🔥 Хочешь научить телефон по-настоящему умным штукам?

Современные нейросети на смартфоне могут распознавать объекты с точностью до 99.8% 🤯

Курс по Deep Learning от Нетологии — ваш ключ к таким прорывам. Забудьте про банальные приложения.

Научитесь:
1. 🔍 Видеть как человек: Распознавать объекты на фото/видео — идеально для камеры в вашем приложении!
2. 💬 Понимать текст и речь: Строить умных чат-ботов, переводчики или анализаторы тональности — супер-фича для соцсетей!
3. 🎨 Творить как художник: Генерировать уникальные изображения или тексты прямо на устройстве — вау-эффект для пользователей гарантирован!
4. 🧠 Разбираться в нейросетях на деле: CNN (для картинок), RNN/LSTM (для текста), ResNet – соберете их самостоятельно и поймете, как оптимизировать под Android.

Курс подойдет вам, если:
✅ Уверенно владеете Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn.
✅ Знаете основы ML (accuracy, переобучение).

Итог: Из Android-разработчика — в востребованного спеца по AI, способного внедрить крутые нейро-фичи в любое приложение.

🚀 Стартуйте с выгодой: по промокоду droidbroadcast скидка 8%.

👉 Ознакомиться с программой

#реклама

🤯 Вышел Dagger 2.57 и из полезных изменений там... НИЧЕГО. Просто работают под капотом. Может над поддержкой KSP, может еще над чем

Вам нужен Dagger?

#dagger #di

Что такое Model Content Protocol и зачем он нужен?

Model Content Protocol (MCP) — это открытый протокол, который позволяет AI-моделям напрямую взаимодействовать с внешними данными, инструментами и API. Он убирает сложность интеграции и делает процесс подключения гораздо проще.

👉 Стандартизированный доступ к данным. MCP задаёт единый формат взаимодействия с БД, API или файловыми системами.
👉 Интерактивность. Модель может не только читать данные, но и выполнять действия — например, обновлять записи или конфигурации.
👉 Упрощённое подключение инструментов. Достаточно описать интерфейс, и MCP готов к работе в поддерживающих клиентах (например, Claude Desktop).
👉 Open source. MCP формирует экосистему совместимых серверов и инструментов, которыми легко делиться.

Где это полезно?
👉 Подключение AI к внутренним сервисам компании.
👉 Улучшение IDE — автогенерация, поиск по коду.
👉 Построение цепочек команд, когда AI сам запрашивает нужные данные.

Главная идея: MCP создаёт мост между моделью и миром данных, делая AI более контекстным и полезным без постоянного “кормления” контентом.

В комментариях делитесь MCP, которые уже используете

#ai #mcp

🤯 Команда Anvil решила прекратить развитие проекта в пользу другого решения

Anvil - Kotlin плагина для расширения возможностей Dagger 2 и упрощения работы с ним решили прекратить развивать. Коллега автором решения сделал Metro и компания будет переходить на него и участвовать в его развитии.

Metro - это compile-time DI фреймворк с поддержкой KMP, который вдохновлялся Dagger, Anvil, Kotlin-Inject.

#di #kmp