По данным исследования ГК «Солар» (ранее «РТК-Солар»), 75 % российских компаний планируют проводить киберучения для повышения квалификации своих специалистов. Средний бюджет на одного сотрудника составит около 500 тыс. руб. Правда, более трети компаний готовы отправить на такие тренировки не более десяти человек.

В опросе участвовали 100 представителей российских организаций, отвечающих за выбор и внедрение продуктов и сервисов по кибербезопасности. География участников исследования охватила Москву (43%) и Санкт-Петербург (14%), а также другие регионы страны (43 %).

Согласно опросу, 52 % российских организаций применяли киберучения как инструмент повышения практических навыков. В дальнейшем в расчете на одного сотрудника 42 % руководителей планирует тратить до полумиллиона рублей на киберучения. Около четверти (26 %) компаний готовы выделить до 100 тыс. рублей, 13 % назвали сумму от 500 тыс. до 1 млн, а остальные 19 % — более 1 млн.

Фото: Jan Vašek / Pixabay

«Солар» отмечает, что в среднем по России уровень подготовки ИБ-специалистов недостаточный. По мнению 32 % участников исследования, для руководства целесообразность подобных тренировок пока не очевидна, 29 % отметили сложности в согласовании и неготовность руководства выделять финансирование на подобные мероприятия. Также 25 % участников опроса пожаловались на нехватку времени в силу высокой загруженности ИТ-специалистов, а 21 % назвали стоимость такой услуги слишком высокой.

Корпорация IBM, по сообщению ресурса Siliconangle, приняла решение закрыть облачный сервис Cloud for Education. Эта платформа, ориентированная на образовательные учреждения и исследовательские организации, была запущена около двух лет назад — в апреле 2021 года.

IBM Cloud for Education предлагает несколько типов инстансов, ориентированных на исследования, с предварительно настроенными специализированными приложениями. Сервис был запущен в разгар пандемии COVID-19 для удовлетворения нужд ВУЗов и научных структур.

Однако по мере того, как образовательные учреждения начали переходить в обычный режим работы, потребность в ресурсах Cloud for Education начала сокращаться. Поэтому IBM решила отказаться от поддержания работы этой облачной платформы. Сервис продолжит функционировать в обычном режиме до 30 ноября 2023 года, после чего будет окончательно закрыт.

Источник изображения: IBM

«IBM продолжает регулярно оценивать свои предложения услуг, учитывая запросы клиентов и востребованность сервисов. С момента запуска Cloud for Education появились новые службы, такие как VPC, Code Engine, а также сервисы Dizzion и Citrix, которые могут предоставлять возможности, необходимые академическому сообществу, заменяя функции службы Cloud for Education», — говорится в сообщении IBM.

Участники рынка полагают, что закрытие платформы Cloud for Education может несколько негативно сказаться на репутации IBM в области облачных вычислений. Корпорация пытается составить конкуренцию таким гигантам, как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud.

Компания «Яндекс практикум» запустила образовательную платформу «Грейд», которая позволит быстро обучать сотрудников навыкам программирования, анализа данных, цифрового маркетинга и других ИТ-направлений. «Грейд» работает по подписке и содержит постоянно пополняемую библиотеку коротких профильных курсов.

Сервис проводит диагностику знаний сотрудника, формирует индивидуальный план обучения, затем тестирует степень освоения навыков. Курсы рассчитаны на 20–30 часов и состоят из нескольких модулей. Руководство и HR-департамент могут отслеживать прогресс обучения сотрудника. Сейчас в «Грейде» доступно семь курсов, в том числе «Основы Python для анализа данных», «Создание веб-приложений c помощью Django» и «SQL для работы с данными и аналитики». К концу 2023 года «Яндекс практикум» намерен увеличить количество курсов на платформе до 100.

Источник: «Яндекс практикум»

В компании прогнозируют, что к концу 2024 года доля «Грейда» в обороте «Яндекс практикума» составит 15 %. Выход на новый рынок увеличит сегмент корпоративных клиентов платформы как минимум в два раза. Сейчас в «Яндекс практикуме» представлено более 80 обучающих программ по более 50 цифровым профессиям. Платформа готовит веб-разработчиков, бэкенд-разработчиков, инженеров по тестированию, специалистов по data science, дизайнеров, маркетологов и управленцев в ИТ. На платформе обучается более 46 тыс. человек.

Облачная платформа Yandex Cloud расширила программу поддержки образовательных инициатив в сфере Computer Science. Теперь российские вузы могут бесплатно использовать сервис для ML-разработки DataSphere и проводить исследования в области искусственного интеллекта.

Yandex DataSphere включает все необходимые инструменты и динамически масштабируемые облачные ресурсы для полного цикла разработки машинного обучения. Кроме вычислительных ресурсов сервис предоставляет преднастроенную среду для работы с нейросетями, которая в дальнейшем может быть кастомизирована под разные задачи. Также в качестве среды для обучения моделей в DataSphere доступен стандартный для ML-разработки интерфейс Jupyter Notebook.

