Конструктор систем искусственного интеллекта где учиться
Обновлено: 16.05.2024
Согласно отчёту McKinsey в США наблюдается устойчивый дефицит специалистов по машинному обучению: спрос растёт на 12% в год, а предложение — лишь на 7%, в итоге в ближайшем будущем открытых вакансий будет на 250 000 больше, чем потенциальных претендентов. В России, по оценкам HeadHunter , число позиций для специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту в 2017 году выросло почти в 11 раз.
CTO в LoyaltyLab и спикер курсов Binary District Александр Кондрашкин составил поэтапный гид по изучению AI. Александр утверждает: «Вокруг машинного обучения сформировался ореол дикой сложности. Это так, если вы хотите делать открытия, разрабатывать новые алгоритмы и войти в историю науки, но если просто применять известные решения на практике — порог входа вовсе не большой». Практически все программисты обладают необходимой базой для построения карьеры специалиста по искусственному интеллекту.
Что нужно для старта
Абстрактное мышление
Машинное обучение вращается вокруг поиска закономерностей в данных. Data Scientist посвящает куда больше времени генерации гипотез, подготовке и проведению бесконечных экспериментов над массивами данных, чем проектированию архитектур сервисов и их отладке. В сознании специалиста дороги и перекрестки Яндекс.Карт превращаются в графы, а статистика по снятиям наличных в банкоматах — во временной ряд в аналитической системе. Без навыка представления обыденных вещей в абстрактном виде тут не обойтись.
Общая грамотность в математических дисциплинах
Карьера в машинном обучении требует общей грамотности в математических дисциплинах. Теория вероятности, линейная алгебра, математический анализ — предметы, которые преподают на первом курсе любой технической специальности — ещё один краеугольный камень Data Science.
Знание Python и основ backend-разработки
Третий базовый навык — программирование. Большую часть работы по Machine Learning выполняют на Python, но знание любого языка ускорит обучение.
На этапе работы с подготовленными моделями пригодятся навыки backend-разработки. Даже с поверхностными знаниями в этой области нейронную сеть куда легче превратить в удобный для использования микросервис.
Если у вас уже есть эта база, можно смело отправляться учить машины.
С чего начать
Путь будущего специалиста по Machine Learning отчасти повторяет историю развития отрасли и начинается с классических алгоритмов обучения с учителем и без, созданных ещё в прошлом веке.
Для начала годится и байесовский классификатор, и линейная регрессия, и деревья решений — простые, интуитивно понятные методы автоматической сортировки объектов. В отличие от капризных нейросетей, от них проще добиться положительной обратной связи, увидеть: «Ух ты, машинное обучение и правда работает!» — и получить мотивацию разбираться в теме дальше.
Через два-три месяца изучения основ синтаксиса и классических алгоритмов самое время перейти к нейронным сетям простой архитектуры — однослойным перцептронам. Следующий логичный шаг — заставить работать многослойную нейронную сеть, а после стоит обратить внимание на обучение с подкреплением.
Как, где и на чём учиться
Чтобы освоить базовые методы, из оборудования достаточно надёжного ноутбука с доступом в интернет. Начинающим редко требуется по-настоящему быстрое железо, а на крайний случай остаются сервисы Google, Amazon, Microsoft и других облачных провайдеров, сдающих мощности в аренду.
Курсы и тренинги
На образовательных площадках в сети опубликовано множество комплексных учебных программ на английском и русском языках.
Среди общедоступных выделяются курсы Яндекса , например, совместный проект с МФТИ: специализация «Машинное обучение и анализ данных» или «Advanced Machine Learning».
Один из самых популярных англоязычных курсов — «Machine Learning» Стэнфордского университета . Не так известны, но так же полезны и бесплатные программы « Intro to Machine Learning » и « Become a Machine Learning Engineer », которые предлагаются в Udacity.
Тем, кто хочет разобраться в нюансах применения Python для машинного обучения, стоит заплатить за « Data Science, Deep Learning and Machine Learning with Python » или « Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp » на площадке Udemy. А для всех тех, кто хочет наладить обратную связь с преподавателями и получать знания очно, в Binary District открыт интенсивный практический курс по AI .
