Приемы, методы разработки и тестирования.
Степан Плеханов
Первый Бит
Программист
Разработчик web-приложений с опытом побед в хакатонах и кейс-чемпионатах, обучаю модели cGAN для генерации изображений, разрабатывал успешные проекты для малого бизнеса и правительства Москвы.
Я участвовал в многочисленных хакатонах, где неоднократно одерживал победу благодаря своим инновационным решениям. В рамках кейс-чемпионатов я разрабатывал эффективные стратегии и технические решения, что также приносило мне призовые места. В своей профессиональной деятельности я создавал и внедрял фулл-стек проекты для малого бизнеса, помогая предпринимателям автоматизировать процессы, улучшать пользовательский опыт и повышать эффективность их деятельности. Кроме того, я веду мастер-классы и лекции в Московском энергетическом институте (МЭИ), где обучаю студентов решению кейсов в сжатые сроки и делюсь своим опытом. Изучаю ML и DS, обучаю модели cGAN для генерации изображений. Разрабатывал высоконагруженные системы в Роскосмосе. Мой технический стек включает Python, C++, Go, React.js и 1С. Также я разработал платформу для автоматизации процесса привлечения студентов к проектной деятельности, что значительно улучшило взаимодействие между студентами и менторами в проектных работах.
Показать полностью...
Я участвовал в многочисленных хакатонах, где неоднократно одерживал победу благодаря своим инновационным решениям. В рамках кейс-чемпионатов я разрабатывал эффективные стратегии и технические решения, что также приносило мне призовые места. В своей профессиональной деятельности я создавал и внедрял фулл-стек проекты для малого бизнеса, помогая предпринимателям автоматизировать процессы, улучшать пользовательский опыт и повышать эффективность их деятельности. Кроме того, я веду мастер-классы и лекции в Московском энергетическом институте (МЭИ), где обучаю студентов решению кейсов в сжатые сроки и делюсь своим опытом. Изучаю ML и DS, обучаю модели cGAN для генерации изображений. Разрабатывал высоконагруженные системы в Роскосмосе. Мой технический стек включает Python, C++, Go, React.js и 1С. Также я разработал платформу для автоматизации процесса привлечения студентов к проектной деятельности, что значительно улучшило взаимодействие между студентами и менторами в проектных работах.
«Автоматизация написания тестов YaxUnit с помощью кастомной модели GPT» (103)
Представьте, что у вас есть инструмент, который помогает создавать тесты для вашей конфигурации 1С быстрее и эффективнее, снимая с вас рутинную работу и позволяя сосредоточиться на решении более сложных задач. Именно таким инструментом является кастомная модель GPT, разработанная для автоматизации написания тестов YaxUnit.
Этот доклад расскажет, как использование модели GPT может трансформировать процесс тестирования в 1С, делая его более продуктивным и доступным как для новичков, так и для опытных разработчиков.
В докладе будет подробно показано, как кастомная модель GPT была обучена на специализированных наборах данных, включающих типовые сценарии и примеры тестов для 1С, что позволяет ей эффективно генерировать тесты, учитывая контекст и особенности платформы.
Мы обсудим преимущества использования модели GPT, такие как ускорение процесса создания тестов и автоматизация рутинных задач. Особое внимание будет уделено помощи начинающим разработчикам в написании базовых тестов и ускорении их обучения. Опытные разработчики узнают, как использовать модель для генерации сложных тестов и сценариев, повышая свою продуктивность.
В докладе также будут представлены реальные кейсы успешного применения модели, отзывы и результаты использования ИИ-ассистента, а также перспективы и будущее автоматизации тестирования с помощью ИИ.
Этот доклад расскажет, как использование модели GPT может трансформировать процесс тестирования в 1С, делая его более продуктивным и доступным как для новичков, так и для опытных разработчиков.
В докладе будет подробно показано, как кастомная модель GPT была обучена на специализированных наборах данных, включающих типовые сценарии и примеры тестов для 1С, что позволяет ей эффективно генерировать тесты, учитывая контекст и особенности платформы.
Мы обсудим преимущества использования модели GPT, такие как ускорение процесса создания тестов и автоматизация рутинных задач. Особое внимание будет уделено помощи начинающим разработчикам в написании базовых тестов и ускорении их обучения. Опытные разработчики узнают, как использовать модель для генерации сложных тестов и сценариев, повышая свою продуктивность.
В докладе также будут представлены реальные кейсы успешного применения модели, отзывы и результаты использования ИИ-ассистента, а также перспективы и будущее автоматизации тестирования с помощью ИИ.
12 Октября 11:40-12:20
Зал: Стрельна
Уровень сложности доклада - Новичкам
Для просмотра комментариев необходимо авторизоваться
Внимание! У вас нет прав на просмотр топика