«Для нас важно, чтобы доступ к самым современным технологиям машинного обучения в облаке был не только у компаний, но и у всего научного сообщества, включая вузы. Yandex DataSphere поможет преподавателям усовершенствовать программы обучения, а студентам проще и быстрее изучать основы ML», — отмечает Yandex Cloud.

Yandex Cloud поддерживает облачной экспертизой 45 российских вузов: ВШЭ, РАНХиГС, СПБГЭТУ ЛЭТИ, КФУ, СПбПУ и многие другие. Грантовая программа поддержки науки и образования в области Computer Science работает с 2021 года. За это время было выдано уже более 100 грантов для научных исследований и ML-разработки в учебных проектах.

В ходе конференции «Кадры и образование по ИБ в России: настоящее и будущее» принято решение о создании рабочей группы по вопросам подготовки специалистов в сфере информационной безопасности. В её состав вошли представители Минцифры и Минпросвещения России, АНО «Фонд содействия развитию безопасных информационных технологий», ГК «Росатом», МГТУ им. Н.Э. Баумана, Новосибирского государственного технического университета, компаний Positive Technologies, «ИнфоТеКС», «Ростелеком-Солар», «Гарда Технологии», «Инфосистемы Джет».

Группа сформирована в рамках НКО «Фонд содействия развитию безопасных информационных технологий». Основной задачей является улучшение качества подготовки экспертов в области ИБ, которые в своей профессиональной деятельности должны учитывать требования регуляторов. Это особенно актуально в свете растущей интенсивности кибератак.

Источник изображения: pixabay.com

Участники инициативы изучат накопившийся опыт и предложения ведущих организаций, осуществляющих подготовку специалистов в ИБ-сфере. На основе полученных результатов будут определены рекомендации по разработке и составу образовательных программ, в том числе по содержанию используемых учебных и методологических материалов. Эти рекомендации планируется направить в ВУЗы, организации профессионального образования и органы государственной власти.

Предполагается, что новая группа поможет наладить взаимодействие бизнеса и регуляторов, отвечающих за образование в сфере кибербезопасности. В конечном итоге это будет способствовать внедрению в РФ новых подходов для эффективной защиты компаний. Обмен мнениями, как ожидается, приведёт к улучшению взаимопонимания между государством, корпоративными пользователями и образовательными организациями.

Стартап FedML, по информации ресурса SiliconANGLE, закрыл раунд начального финансирования, в ходе которого было привлечено $6 млн. Ведущим инвестором стал Camford Capital, в раунде также приняли участие Plug and Play Ventures, AimTop Ventures, Acequia Capital и LDV Partners.

Своей целью FedML называет формирование экосистемы, которая удовлетворит потребности корпоративных пользователей в кастомизированных ИИ-моделях. Отмечается, что многие компании хотят обучать или оптимизировать системы ИИ на своих собственных данных. Это позволит применять модели для выполнения конкретных задач, таких как автоматизация бизнеса, обслуживание клиентов, дизайн продуктов и пр. Но такие данные могут быть сильно разрознены или являться конфиденциальными, что затрудняет использование облачных сервисов.

Источник изображения: pixabay.com / geralt

Чтобы решить эту проблему, FedML создала платформу федеративного и коллаборативного обучения моделей, которая позволяет работать с данными что в облаке, что на периферии — без необходимости перемещать эти сведения куда-либо ещё. FedML называет такой подход «обучением без обмена» (learning without sharing).

Привлечённые средства стартап направит на объединение компаний и разработчиков для обучения, развёртывания и настройки моделей в рамках своей платформы. FedML полагает, что совместный подход поможет решить проблемы высокой стоимости и сложности крупномасштабных ИИ-моделей. Компания уже создала экосистему MLOps, привлёкшую более 1900 пользователей, которые предоставили свыше 3500 периферийных узлов и обучили более 6500 моделей.

Платформа машинного обучения ML Space компании Cloud (ранее SberCloud, теперь ООО «Облачные технологии») стала базой для соревнований в рамках Национальной технологической олимпиады (НТО) по профилю «Искусственный интеллект». Участники олимпиады, используя мощности платформы, разработали алгоритм, который анализирует видео и отвечает на вопросы по его содержанию.

В программу олимпиады направление «Искусственный интеллект» включено с 2019 года. Его курирует Академия искусственного интеллекта для школьников — проект благотворительного фонда «Вклад в будущее» (создан «Сбербанком»). Это самое популярное из 39 направлений олимпиады: в 2023 году регистрацию прошли более 6,1 тыс. учеников 8–11 классов из России и других стран. В финал вышли более 100 старшеклассников из 27 регионов нашей страны и Казахстана.

Изображение: Cloud

Используя мощности ML Space, школьники создавали мультимодальные модели, способные работать как с текстом, так и с видео. В итоге участники разработали алгоритм, который анализирует видео и отвечает на вопросы по его содержанию. Финалисты также прошли индивидуальный предметный тур по математике и информатике.

НТО использует ML Space в направлении «Искусственный интеллект» второй год. В этом году каждому участнику было выделено 20 часов вычислительных ресурсов ускорителя NVIDIA A100 на платформе MLSpace. Представители Cloud уверены, что созданные программные продукты в будущем могут стать основой для коммерческих решений.