TechChatter Capgemini Polska

Quality Assurance może wydawać się jednym z pierwszych obszarów, w którym AI mogłoby w całości zastąpić człowieka. Ale czy rzeczywiście tak się stanie? Jeśli oddamy testowanie oprogramowania maszynie, to ktoś będzie musiał skontrolować to, czy maszyna wykonała dobrą pracę. Równie ważnym aspektem jest też jakość kodu, który tworzy AI. Bo jak przetestować ten kod, jeśli nie jesteśmy w stanie określić wszystkich możliwych parametrów wejściowych i wyjściowych?

Opinii na temat możliwości i zagrożeń wprowadzania AI do naszego życia i pracy jest wiele i często są ze sobą sprzeczne. Jednak nowej fali cyfrowej rewolucji nie da się już zatrzymać. Procesy poznawcze maszyn wyposażonych w sztuczną inteligencję coraz bardziej zbliżają się do cech ludzkich. AI może zatem uwolnić pracowników od konieczności wykonywania powtarzalnych lub niebezpiecznych prac, ale może też nas w pewnym stopniu zastąpić. Może prowadzić za nas autonomiczny samochód, ale też przez to pozbawiać nas prywatności. Inwestycje w sztuczną inteligencję zwiększają wydajność przedsiębiorstw, ale też zwiększają ryzyko działalności korporacyjnych szpiegów.

Rozwój narzędzi opartych o AI przyspiesza z każdym dniem. I choć przeważa ogólny zachwyt nad możliwościami, które dają algorytmy sztucznej inteligencji, coraz częściej zaczyna się też mówić o zagrożeniach, jakie boom na AI ze sobą niesie.
W kolejnym odcinku edycji specjalnej TechChattera tworzonej wspólnie z serwisem Niebezpiecznik.pl poruszamy temat cyberbezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja to bardzo pojemne hasło. AI coraz bardziej wypełnia naszą codzienną przestrzeń - od inteligentnych urządzeń w naszym domu, przez inteligentne rozwiązania w miejscu pracy, po inteligentne rozwiązania infrastruktury użyteczności publicznej.
Natomiast to, co w ostatnich miesiącach najbardziej rozpaliło cały świat to rozwój modeli generatywnych takich, jak Chat GPT czy Dall-e.

Choć jeszcze kilka lat temu autonomiczne samochody wydawały się odległą przyszłością rodem z filmów science-fiction, dziś już chyba nikt nie stawia pytania “czy?”, tylko “kiedy?” na nasze drogi wyjadą pojazdy kierowane w 100% przez sztuczną inteligencję.
Jednak zanim to nastąpi giganci automotive muszę sprostać jeszcze wielu wyzwaniom, o których w dzisiejszym odcinku rozmawiają Marek i Maks.

Tematy poruszane w odcinku:
-jakie wyróżniamy poziomy autonomiczności pojazdów
-jak autonomiczne samochody rozpoznają otoczenie
-jak sztuczna inteligencja uczy się prowadzić auto
-jak autonomiczne pojazdy wpłyną na różne aspekty naszego życia
I wiele innych.

Eksperci Capgemini:

Marek Kociecki - Pragmatyczny architekt systemów i usług informatycznych z ponad 15-letnim doświadczeniem w branżach płatności, telekomunikacji oraz motoryzacyjnej. Zawsze poszukuje alternatywnych dróg rozwiązania, ale wybiera najprostszą drogę. Entuzjasta rozwiązań chmurowych i wykorzystania usług typu SaaS. Ostatnie lata spędził blisko IoT w branży motoryzacyjnej, projektując i wdrażając rozwiązania bezkluczykowe oraz komunikację aut opartą o standard GSMA. Obecnie, w ramach projektu SDV (Software Defined Vehicle) skupia się na tworzeniu architektury dla autonomicznych pojazdów na poziomach 4 i 5. Współpracuje z producentami samochodów oraz klientami typu Tier1, budując relacje i wprowadzając innowacyjne rozwiązania zarówno z perspektywy zarządzania produktami, jak i projektowania rozwiązań.

Maksymilian Kocurek - Młody specjalista, posiadający szeroką wiedzę z zakresu języka C++, łączący światy Machine Learningu z systemami wbudowanymi. Jego umiejętności szybkiej nauki i adaptacji w nowym środowisku pozwalają na dostosowywanie się do złożonych wymagań projektowych oraz śledzenie możliwości oferowanych przez najnowsze technologie. Bardzo zmotywowany do dalszego rozwijania swoich umiejętności, obecnie skupia się na Computer Vision i jego wykorzystaniu w kabinie samochodu.

Więcej o pracy w Capgemini:
https://www.capgemini.com/pl-pl/kariera/

Linki do materiałów wspomnianych w odcinku:
https://www.synopsys.com/automotive/autonomous-driving-levels.html
https://www.youtube.com/watch?v=tpTGy2SKURM
https://www.youtube.com/watch?v=x4ieJzlNP6Q
https://www.youtube.com/watch?v=Z_ikDlimN6A

Jeśli odcinek Ci się spodobał, daj nam o tym znać wystawiając ocenę w Spotify lub Apple Podcasts.

Produkcja: Cleverhearted Showrunners
https://www.cleverhearted.com/

#automotive #ai #ml #tesla #drivingexperince #employerbranding #eb #capgemini #capgeminipolska #techchatter

Tytuł: W obronie Pythona

Mówi się, że Python jest jednym z najprostszych do nauki języków, a jego zastosowanie jest uniwersalne. W Pythonie można programować zarówno proste skrypty, jak i złożone środowiska machine learning. Python posiada też sporo bibliotek, z których można bardzo łatwo skorzystać, więc programista już od pierwszych minut pracy z tym językiem ma pod ręką ogrom możliwości i rozwiązań.
Jednak z drugiej strony do każdej kluczowej cechy Pythona można też dołożyć jakiś zarzut, a przy każdej zalecie dodać “ale”.

W dzisiejszym odcinku Kacper i Rafał wymieniają znalezione w sieci zarzuty w stronę Pythona i starają się je zripostować. Rozmawiają m.in. o:
-powolnym działaniu programów
-dużej konsumpcji pamięci
-braku różnic między Pythonem 3, a Pythonem 2
-zarządzaniu zależnościami
-braku multiplatformowości

Eksperci:

Kacper Szmigiel - Programista z powołania, z Pythonem ma do czynienia od sześciu lat. Poza pracą studiuje na drugim stopniu Informatyki na Politechnice Łódzkiej, . W wolnych chwilach trenuje trójbój siłowy i sporty walki.

Rafał Kukawski - Python developer, fanatyk FOSS, Linux i cyberbezpieczeństwa. Programując w pythonie tworzy głównie technologie internetowe i NLP.

Więcej o pracy w Capgemini:
https://www.capgemini.com/pl-pl/kariera/

Linki do materiałów wspomnianych w odcinku:
https://www.pypy.org/
https://github.com/python/cpython
https://cython.org/
https://docs.python.org/3/library/gc.html
https://rushter.com/blog/python-garbage-collector/
https://man7.org/linux/man-pages/man3/malloc_trim.3.html
https://stackoverflow.com/questions/7857462/dealing-with-fragmentation-in-a-memory-pool
https://virtualenv.pypa.io/en/latest/


Jeśli odcinek Ci się spodobał, daj nam o tym znać wystawiając ocenę w Spotify lub Apple Podcasts.

Produkcja: Cleverhearted Showrunners
https://www.cleverhearted.com/

#python #docker #virtualenv #dunder #magicmethods #employerbranding #eb #capgemini #capgeminipolska #techchatter