[ИТ-лекторий] Машинное обучение на исходном коде

На лекции мы рассказали, почему анализ исходного кода методами машинного обучения - не такая простая штука. Показали несколько примеров пайплайнов для решения задач программной инженерии, например, задачи поиска похожих репозиториев и выявления разработчиков с похожим опытом. Мы рассказали, почему для большинства задач анализа исходного кода на практике применяются методы обработки естественного языка. Наконец, мы попробовали ответить на вопрос, который всё чаще возникает по мере развития технологий машинного обучения и искусственного интеллекта: “Будут ли электроовцы писать код вместо нас?“ В конце ИТ-лектория мы рассказали о летних стажировках в компании JetBrains. Спикер: Егор Булычев, разработчик компании JetBrains. 26 марта 2021 ИТ-лекторий: ФКН: Подписывайтесь на нас в социальных сетях: , ,