Программирование уже давно не только отдельная профессия, но и часть ранее, не компьютеризированных профессий/областей знаний.
Компьютерная лингвистика или биоинформатика хорошие тому примеры, но есть и менее привычные области.

Например, программирующие историки. Проект Programming Historian [1] из небольшого руководства много лет назад превратился большой образовательный проект помогающий историкам работать с цифровыми материалами,

Проект существует на английском, французском и испанском языках. Включает 82 урока, по работе с API, сбору данных, настройке цифровой среды, манипулированию данными, Python, сетевому анализу и не только.
Каждый урок содержит всё необходимое для понимания предметной области и применения на практике. А все они опубликованы с открытым кодом https://github.com/programminghistorian

Для исторической науки, по мере оцифровки существующих архивов и коллекций, использование технологий всё более актуально. Среди цифровых гуманитарных наук (digital humanities) это одно из самых очевидных применений.

Какие ещё гуманитарные профессии помимо историков и журналистов Вы знаете где происходит их "цифровой переход" и навыки программирования и работы с данными становятся ключевыми?

Ссылки:
[1] https://programminghistorian.org

#opendata #programming

В рубрике интересных наборов данных проекты по теме машинного обучения для кода, Machine Learning for Code [1] из Secure, Reliable and Intelligent Systems Lab, ETH Zurich.

Их команда исследователей-разработчиков применяет искусственный интеллект к задачам разработки и анализа кода. Для чего они уже опубликовали множество проектов с открытым кодом, 5 больших датасетов и моделями с разобранным кодом и десятки научных статей.

Из интересного:
- Nice2Predict - модель структурных предсказаний, используется для предсказаний названий функций
- JSNice - деобфускатор Javascript, активно используется теми кто про него знает
- DeGuard - деобфускатор мобильных приложений для Андроид (.APK файлов), основан на Nice2Predict

А также стартап DeepCode (переименовался в Snyk Code) [2] предлагающий возможность ревизии кода с помощью ИИ и... автоматического исправления ошибок и уязвимостей.

Не стоит недооценивать развитие технологий автоматизации, они могут не заменить опытного разработчика, но может наступить тот момент когда смогут заменить начинающих. И как тогда начинающим приобретать опыт?

Ссылки:
[1] https://www.sri.inf.ethz.ch/research/plml
[2] https://www.deepcode.ai

#ai #programming #datasets #coding