Практические задачи
Практиковаться можно и на самостоятельно придуманных задачах, но для учёбы такие эксперименты неэффективны. На то, чтобы собрать данные через API, очистить их и подготовить, уйдёт огромное количество времени и сил, которые можно потратить на усвоение знаний. Гораздо удобнее, когда всё придумано и сделано до вас. На образовательной платформе Kaggle публикуются задачи по машинному обучению с подробным описанием, заранее определёнными условиями и подготовленными датасетами.
Например, ставшие классикой задачи по предсказанию выживаемости пассажиров Титаника или цен на недвижимость в городе Эймс, штат Айова помогут досконально разобраться в классификации и регрессии, а распознавание рукописных цифр позволит погрузиться в работу с картинками через классическую проблему.
Что делать дальше
Стартовав почти с нулевого уровня, через полгода вполне реально устроиться на стажировку, а вскоре и на работу. Освоить нейросети сложных архитектур и ансамбли на рабочих задачах при поддержке коллег будет не так сложно, как в одиночку.
Впрочем, это не единственный способ проверить приобретённые навыки в бою. Если в вашей компании собрано достаточно много данных, стоит развивать культуру машинного обучения внутри, извлекать из баз дополнительную пользу и, вполне возможно, деньги.
Практикуйтесь, читайте, экспериментируйте и делитесь опытом — потолка в этой сфере нет. Дальнейший профессиональный рост в Data Science — результат ежедневного труда, следствие усложнения задач, общения с коллегами, участия в конференциях и погружения в бизнес-метрики. Любую модель можно сделать ещё немного лучше, но со временем придёт понимание того, когда дополнительный процент точности не стоит затраченных усилий и не принесёт пользы компании.
Конечно, ИИ не решит все проблемы человечества, и не отберёт у программистов работу. Но уже сейчас машинное обучение открывает широкие возможности, технологические и профессиональные перспективы.
Наш канал Наш канал Telegram
Обзор:
Уход от Болонской системы не вернет Россию к советским . | Добавлено 24.06.2022
Представитель Министерства образования и науки заявил, . | Добавлено 21.06.2022
Выбираем вуз правильно. Практические советы, актуальные. | Добавлено 21.06.2022
Министерство образования и науки призывает вузы отказат. | Добавлено 21.06.2022
Исследование Superjob о ЕГЭ | Добавлено 21.06.2022
Искусственным интеллектом (ИИ) называют способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Также этим термином обозначают науку и технологию создания интеллектуальных машин. Специалисты по искусственному интеллекту занимаются распознаванием речи, образов или рукописного ввода; использованием ИИ в защите информации, компьютерных играх, в образовании и инженерии знаний, а также в других областях знаний, науке и технике.
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в России рождает спрос на квалифицированных специалистов в этой области. Более 50 российских вузов в период с 2017 по 2019 год запустили специализированные программы или включили в программы образования специализированные курсы, связанные с искусственным интеллектом. Чтобы понять ситуацию мы проанализировали учебные планы нескольких тысяч образовательных программ бакалавриата и магистратуры.
Программы бакалавриата по искусственному интеллекту в Москве и регионах России
Сургутский государственный университет реализует программу «Искусственный интеллект и экспертные системы». Студенты этой программы получают компетенции в проектировании, моделировании интеллектуальных систем для разных сфер деятельности человека, создании программного обеспечения и информационной поддержки жизненного цикла промышленных изделий, навыки в технологиях баз данных, системном программировании, моделировании вычислительных систем и др.
Программу с аналогичным названием «Искусственный интеллект и экспертные системы» открыл РУДН (Москва). В результате обучения студенты овладевают общими навыками разработки систем искусственного интеллекта, основами алгоритмизации, специализированными программными продуктами для разработки нейронных сетей.
В Воронежском государственном университете открыта программа «Распределенные системы и искусственный интеллект». Программа дает фундаментальные знания по дисциплинам общенаучного и профессионального направления; формирует компетенции в области математики, компьютерных наук, распределенных и параллельных систем, систем искусственного интеллекта. В этом же университете программа «Обработка информации и машинное обучение» дает студентам углубленные знания в области интеллектуальных систем: экспертным системам, системам интеллектуального управления, интеллектуальным базам данных, системам когнитивной графики, самообучающимся системам, адаптивным информационным системам, и различным способам и средствам разработки систем управления для них.
