Стихотворение на день учителя | Каталог промтов GigaChat

Хочу
в айти, но не люблю программировать. Какие профессии подскажешь?

Существует множество профессий, связанных с информационными технологиями, которые не требуют знания программирования. Некоторые из них:Системный администраторИнженер по тестированию ПОАналитик данныхВеб-разработчикUX/UI дизайнерКибербезопасникМенеджер проектовТехнический писательСпециалист по информационной безопасностиУчитель информатикиКонечно же, выбор конкретной профессии зависит от ваших интересов и навыков, поэтому рекомендую изучить каждую из этих профессий более подробно и выбрать ту, которая наиболее соответствует вашим интересам и навыкам.

Как победить
осеннюю хандру?

Осень — это время года, когда многие люди чувствуют себя подавленными и уставшими. Однако, есть несколько способов, которые могут помочь вам победить осеннюю хандру:Занимайтесь спортом. Физическая активность помогает улучшить настроение и повысить уровень энергии.Проводите больше времени на свежем воздухе. Прогулки на природе или занятия спортом на открытом воздухе помогут вам расслабиться и отвлечься от повседневных забот.Изучайте новые вещи. Чтение книг, просмотр интересных фильмов или занятие хобби помогут расширить ваш кругозор и поднимут настроение.Общайтесь с друзьями и близкими. Разговоры с друзьями и близкими могут помочь вам получить поддержку и понимание.Планируйте свой день. Составление плана на день поможет вам организовать свои задачи и избежать чувства беспокойства по поводу того, что вы не успеваете все сделать.Уделите внимание своему питанию. Здоровое питание может помочь вам чувствовать себя лучше и поднять настроение. Попробуйте добавить в свой рацион больше фруктов, овощей и белковых продуктов.Не забывайте про сон. Хороший сон очень важен для поддержания здоровья и хорошего настроения. Постарайтесь спать достаточное количество часов каждую ночь.

Как будет
выглядеть быт людей в первой марсианской колонии?

Предполагаю, что быт людей в первой марсианской колонии будет похож на быт первых поселенцев на Луне. Люди будут жить в подземных городах и работать на поверхности Марса. Возможно, они будут использовать роботов для выполнения рутинных задач. Также возможно, что люди будут выращивать растения на Марсе и использовать их в пищу. Кроме того, они могут заниматься научными исследованиями и разработкой новых технологий для улучшения условий жизни на Марсе.

Промпт для резюме

РезюмеФИО:Иван ИвановКонтактная информация:Телефон: +7 (XXX) XXX XX XXEmail: ivan.ivanov@example.comГород проживания: Москва Цель:Получить должность ML-разработчик в динамично развивающейся компании, способствующей реализации инновационных проектов в области машинного обучения и анализа данных.Профессиональные навыки:— Глубокие знания Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy.— Опыт разработки моделей глубокого обучения, классификации изображений, обработки естественного языка, рекомендательных систем.— Умение работать с большими объемами данных, облачными сервисами AWS, Google Cloud Platform.— Навыки построения пайплайнов CI/CD, контейнеризации Docker/Kubernetes.— Понимание основ математики, статистики, линейной алгебры, теории вероятностей.— Способность решать комплексные задачи анализа данных и оптимизации производительности алгоритмов.Образование:Московский государственный университет (МГУ)Факультет вычислительной математики и кибернетикиСпециализация: Прикладная математика и информатикаГод окончания: 20XX г.Опыт работы:ООО «Компьютерные технологии»Должность: ML EngineerДаты: Январь 20XX — настоящее времяОсновные обязанности: — Разработка и оптимизация ML-моделей для задач компьютерного зрения и NLP. — Интеграция моделей в продакшен, мониторинг качества предсказаний. — Автоматизация процессов подготовки данных и деплоймента моделей. — Участие в проектировании архитектуры решений на основе ML-технологий.— АО «Интеллектуальные системы»Должность: Data ScientistДаты: Сентябрь 20XX — Декабрь 20XXОсновные обязанности: — Анализ больших объемов данных для выявления закономерностей и трендов. — Создание моделей регрессии и кластеризации для повышения эффективности бизнес-процессов. — Проведение A/B-тестирования новых продуктов и функций.Ключевые достижения:— Реализация проекта распознавания лиц на основе CNN, достигнув точности >95%. — Оптимизация модели рекомендаций товаров для e-commerce площадки, увеличив конверсию на 15%. — Запуск первого в компании ML-пайплайна с использованием Kubernetes и Airflow.Дополнительная информация:Английский язык: Upper Intermediate (B2-C1). Интересы: Искусственный интеллект, Big Data, Computer Vision, NLP.Готовность к командировкам и гибкому графику работы.Готов приступить к работе немедленно.