Od technického řešení v Pythonu/ML/AI k jeho úspěšné aplikaci v praxi

Dobrý den / Ahoj,

díval jsem se, co už máte za sebou. Zvládli jste spoustu technických úloh – kámen–nůžky–papír, praktické problémy převedené do matematiky, Piškvorky… a to všechno v Pythonu.

Dnes bych vám rád ukázal další krok: jak poznat, že váš kód není jen správný, ale také užitečný.

A proto mám pro vás tři otázky, které rozhodují o úspěchu většiny projektů:

1. Jak poznáte, že to, co jste naprogramovali, je pro někoho užitečné?
2. Jak změříte, že to opravdu pomáhá dobře (míru užitečnosti)?
3. A jak zvýšíte šanci, že vytvoříte něco, co tu ještě nebylo – nebo to uděláte jako první opravdu užitečně pro celý svět?
   1. Kdysi to dokázali studenti jako Sergey Brin s Larry Pagem, nebo tým kolem Transformerů. Začali podobně – malými projekty

Na tyhle otázky odpovím přes konkrétní příklad z praxe:

jak jsme díky Pythonu pomohli firmě Acond chytře řídit vytápění v tisícovkách českých domácností, využívat spotové ceny elektřiny a přidali AI Eco Mode.

Digital Twin Platform & Anomaly Detection for Acond Heat Pumps

Techbuddy, který má za cíl přinést užitek více firmám v CZ i v zahraničí - https://www.mytechbuddy.io/cz

💡 Pár tipů, jak si na ty otázky můžete postupně umět odpovědět i vy

Čtení je nejjednodušší způsob, jak zrychlit kariéru.

Nemusíte číst , Stačí začít: jedna dobrá kniha, jedna kapitola.