Российский технологический университет МИРЭА (Москва) открыл программу «Технологии искусственного интеллекта в безопасности». Программа дает знания и навыки, необходимые современному специалисту по разработке интеллектуальных информационных систем безопасности. Этот же университет в 2019 году запустил новую программу «Киберфизические системы». В рамках профиля студенты получают теоретическую и практическую подготовку в области разработки, администрирования и обеспечения безопасности киберфизических систем, интеллектуальных систем, встроенных систем, интернета вещей и больших данных, в том числе изучают разработку системного и специального программного обеспечения, систем искусственного интеллекта, многоагентных систем, нейронных сетей, интеллектуальных систем поддержки принятия решений, а также применение систем анализа и прогнозирования информационной безопасности в управлении киберфическими системами.
Саратовский государственный технический университет запустил программу «Методы искусственного интеллекта и администрирования информационных систем». Студенты данной программы получают профессиональные компетенции в области математического обеспечения, методов искусственного интеллекта и администрирования информационных систем, знания и навыки в области архитектуры вычислительных систем и компьютерных сетей, функционального анализа, управления программными проектами.
В Восточно-Сибирском государственном университете технологий управления (Улан-Удэ) разработана программа «Математическое и программное обеспечение систем искусственного интеллекта».
Подобные программы бакалавриата, включающие специализированные курсы по искусственному интеллекту, также есть в МФТИ, СПбПУ Петра Великого, ЮУрГУ, ННГУ им. Н.И. Лобачевского, ДвФУ, ИТМО, УрФУ им. Б.Н. Ельцина, НИУ МАИ, Казанском федеральном университете, МИФИ, ЛЭТИ им. Ульянова-Ленина, ТюмГУ, Московском политехническом университете, Университете Иннополис, Севастопольском государственном университете и других университетах России.
Программы магистратуры по искусственному интеллекту
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (МАИ) реализует программу «Компьютерное моделирование и искусственный интеллект». Выпускники данной программы смогут не только разрабатывать сложные программные системы, компьютерные и имитационные модели, но и создавать программные системы распознавания образов, системы поддержки принятия решений, как основы искусственного интеллекта.
Программу «Интеллектуальные системы» реализует СПбПУ Петра Великого и ЮФУ (Ростов-на-Дону). Программа дает слушателям информацию о состоянии и тенденциях развития современной теории искусственного интеллекта, о понимании новых методов и идей применения природных механизмов функционирования для решения задач управления, связанных с использованием средств и методов искусственного интеллекта. В МГУ имени М.В. Ломоносова есть одноименная программа «Интеллектуальные системы».
Московский политехнический университет запустил программу «Компьютерная лингвистика и искусственный интеллект». Во время обучения магистранты могут выбрать проектно-исследовательскую специализацию, направленную на изучение методов обработки естественного языка (Cognizer), разработку жестомимического интерфейса (SurdoJet), изучение музолингвальных и других перспективных когнитивных технологий.
Программы магистратуры, связанные с искуственным интеллектом также реализуют НИУ ВШЭ, Университет Иннополис, ИТМО, РГГУ, РТУ МИРЭА, КНИТУ-КАИ, МФТИ и другие вузы.
Образовательные программы в области искусственного интеллекта в системе высшего образования России формируются в рамках различных направлений подготовки и специальностей. Такой подход, возможно, даже более оправдан, чем введение отдельной специальности по искусственному интеллекту, как в Китае. Технологии искусственного интеллекта сегодня проникают в различные области. Их внедрение предполагает глубокое понимание предмета.
Нужно также отметить, что сегодня тысячи программ бакалавриата и магистратуры в России даже гуманитарного направления включают, по крайней мере, вводные или ознакомительные курсы по искусственному интеллекту.
Построение прогнозов и повышение эффективности бизнес-процессов с помощью методов машинного обучения и разработки искусственных нейронных сетей.
