VI edycja otwartej, darmowej konferencji
poświęconej zagadnieniom informatycznym
poświęconej zagadnieniom informatycznym
8 września 2018, Katowice
Pusta strona, która nie chce się zapełnić, to przekleństwo, które spędzało sen z powiek niejednemu twórcy. I chociaż trudno jest podać uniwersalne rozwiązanie, które raz na zawsze umożliwi nam pozbycie się tej przypadłości, to istnieją rozmaite techniki i sugestie, które mają na celu zwalczenie blokady twórczej. Postaram się przedstawić jak najwięcej z nich, a za przykład posłużą mi nasze doświadczenia, które uzyskaliśmy podczas tworzenia najnowszej gry studia Destructive Creations, czyli Ancestors Legacy.
Vint Cerf, recognized as one of "the fathers of the Internet" as co-inventor of TCP/IP, said "And programming computers was so fascinating. You create your own little universe, and then it does what you tell it to do.". Now when computers are learning these words give different ground to debate on developer context here. So what can we do from old good Software Craftsmanship perspective? I, as a developer, how can I tackle problems requiring deeper models? On this session Tomasz will try to answer those, opening 100s more questions ;). He will explain basics, run and configure a few models trying to explore the field from as practical perspective as possible.
During the session Tomasz will explain:
- the current directions of progress; from programming to building a ML model,
- why this concept is so general and reasons it is being applied to the business problems,
- the engineering perspective ; why developer (human) with use of AI can help the business (human),
- why it is possible to be used now with real-life examples,
- how to code and build a model,
- run training, test it, and evaluate reinforcement learning method,
- review patters of deployment to the enterprise systems via monolithic or microservice architecture,
- discuss categories of machine learning, supervised, unsupervised and reinforcement learning,
- review available ML platforms, libraries and approaches,
- speak about shallow and deep neural networks architectures,
- discuss the pursuit of good generalisation -- train error vs model complexity and available data scale,
- show code of simple models, and discuss test and evaluation approaches.
Level of knowledge required from the audience -- Basic, interest in ML, no working experience or limited experience working with Neural Networks.
BTW, to meet requirement of more general audience this is a refactored version of version of "Yes, Machine Learning is present in Java, but is Deep Learning too?" -- see https://www.meetup.com/Silesia-JUG/events/248429752/
Na codzień wraz z zespołem zajmuję się rozwijaniem platformy Voucherify. W ciągu 2 lat udało nam się zebrać 200 klientów z całego świata i obsługiwać miliony użytkowników końcowych miesięcznie. Ciągle rośniemy, a skala stawia przed nami coraz trudniejsze ale i ciekawsze wymagania projektowe. Ale mój dzień w pracy nie zawsze tak wyglądał. Pierwsze kroki w świecie IT były zupełnie przypadkowe. Będąc po drugim roku studiów nie miałem pojęcia, w którym kierunku pchnąć swoją karierę. Ostatecznie za namową kolegów trafiłem do leciwego korpo. Czas pokazał, że nie to była najlepsza decyzja. Przez ostatnie 10 lat miałem okazję poznać branżę od różnych stron. Tym samym udało mi się zrozumieć zalety i wady pracy w przeciwstawnych środowiskach: korporacja vs startup, praca w Polsce vs praca za granicą, outsourcing vs rozwijanie produktu, programowanie vs wsparcie sprzedaży/marketingu, pracownik vs pracodawca. I tym właśnie chciałbym się z Wami podzielić. Jeśli tak jak ja 10 lat temu, nie wiesz, jak zrobić pierwszy (i kolejny) krok, zapraszam do wysłuchania prelekcji i udziału w dyskusji.
Jak zaprojektować model domeny by był on w stanie udźwignąć nie tylko realizację funkcjonalności, ale także komercyjny sukces naszego systemu?
Stworzenie aplikacji która spełnia wszystkie, nawet najbardziej pokręcone wymagania funkcjonalne jest trudne. Stworzenie aplikacji która ma wystarczającą przepustowość, zadawalający czas odpowiedzi i nie traci danych bywa równie wymagające. Domain Driven Design jest sprawdzonym narzędziem do rozwiązywania problemów w nawet najbardziej złożonych domenach. Do rozwiązywania problemów z techniczą stroną naszych systemów, trendy ostatnich lat wskazują nam na takie techniki jak: event driven systems, event sourcing, reactive programing, non-blocking io, actor model, CQRS i tak dalej.
Jeżeli łamiesz sobie głowę nad tym jak sprawić by dobre wzorce DDD mogły działać w kontekście reaktywnych systemów i technik (głównie persistence), wpadnij koniecznie. Pokażę jak interpretować wzorce DDD z nieco innej perspektywy, tak by oddzielić ich esencję od naleciałości najczęstszych implementacji oraz jak stopniowo eliminować kolejne blokady.
