amintești ce simți atunci când conduci pe autostradă și brusc ratezi o ieșire? Ce simți atunci când pentru o secundă de neatenție mai ai de condus 30 de minute în plus? Cum te simți atunci când ajungi într-un oraș nou și nu înțelegi ce scrie pe semnele de circulație? Dacă termenul “Frustrare” îți vine în minte, atunci suntem pe aceeași lungime de undă. Cu toții experimentăm această stare, mai ales cand suntem stresați, când riscul este mare sau atenția noastră trebuie să fie concentrată. Însă tehnologia vine cu o soluție atunci când timpul se compactează, viteza crește și adrenalina ne curge prin vene. 


Daniel Jecan Technology Researcher @ Jpard Solutions
DIVERSE
Un internship altfel

Termenul internship derivă de la cuvântul „intern” care, poate surprinzător pentru unii, a apărut inițial în domeniul medical. Un doctor cu o diplomă medicală dar fără licență era practic internul de dinainte de Primul Război Mondial.  Azi, internshipurile sunt mai populare decât multe poziții entry-level, internii fiind liceeni, studenți sau absolvenți. Dobândirea de „experiență” este motivul pentru care se caută internship-urile, deși de multe ori acest lucru de fapt înseamnă a face cafea și a te preface că lucrezi la calculator. Noi ne-am dorit un internship care, în primul rând, să fie benefic internului, astfel încât acesta să dobândească cunoștințe și experiență profesională, nu doar încă un rând de pus în CV. 


Vlad Suciu C++ Software Developer @ Telenav
PROGRAMARE
Integrarea unei aplicații de navigare cu asistentul vocal Amazon Alexa

O dată cu trecerea timpului, tehnologiile disponibile evoluează, însă la fel și modul în care interacționăm cu ele. Această creștere este naturală, întrucât pentru companiile de produse software, utilitatea tehnologilor se regăsește mai ales în interacțiunea cu utilizatorul final. Domeniul interfațării om-mașină sau, pe scurt, HMI se află într-o continuă expansiune și creează multe modalități noi de interacțiune cu tehnologiile deja prezente sau care vor urma să apară. Unul dintre aceste noi moduri de interacțiune este prin asistenți vocali, care, după cum sugerează și numele, ne ajută prin prelucrarea indicațiilor noastre vocale să îndeplinim anumite sarcini pe care le poate îndeplini doar tehnologia cu care comunică aceștia. În acest articol vom arunca o privire asupra unuia dintre cei mai cunoscuți asistenți vocali, și anume, Amazon Alexa.


Andrei Olar Software Architect @ ComplyAdvantage
PROGRAMARE
Livrare continuă pentru modele de date

Pornim de la un fișier de cod sursă. Fișierul conține informații care pot fi înțelese datorită modului în care sunt aranjate unitățile sale de bază. Ne referim la faptul că o persoană care citește acest fișier înțelege ce este acolo dacă i se dă timp suficient. Fișierele de cod sursă pot fi interpretate, citite și de un lexer (analizator lexical ce convertește un stream de date sau un șir de caractere în unități de bază sau tokens, adică elemente ce pot fi mapate pe un model de date). Un lexer este un program de computer, deci un sistem ce poate citi și înțelege conținutul unui fișier de cod sursă.

LANSAREA NUMĂRULUI 166

AI for Programmers

Miercuri, 29 aprilie, ora 18:00

BMW TechWorks Romania

LinkedIn Meetup StreamEvent YouTube

Conferință TSM

NUMĂRUL 165 - CyberSecurity & AI

Sponsori

  • BT Code Crafters
  • Betfair
  • MHP
  • .msg systems
  • P3 group
  • Cognizant Softvision
  • BMW TechWorks Romania

INTERVIURI

« Articole mai vechi Articole mai noi »