О курсе
По данным HeadHunter, за последние два года спрос на Data Scientist вырос в два раза. С помощью методов машинного обучения эти специалисты строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. "Факультет искусственного интеллекта" поможет стать профессионалом в этой области с нуля и найти работу.
Для кого курс
Программа факультета ориентирована на тех, кто хочет с нуля освоить профессиональные навыки. Для обучения не требуются базовые знания.
Чему вы научитесь
На "Факультете искусственного интеллекта" вы научитесь:
- строить скоринговые модели;
- работать с библиотеками для машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, Vowpal Wabbit);
- создавать модели прогнозирования цен и спроса;
- формировать отчеты по анализу данных;
- писать "чистый" код;
- сегментировать, кластеризировать и классифицировать клиентскую базу;
- строить рекомендательные системы.
Формат проведения
Программа обучения на 70% состоит из вебинаров: вы задаёте вопросы и получаете обратную связь от преподавателей. У вас будет личный наставник, который ответит на все вопросы по домашним заданиям и поможет быстрее усвоить материал. HR-менеджер поможет продумать ваш карьерный трек и подготовиться к трудоустройству.
Выдается ли диплом или сертификат после обучения
Вы получите диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат.
Возможность обучаться с нуля. Программа обновлена с учетом требований работодателей. Помощь в оформлении резюме и гарантия трудоустройства. Преподаватели - топовые эксперты. Поддержка на всех этапах обучения. Первый платеж через 6 месяцев после начала курса.
Отзывы о школе "GeekBrains"
Уже давно интересовался продакт-менеджментом. Читал статьи, смотрел бесплатные вебинары, но все же опыта было маловато. Решил пройти полный онлайн-курс и выбрал GeekBrains. Расходы на обучение полностью окупились. Узнал все теоретические аспекты, закрыл пробелы в своих знаниях, выполнил много практических заданий. К концу курса у меня уже были проекты для портфолио, поэтому быстро нашел заказчика.
Преподаватели не просто дали полезные знания, но и рассказали, как разрабатывать маркетинговую стратегию, анализировать конкурентов, рассчитывать смету бизнес-кейса и т. д.
Научитесь программировать, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения. В конце курса — увлекательное соревнование по улучшению нейронной сети.
Подробнее
Помогаем проводить время с пользой
За 3 месяца ребята научатся работать с математическими операциями, собирать датасеты и создавать алгоритмы машинного обучения. Они также запустят предобученную нейронную сеть, чтобы распознавать верные и ложные данные.
Курс для ребят, которые любят технологии
- Интересуются искусственным интеллектом
- Хотят разобраться в машинном обучении и нейронных сетях
- Уже умеют программировать и интересуются языком Python
3 причины пройти курс по искусственному интеллекту
Карьерные перспективы
Курс знакомит ребят с профессией дата-сайентиста — специалиста по работе с данными. Такие специалисты разбираются в искусственном интеллекте и машинном обучении, у них высокие зарплаты и перспективы для развития.
Подготовка к олимпиадам по программированию
На курсе ребята углубляют знания по программированию, линейной алгебре и математическому анализу. Это поможет участвовать в олимпиадах и поступать технические вузы: МГУ, МГТУ им Н. Э. Баумана, МФТИ, ВШЭ.
Увлекательное обучение
Ребята попробуют себя в роли исследователя: с помощью машинного обучения они смогут классифицировать привычки людей и спрогнозировать поведение. В результате они создадут несколько нейронных сетей.
Как проходит учёба
Вебинары 1 раз в неделю
Вебинары длятся по 90 минут и проходят на платформе ZOOM. Ребята разбирают новую тему, задают вопросы и получают советы преподавателя. В конце вебинара сохраняется запись, которую всегда можно пересмотреть.
Практические задания после каждого вебинара
Задания важно выполнять вовремя, чтобы преподаватель успел всё проверить и дал обратную связь на следующем занятии.
Постоянная поддержка
Ученикам помогают кураторы, они всегда на связи: следят за успеваемостью и отвечают на вопросы родителей.
Авторы курса
Светлана Шорина
Кандидат физико-математических наук. Окончила МГУ и магистратуру в Joseph Fourier University (Франция). Преподавала информатику, математику и алгебру.
