Пока в России заключённых пытаются лишить йоги, в других странах активно идут эксперименты по социализации выходящих из тюрем и снижению рецидивизма. Один из таких примеров - это Code 4000 [1]. британская НКО обучающая заключённых программированию. Их программа смоделирована по аналогии с программой Last Mile ранее проводившейся в тюрьме Сент Квентин, Калифорния, США.

В Великобритании вся эта инициатива финансируется из специального фонда цифровых навыков (Digital Skills Fund) помогающего вовлекать уязвимые группы граждан в цифровую среду [3]

Ссылки:
[1] https://www.code4000.org/en
[2] https://thelastmile.org/
[3] https://www.gov.uk/government/news/coding-to-be-taught-in-prison-to-help-offenders-return-to-the-world-of-work

#digital #coding

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