Дмитрий Санников
В МГТУ им. Н.Э.Баумана преподаёт теорию игр для старших курсов.
Илья Акчурин
Прошёл путь от системного администратора до руководителя IT-отдела, занимался автоматизацией в различных сферах.
Обучал ребят информатике, сейчас ведет кружок по программированию в ИжГТУ им. М. Т. Калашникова.
Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.
Semantris
Когда вы в последний раз играли в тетрис?
Это забавный и интерактивный проект, который позволяет играть в словесные ассоциации с искусственным интеллектом. Недавно созданная командой Google-AI, Semantris сосредоточена на обработке простой человеческой речи и дифференцировании логических связей между словами. Это аналог тетриса, но вместо блоков в нём слова. Игра имеет два режима работы: Blocks и Arcade.
В первом режиме ИИ устанавливает слово и просит вас найти наиболее близкое к нему сочетание, например, «спать» и «кровать». Затем он сравнивает отношение между вашим ответом и исходным словом с другими словами из списка. Чем больше совпадений с другими словами, тем больше очков вы получите. Правильное слово между блоками приводит к удалению этого блока. Второй режим реализован как простая игра в ассоциации на время с набором очков.
Нейронная сеть — это класс вычислительной системы. В данном приложении она устанавливает значение отдельных слов и находит семантически похожие. Она создана из очень простых узлов обработки, сформированных в сеть. Нейронные сети выполнены по образу биологических систем, наподобие мозга, но на много порядков менее сложные. Они представляют собой системы распознавания шаблонов и более полезны для задач распознавания образов.
Google, используя Semantris, обучает векторные модели для нейронных сетей и тестирует искусственный интеллект.
This Person Does Not Exist
Эта девушка выглядит красиво, но её не существует. Это просто ещё одно творение ИИ. Не пытайтесь найти кого-либо из созданных людей в сети, несмотря на то, что некоторые могут быть очень красивыми.
Вероятно, многие уже слышали о таком сервисе. Это первый проект в своем роде и неудивительно, что он стал вирусным. Здесь можно создавать поддельные образы за секунду. Всё, что нужно — это зайти на сайт и обновить страницу.
Автор проекта — инженер Uber Филипп Ван. Он использовал алгоритм (первоначально написанный в Nvidia), чтобы сделать гиперреалистичные портреты. Этот алгоритм известен как генеративно-состязательная сеть (GAN). Все изображения генерируются на основе обширной библиотеки. Система последовательно использует две нейронные сети: одна создаёт картинку, а другая оценивает её реализм.
Первоначально Ван использовал это как способ убедить нескольких друзей присоединиться к нему в независимом исследовании ИИ. После он решил, что широкая аудитория может извлечь выгоду из потенциала GAN. Ван также утверждал, как важно информировать людей о том, что этот тип технологий может быть как революционным, так и опасным.
Так началось это…
AutoDraw
Это фиксирующий ваши каракули инструмент для получения идеального изображения.
Ещё один захватывающий и развлекательный сервис, а для кого-то очень полезный. Он помогает превращать небрежные наброски в чёткие изображения.
Вы можете нарисовать любой объект, который хотите. Просто начертите несколько линий и ИИ предскажет, что именно вы хотели изобразить. Он может легко распознать грубые наброски, будь то цветок, торт или смайлик. Он подготавливает заранее нарисованные альтернативные эскизы, созданные художниками, для замены ваших рисунков.
В основе этого сервиса лежит ИИ и машинное обучение. AutoDraw использует нейронные сети для сравнения изображений с обширной базой данных и выбора наиболее похожих вариантов. Чем больше деталей вы добавите, тем лучше и надёжнее будут рекомендации.
Cyborg Writer
Этот экспериментальный текстовый редактор может добавить продолжение к словам и высказываниям, которые вы напишете. Просто введите любые слова, а искусственная нейронная сеть завершит ваше предложение так, будто бы оно было написано Шекспиром, Верховным судом США, Тупаком Шакуром или кем-то ещё.
Вся система основана на обученной модели. Она используется для прогнозирования наиболее подходящего ответа на введённый текст.
Иногда варианты Cyborg Writer далеки от смысла введённого текста. Но создатели не обещали безупречную точность с самого начала и назвали его экспериментальным проектом. Возможно, сервис со временем станет более продвинутым. А пока он вполне подойдёт, чтобы просто поиграться и посмотреть какой вариант ответа ИИ подберёт для вас.
Talk to Books
Ещё одно приложение на базе ИИ от Google AI. Оно наглядно демонстрирует на что способна эта инновационная технология. Talk to Books даёт ответы на вопросы через цитаты из книг. В отличие от стандартного поиска этот сервис не боится даже самых абстрактных вопросов, например, «в чём смысл жизни?» или «что значит быть человеком?». Так что вы можете рассчитывать на честные ответы даже на самые необычные вопросы. Взгляните на результат по запросу: «что такое Ктулху?»:
Этот сервис использует векторное обучение языку для поиска книг с контекстно-релевантными ответами на вопросы. Всё это работает без соответствия ключевым словам. Моделирование языка векторных слов сопоставляет синонимы, антонимы, связанные термины, контекстные подсказки и другие естественные способы использования языка для нахождения соотношений между утверждениями.
В базе данных проекта содержится около 100 000 работ. Механизм рекомендаций пытается найти наиболее подходящие выдержки по смыслу. Также вы можете отфильтровать по категориям книги и выбрать только те жанры, которые захотите.
Quick, Draw!
По словам самих создателей эта игра создана с помощью машинного обучения. Вы рисуете, а нейронная сеть пытается угадать, что вы изобразили. Это не всегда работает, но чем больше вы практикуетесь, тем больше сеть будет учиться. Пока что этот ресурс обучен на примерах нескольких сотен рисунков и разработчики надеются добавить больше эскизов в будущем. Приложение сделано как пример того, что обучение ИИ можно использовать в увлекательной игровой форме.
Вам будет предложено нарисовать 6 разных предметов за ограниченное время. Пока вы рисуете и добавляете всё больше деталей, нейронная сеть пытается угадать, что вы пытались изобразить.
В конце будут подведены итоги, какие из предметов были угаданы. Кликнув на любой из них, можно посмотреть на основе каких рисунков было проведено обучение сети по каждому предмету.
ИИ-приложения для смартфона
Replika
Replika — это приложение, которое поможет вам расширить ваше общение.
Виртуальные помощники на базе ИИ есть везде. Siri может установить будильник, а Alexa вызовет Uber. Но по-настоящему поговорить по душам не с кем. Replika соответствует именно этой идее. Это искусственный интеллект, который сканирует ваши социальные сети и задаёт очень много вопросов о вас. Replika наивна и любопытна, как ребёнок, но это только на первый взгляд. Приложение обучается, поэтому многое зависит от вас. Каждый ответ будет сохранён в памяти и может быть использован позже. Таким образом, вы можете создать свою личную копию себя, а затем вступать с ней в диалог.
Jarvis Artificial Intelligent
Jarvis был создан Марком Цукербергом, который в свою очередь был вдохновлён виртуальным помощником из замечательного фильма «Железный человек». Jarvis может контролировать свет и температуру, выбирать музыку и настраивать системы безопасности в вашем доме. Этот виртуальный помощник постоянно учится распознавать голоса и лица. Все эти функции доступны с помощью мобильного приложения. Честно говоря, приложение ещё следует доработать, но его определённо стоит попробовать.
Youper
Youper — это бесплатный и удобный помощник на базе искусственного интеллекта, который поможет решить ваши проблемы. Он подойдёт в качестве приложения для фитнеса, которое также содержит когнитивно-поведенческую терапию (КПТ), медитацию и терапию «Принятия и обязательств (ответственности)». Вместе с этим вы можете использовать его как приложение для растяжки. Youper старается заботиться о вас, давая различные советы по здоровью.
И в заключение
Искусственный интеллект — это не только простая программа, отвечающая на шаблонные вопросы. Это мощный инструмент, помогающий автоматизировать работу во многих отраслях. Доступность ИИ является поводом для радости. Такие технологии можно легко использовать с помощью многих мобильных приложений. Определённо стоит узнать об этом больше и следить за развитием событий в сфере новых технологических тенденций.
Читайте также: